中国电信
智能算法工程师-jcfw
智能算法工程师-jcfw
发布于 17 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
Ai算法
Nlp
Pytorch
Tensorflow
机器学习
深度学习
知识图谱
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
央企平台校招AI岗，技术栈前沿、业务场景明确，适合应届生进行算法工程化实践，WLB情况待明确。
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
22K
比人工智能中位数高
发布情况
正常在招 · 17 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1550 个在招 · 其中人工智能 67 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 280 个在招
职位详情
关于这个职位
这是中国电信面向应届毕业生的智能算法工程师岗位
你将负责AI算法的研究与开发，重点在自然语言处理、知识图谱等领域，并将算法模型在监管业务场景中进行工程化落地，推动智能化解决方案的应用
最低要求
学历专业：2027届硕士研究生，计算机科学与技术、人工智能、模式识别、应用数学等相关专业
编程能力：熟悉Python编程语言，掌握TensorFlow/PyTorch等至少一种深度学习框架
理论基础：具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，了解NLP、知识图谱、图神经网络等相关算法
实践经验：有算法竞赛（如Kaggle、天池等）、顶会论文或相关项目实践经验者优先
综合能力：具备良好的数学基础、逻辑分析能力和英文文献阅读能力
团队精神：责任心强，具备良好的沟通能力和团队协作精神
工作职责
算法研发：负责AI算法研究与开发，包括自然语言处理、知识图谱、异常检测、智能分析等方向
模型落地：负责算法模型的设计、训练、优化与工程化落地，解决实际业务场景中的智能化问题
技术预研：跟踪前沿AI技术发展，结合监管业务需求进行技术预研与方案验证
团队协作：与产品、开发团队协作，推动算法能力在监管系统中的集成与应用
知识沉淀：撰写技术文档与算法报告，参与技术评审与知识沉淀
优先资格
有算法竞赛（如Kaggle、天池等）、顶会论文或相关项目实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位直接面向AI算法前沿领域，能够持续学习和应用最新的技术
- 工作内容完整，涵盖算法研发到落地的全流程，有利于系统性能力培养
- AI技术迭代迅速，需要持续投入学习以保持技术竞争力
- 在大型组织内推动技术落地，可能涉及复杂的跨部门协作和流程
- 适合具备扎实算法基础、对AI技术有热情、并希望将技术应用于解决实际复杂问题的应届硕士毕业生
缺点 / 挑战
- 背靠大型央企平台，能够接触到国家级的监管业务场景，项目具有挑战性和社会价值
- 将前沿算法与具体的监管业务结合，对业务理解和技术转化能力要求较高
角色解读
- 技术专家路线：从算法工程师逐步成长为能够解决复杂业务问题的AI算法专家或架构师
- 技术管理路线：在积累技术和项目经验后，可转向技术团队管理岗位
- 研究和开发AI算法，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱等方向
- 将算法模型从理论设计到训练优化，并最终工程化落地，解决实际的监管业务问题
- 跟踪最新的AI技术发展，并进行技术预研以验证其在业务场景中的可行性
- 扎实的编程功底，熟练使用Python及TensorFlow/PyTorch等主流深度学习框架
- 深入理解机器学习、深度学习理论，并熟悉NLP、知识图谱等具体算法领域
- 良好的数学基础、逻辑分析能力和英文文献阅读能力，以支撑算法研发
- 良好的团队协作和沟通能力，能够与产品、开发团队共同推动项目落地
申请策略
- 了解中国电信在智慧城市、数字政务等领域的业务，思考算法如何赋能这些场景
- 准备一个能够清晰阐述从问题定义、算法选择、模型训练到落地效果的完整项目案例
- 突出在机器学习、深度学习课程或项目中的优异成绩和项目经历
- 详细描述参与过的算法竞赛、顶会论文或相关项目，展示实践能力和技术深度
- 清晰地列出掌握的编程语言（Python）和框架（TensorFlow/PyTorch）
- 可以针对NLP、知识图谱等方向，通过公开数据集和Kaggle竞赛进行项目实践，丰富简历
- 复习机器学习和深度学习的基础理论，确保面试时能清晰阐述核心算法原理
面试指南
- 对于项目问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，并突出你的技术决策和贡献
- 对于算法原理问题，先阐述核心思想，再结合具体应用场景说明其优缺点和改进方向
- 对于场景设计问题，从问题定义、数据特点、模型选型、评估指标到部署考虑进行系统性思考
- 对于动机类问题，结合个人技术兴趣、职业规划以及对平台业务的理解来回答
- 请介绍一个你印象最深的机器学习/深度学习项目，你是如何解决其中遇到的技术难题的？
- 你对自然语言处理（NLP）中的XX算法（如Transformer、BERT）有什么理解？
- 如果让你为一个监管场景设计一个异常检测模型，你会考虑哪些关键因素和步骤？
- 你如何看待知识图谱在解决复杂业务问题中的作用？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为央企校招岗位，通常能提供稳定的薪酬福利和工作保障，具有较好的补偿性吸引力。
薪资信号市场水准 (18K-25K/月)
成长发展
80较高
岗位涉及AI前沿技术在实际业务中的应用，对个人技术深度和广度的提升有较好支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、NLP、知识图谱、图神经网络
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式和加班情况，仅表明工作地点，无法判断其WLB情况。
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
利用AI技术赋能监管业务，具有一定的社会价值和使命感，但JD未直接强调使命导向。
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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