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【2027校招】AI/智能平台研发工程师
【2027校招】AI/智能平台研发工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai中台
云边协同
分布式系统
大模型
微服务
智能代理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
核心AI研发岗、前沿大模型技术栈、成长空间大，但研发节奏较快且薪资未明确披露。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
2万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2530 个在招 · 其中人工智能 约 110 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 620 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位面向2027届应届生，依托公司自研大模型底座，参与AI中台、智能代理及语音交互等核心产品的全栈研发
你将负责从需求设计、代码开发到性能优化的完整链路，攻坚大模型训推部署与云边协同等技术难点，积累AI全栈研发经验
最低要求
届应届硕士及以上学历，国内统招普通高等院校毕业
英语能力达标（CET-6≥425分 / 托福≥75分 / 雅思≥5.5分）
熟练掌握至少一门主流编程语言（Java/Go/Python/C++等），理解操作系统、网络、并发编程底层原理，包括内存模型、多线程、网络IO、垃圾回收等
熟悉微服务、缓存、消息队列、分布式数据存储、高可用架构等常见后端设计思想
数据结构与算法基础扎实，熟练使用主流数据库，具备基础的数据库性能优化能力，具备良好的系统逻辑思维与架构认知
熟悉常见网络协议、浏览器工作原理与基础网络安全知识，了解物联网设备通用通信协议，具备基础的系统安全防护意识与认知
熟悉软件工程测试方法论，掌握主流测试工具，在性能、安全、自动化、数据质量等方面有一定的知识储备
熟悉HTML、CSS、JS，熟悉函数式、性能优化、Hybrid等
熟悉VUE、React、AntD、Redux等常用前端框架，有开源贡献者尤佳
对AI大模型、智能平台、智能交互技术有浓厚兴趣，具备极强的自主学习能力与技术钻研精神
逻辑清晰，善于团队协作与沟通，能够适配研发节奏，具备良好的抗压能力与问题解决能力
工作职责
核心产品研发迭代：参与AI平台、智能交互产品的需求拆解、架构设计、核心代码开发与代码评审，负责前后端功能迭代、模块优化，搭建稳定、高可用、易扩展的AI产品体系，保障业务规模化稳定运行
大模型能力集成与技术攻坚：基于公司自研大模型，完成对应业务线核心智能能力的集成落地
针对性攻坚大模型训推部署、云边协同、实时语音对话、智能代理调度等核心技术难点，持续打磨产品智能化能力与核心竞争力
产品架构与性能优化：结合业务场景与用户痛点，持续迭代、重构现有产品架构与功能逻辑，优化系统响应速度、并发能力、资源利用率，全面提升产品稳定性、易用性与场景适配能力
研发工程与质量体系建设：负责产品全流程质量保障，搭建自动化测试、线上监控、压力测试、安全防护、故障自动恢复等工程化能力
持续优化研发流水线与开发规范，引入行业前沿技术方案，提升团队交付效率与系统稳定性
前端开发与体验优化：负责产品Web端、移动端的功能开发、交互优化与多端适配，参与前端通用组件库、开发脚手架等基础基建建设，搭建规范、高性能的前端研发体系，优化用户使用体验
优先资格
优先加分项：有大模型平台、智能机器人、语音交互、数据中台、AI平台相关项目实战经验者优先
有开源项目贡献、技术竞赛获奖、核心技术专利/论文产出者优先
了解分布式系统、云原生、模型训推、实时语音交互相关技术者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托自研大模型底座，能接触到海量数据与真实业务场景，技术落地价值高
- 涵盖前后端与底层技术攻坚，有助于构建全面的AI全栈技术视野与工程化能力
- 平台稳定性高，研发体系规范，能提供完善的应届生培养机制与充足的成长空间
- 岗位涉及前后端及底层技术攻坚，技术栈较广，初期学习曲线陡峭，需快速适应多领域知识
- JD提及需‘适配研发节奏’与‘抗压能力’，在核心产品迭代与攻坚阶段可能面临一定的工作强度
- 适合计算机基础扎实、对AI大模型技术充满热情，且希望在稳定平台上深耕AI全栈研发与底层技术攻坚的应届硕士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI全栈研发工程师起步，深入掌握大模型底层技术与分布式架构，成长为AI平台核心技术骨干
- 未来可向AI架构师、大模型技术专家或AI产品技术负责人方向晋升，主导更大规模的智能化产品体系建设
- 参与AI平台与智能交互产品的全栈研发，涵盖需求拆解、架构设计到前后端代码开发
- 攻坚大模型训推部署、云边协同、实时语音对话等核心技术难点，推动AI能力在业务线的集成落地
- 负责产品架构重构与性能优化，搭建自动化测试与监控体系，保障系统高可用与规模化稳定运行
- 扎实的计算机基础，精通至少一门主流语言（Java/Go/Python/C++），深入理解并发编程与分布式架构
- 熟悉前端技术栈（HTML/CSS/JS、Vue/React），具备全栈开发能力与多端适配经验
- 对AI大模型、智能代理、语音交互等前沿技术有浓厚兴趣，具备较强的底层源码级开发与问题攻坚能力
申请策略
- 关注公司在天翼云、AI大模型方面的最新业务动态与技术布局，面试时展现对公司技术战略的了解
- 突出大模型、AI中台或智能交互相关的项目实战经验，展示对底层源码级开发的理解
- 强调全栈开发能力，分别列出后端（微服务/分布式）与前端（Vue/React）的项目成果与性能优化经验
- 若有开源项目贡献、技术竞赛获奖或核心专利/论文，务必在简历显眼位置展示
- 提前了解大模型训推部署、云边协同或智能代理调度的基本原理与业界开源方案
- 复习并巩固分布式系统、高并发架构设计以及前端工程化基建（如组件库、脚手架）的实战经验
面试指南
- STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action) -> 结果(Result)，重点突出‘Action’中的技术选型与攻坚过程
- 底层原理+实战结合：回答架构或性能优化问题时，先阐述底层原理（如内存模型、网络IO），再结合具体项目说明优化手段与量化收益
- 请详细描述你参与过的一个涉及大模型或AI平台的项目，你在其中负责了哪些核心模块？遇到了什么技术难点？
- 在微服务或分布式架构中，你是如何保证系统高可用性和数据一致性的？
- 如果线上AI产品出现响应延迟或并发瓶颈，你会如何排查并进行性能优化？
- 谈谈你对前端通用组件库或开发脚手架建设的理解，你曾做过哪些优化？
- 准备1-2个能体现你‘底层源码级开发’或‘核心技术攻坚’能力的深度技术案例，避免只谈业务逻辑
- 复习计算机网络、操作系统、数据结构与算法等基础知识，校招通常会有较扎实的基础技术笔试或面试提问
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
75中等
该岗位为校招硕士研发岗，结合北京地区市场水平与AI技术方向溢价，薪资具备一定竞争力，但JD未披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型与AI中台等前沿技术，主打底层源码级开发，能为应届生提供极具深度的技术成长空间与全栈研发经验积累。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI中台、智能代理、云边协同、微服务、分布式
成长机会成长空间充足、全方位积累AI全栈研发经验
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD中未明确提及弹性工作政策，且明确要求‘适配研发节奏’与‘抗压能力’，暗示在核心产品攻坚期可能存在一定的工作强度。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
依托自研大模型底座，推动AI智能能力在通信基础设施中的落地，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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