中国电信
人工智能工程师(广州)
人工智能工程师(广州)
发布于 1 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
Api集成
Nlp
多模态
大语言模型(Llm)
技术文档编写
流程编排
系统调试
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
国企背景、聚焦大模型应用开发、技术前沿且发展路径清晰
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.0万
比人工智能中位数低
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 2400 个在招 · 其中人工智能 约 110 个
市场机会
选择面较广
广州 · 人工智能 · 88 个在招
职位详情
关于这个职位
负责基于大语言模型应用开发平台进行复杂业务流程的设计、编排与优化，将业务需求转化为可落地的技术方案
负责流程调试测试、第三方系统集成对接及技术文档沉淀，持续跟踪AI技术趋势以提升流程自动化与智能化水平
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、信息管理等相关专业优先，接受应届毕业生，具备大语言模型（LLM）应用开发平台流程编排相关工作经验优先考虑
精通大语言模型（LLM）应用开发平台核心功能，熟练掌握复杂流程编排技巧，能独立完成多条件分支、循环、嵌套、异常处理等高阶流程设计
熟悉流程自动化逻辑，具备较强的业务梳理与逻辑拆解能力，能快速理解复杂业务场景并转化为流程方案
了解API接口调用、数据交互原理，有流程与第三方系统集成经验者优先
具备良好的问题排查与解决能力，能快速定位流程运行中的逻辑、技术问题并给出解决方案
工作严谨细致，具备良好的沟通协作能力与文档编写能力，能高效对接业务需求并落地执行
有NLP、多模态、推荐系统等领域模型微调经验者优先
工作职责
基于大语言模型（LLM）应用开发平台复杂业务流程的设计、搭建与优化，独立完成多节点、多分支、高逻辑复杂度的流程编排工作，保障流程高效稳定运行
对接业务部门需求，梳理并拆解复杂业务逻辑，将业务场景转化为可落地的流程方案，解决流程落地中的技术与逻辑问题
负责大语言模型（LLM）应用开发平台的流程调试、测试与迭代优化，排查流程运行中的异常、卡顿及逻辑漏洞，提升流程执行效率与稳定性
结合AI能力、API接口调用、数据交互等需求，完成流程与第三方系统、工具的集成对接，实现数据互通与功能联动
编写流程设计文档、操作手册及技术说明，沉淀复杂流程编排的最佳实践与方法论，为团队提供技术支持与经验分享
跟踪大语言模型（LLM）应用开发平台功能更新与行业技术趋势，探索流程自动化、智能化升级方案，持续优化现有流程体系
优先资格
具备大语言模型（LLM）应用开发平台流程编排相关工作经验优先考虑
有NLP、多模态、推荐系统等领域模型微调经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦大模型应用与流程自动化，技术栈贴近当前产业落地热点，实战性强
- 依托通信巨头平台，项目资源丰富且业务场景多样
- 国企背景提供稳定的职业环境与完善的培训体系
- 大模型应用生态迭代迅速，需保持持续学习与快速适应能力
- 希望在大厂平台积累AI工程化经验，偏好技术落地与业务结合，追求稳定发展与持续成长的求职者
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾技术实现与业务逻辑拆解，对跨部门沟通与需求转化能力要求较高
角色解读
- 可向AI应用架构师、大模型工程化专家或技术管理方向发展，深耕企业级AI落地与流程自动化领域
- 负责大语言模型应用平台的业务流程设计与编排，将抽象的业务需求转化为可运行的自动化流程
- 精通LLM应用平台核心功能与高阶流程编排逻辑，掌握API集成、数据交互原理及系统调试排错能力
申请策略
- 提前了解中国电信在AI与大模型领域的战略布局与重点业务线
- 准备1-2个完整的技术落地案例，清晰阐述从需求分析到流程上线的全链路思考
- 突出大语言模型应用开发或工作流引擎相关项目经验，量化流程优化带来的效率提升指标
- 强调API集成、系统调试及复杂业务逻辑拆解的实际案例
- 展示技术文档编写与跨团队协作成果
- 深入学习主流LLM应用框架（如LangChain、Dify等）及流程编排工具
- 补充API网关设计、微服务交互及数据管道构建知识
- 加强业务建模与需求分析方法论训练
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出技术选型依据、难点突破过程与最终业务价值
- 针对逻辑拆解类问题，展示从用户故事到流程图再到代码实现的映射思维
- 针对调试类问题，体现分层排查（网络/API/模型/业务逻辑）的系统性
- 请分享一个你使用LLM应用平台进行复杂流程编排的项目，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
- 如何将模糊的业务需求转化为可落地的自动化流程方案？请举例说明你的拆解思路
- 在流程调试中遇到性能瓶颈或逻辑死锁，你的排查步骤和定位方法是什么？
- 如何评估大模型应用在实际业务场景中的稳定性与可维护性？
- 复习大模型基础原理、Prompt工程及常见应用框架
职位点评
薪资福利72
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
72中等
国企背景提供稳定薪酬与完善福利，薪资符合广州同类岗位市场水平，整体补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
聚焦大模型应用与流程自动化，技术栈前沿且业务场景丰富，适合深耕AI工程化方向。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、多模态、推荐系统、流程编排、API集成
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
工作地点位于广州市区，通勤便利；具体办公模式与加班情况需以实际通知为准。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
依托通信巨头平台推动AI技术落地，兼具行业稳定性与技术探索空间，社会价值导向明确。
行业发展稳定成熟行业
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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