中国电信
AI应用开发工程师（热线）
AI应用开发工程师（热线）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Llm
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
Tensorflow
大模型应用开发
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
大型央企平台AI落地岗，技术栈前沿，重实践与业务融合，薪资福利有保障，但工作模式与强度需进一步确认。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
23K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1260 个在招 · 其中人工智能 45 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 78 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于中国电信上海热线，负责其核心平台AI功能的设计、开发与优化
工作将结合数字广告、信息服务等业务场景，落地AI技术应用，推动产品智能化升级
你将深度参与从需求调研到部署上线的项目全流程，并重点使用Python、大模型（LLM）、RAG架构等技术，同时为业务部门提供AI工具培训与技术支持
最低要求
本科及以上学历，计算机、大数据、人工智能、通信工程、网信安全等相关专业
熟练掌握Python编程语言，具备良好的编码能力与工程化思维
有AI应用开发、有大模型应用开发或RAG架构相关实践经验者优先
了解主流机器学习/深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），熟悉大模型应用开发（如OpenAI、通义、GLM等）及Prompt Engineering者优先
了解向量数据库（如Milvus、FAISS等）、LangChain等大模型应用开发框架，具备基础的模型部署、性能调优能力者优先
了解Docker、Linux部署环境，具备基础的后端开发能力（如FastAPI、Flask等）及API系统设计能力者加分
对AI技术有浓厚兴趣和持续探索热情，具备极强的自驱力、快速学习能力与问题解决能力
具备良好的沟通协调能力与团队协作精神，能够高效配合产品、业务等相关部门推进项目落地
责任心强，工作认真严谨，具备良好的文档编写能力与逻辑思维能力
工作职责
负责上海热线核心平台AI功能的设计、开发与优化，结合公司数字广告、信息服务、全媒体矩阵等业务场景，落地AI技术应用，推动产品智能化升级
参与AI相关项目的全流程管理，包括需求调研、方案设计、技术开发、测试上线及后期迭代维护，确保项目按时、高质量落地交付
基于Python等编程语言及主流AI框架，开展AI模型部署、性能调优工作，结合大模型（LLM）、RAG架构等技术，提升AI应用的稳定性与可扩展性
负责公司内部AI应用的日常培训与技术支持，编写培训文档、操作手册，协助业务部门快速掌握AI工具的使用方法，提升业务效率
持续跟踪AI前沿技术及行业发展趋势，结合上海热线业务需求进行技术探索与创新，推动AI技术与数字广告、信息服务等业务的深度融合
配合团队完成AI相关技术文档的编写、归档工作，参与技术研讨，协助优化研发流程与规范
优先资格
有AI应用开发、有大模型应用开发或RAG架构相关实践经验者优先
了解主流机器学习/深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等），熟悉大模型应用开发（如OpenAI、通义、GLM等）及Prompt Engineering者优先
了解向量数据库（如Milvus、FAISS等）、LangChain等大模型应用开发框架，具备基础的模型部署、性能调优能力者优先
了解Docker、Linux部署环境，具备基础的后端开发能力（如FastAPI、Flask等）及API系统设计能力者加分
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台稳定且资源丰富：依托中国电信大型央企平台，项目涉及核心业务，能接触到大规模真实业务场景和数据
- 技术栈前沿：职位明确要求大模型、RAG等热门AI技术，有助于积累当前市场上急需的技能经验
- 综合能力培养：岗位涵盖开发、部署、优化、培训等多环节，有利于培养端到端的技术解决能力和业务理解力
- 适合具备扎实Python开发基础、对大模型等AI前沿技术有热情、希望在稳定大平台深耕AI落地应用的工程师
- 希望工作内容有技术深度且能结合具体业务的求职者尤为匹配
缺点 / 挑战
- 跨部门协作复杂：需要频繁与产品、业务等多个部门沟通协调，对沟通能力和项目管理能力要求较高
- 国企工作模式适应：可能需要适应大型企业内部的流程、规范和节奏，对追求快速迭代和扁平化管理的求职者是挑战
- 持续学习压力：AI技术发展迅速，需要不断跟进前沿技术（如大模型新架构）以满足岗位要求
角色解读
- 技术专家路线：深入钻研AI应用架构与大模型技术，成为AI架构师或技术专家，主导复杂AI项目的整体设计
- 技术管理路线：凭借项目管理和跨部门协作经验，转向技术管理岗位，带领小团队负责AI业务模块
- 业务融合路线：深度理解电信业务，转型为AI解决方案架构师或AI产品经理，专注于AI与业务的结合创新
- 设计和开发中国电信上海热线核心平台上的AI功能，将AI技术（特别是大模型）应用于广告、信息服务等实际业务场景
- 独立或协同负责AI项目从需求分析、方案设计、编码实现到上线部署的全过程，确保项目交付质量
- 进行AI模型的部署、性能调优，并利用RAG等技术架构提升应用的稳定性和扩展性
- 担任内部AI技术布道师角色，为业务团队提供培训和技术支持，帮助他们掌握和运用AI工具
- 扎实的Python编程能力和工程化开发经验，能独立完成后端服务搭建（如FastAPI/Flask）
- 熟悉大模型应用开发，了解LLM、Prompt Engineering、RAG架构，并有相关实践经验
- 了解主流机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）和向量数据库（Milvus/FAISS）
- 掌握Linux和Docker基础，具备模型部署和性能调优能力，熟悉API系统设计
申请策略
- 研究中国电信（尤其是上海热线）在数字化转型、AI应用方面的公开报道或案例，在面试中展现你对业务的理解和兴趣
- 思考并准备1-2个如何将大模型技术应用于电信业务场景（如智能客服、精准营销、内容生成）的具体构想
- 突出Python项目经验，特别是使用FastAPI/Flask构建后端服务的案例
- 重点展示与大模型（LLM）相关的项目经历，如使用OpenAI/通义千问API、搭建RAG系统、Prompt优化等实践
- 描述参与过的完整AI/软件项目，体现从需求理解、技术选型到开发部署的全流程能力
- 如有，强调文档编写、技术分享或内部培训的经历，呼应岗位的培训支持职责
- 系统学习并实践大模型应用开发框架，如LangChain、LlamaIndex等，并搭建一个完整的RAG应用Demo
- 深入掌握Docker容器化技术，并尝试将AI模型服务打包部署，熟悉云原生部署流程
面试指南
- 项目经历类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出技术选型的思考和解决具体难题的过程
- 方案设计类问题：先明确业务目标，再拆解技术步骤（数据处理、模型选择、检索生成、接口服务等），并主动指出可能的技术风险和优化方向
- 情景处理类问题：强调沟通、同理心和解决问题的导向
- 先理解业务真实需求，再从技术可行性和成本角度分析，提出折中或替代方案
- 请介绍一个你使用Python和大模型技术（如LLM/RAG）完成过的项目，你在其中负责什么？遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 如果让你为一个电信客服场景设计一个基于RAG的智能问答系统，你的技术方案思路是什么？需要考虑哪些关键点？
- 当业务部门提出一个AI需求，但技术上实现困难或不合理时，你会如何沟通和处理？
- 你了解哪些向量数据库？在实际应用中，选择它们时主要考虑哪些因素？
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
作为大型央企上市公司，该职位通常提供具有市场竞争力的薪酬和稳定的福利体系，但具体数字未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：18K-28K/月）
成长发展
80较高
职位聚焦于大模型、RAG等前沿AI技术的落地应用，并有全流程项目参与和内部培训职责，技术成长路径清晰，能深入业务场景。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、RAG、PyTorch、TensorFlow、LangChain、Docker、FastAPI、Flask
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式和时间安排，无法判断远程可能性及工作强度。工作地点位于上海，可能涉及通勤压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
岗位在稳定成熟的电信行业内推动AI技术创新，具有将前沿技术应用于大规模社会服务（通信）的潜在价值，但JD未突出强烈的使命感或社会影响导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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