中国电信
AI算法工程师
AI算法工程师
发布于 大约 4 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
Pytorch
Tensorflow
图像处理
机器学习
深度学习
算法优化
计算机视觉
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
国企平台稳定，AI算法工程化岗位，技术应用明确，生活成本较低，但WLB和发展节奏需进一步了解。
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
16K
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 1470 个在招 · 其中人工智能 61 个
职位详情
关于这个职位
这是一个在中国电信从事AI算法研发的工程师岗位
主要负责核心AI算法的工程化研发、优化与落地应用推广，工作涉及算法引擎开发、模型训练与优化，并需要在不同平台进行算法移植与性能优化
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化等相关专业
熟悉信号处理、图像处理、模式识别、计算机视觉、自然语言处理等基本原理和算法，在相关领域有一定项目经验或开发经验
熟悉机器学习、深度学习基本原理与常见算法
具备良好的编程能力，熟悉C/C++/语言，掌握Python/JavaScript等一个或多个脚本语言，熟悉常见算法和数据结构，有一定的linux基础
熟悉深度学习框架如Caffe，Pytorch，Tensorflow，MXNet等其中一个或多个框架
对人工智能领域、算法编程有浓厚的兴趣
思路清晰，思维敏捷，拥有快速的学习能力，善于与他人沟通协作，有强烈的上进心和求知欲
工作职责
负责核心AI算法研发工程化及落地应用推广，核心算法引擎服务的开发等相关工作
负责功能技术路线，进行必要的模型训练与优化工作，完成特定平台引擎移植优化及训练平台相关优化
核心算法和技术的研发和优化工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠中国电信大型国企平台，项目资源稳定，能接触到通信与AI结合的特色应用场景
- 工作内容聚焦于AI算法的工程化与落地，有助于培养从研究到产品的全链条技术能力
- 安顺地区生活成本相对较低，国企岗位通常提供较好的福利和稳定性
- 安顺市的高科技产业氛围和人才密度可能不及一线城市，可能需要更多自主学习和线上交流
- 国企的组织流程和技术栈更新速度可能与快速发展的互联网AI领域有所不同，需要适应
- 对AI算法有热情，希望将技术扎实地应用于实际业务，追求工作稳定性和生活平衡，不排斥在二三线城市发展的算法工程师
缺点 / 挑战
- 将前沿算法在特定（可能非最新）的平台上进行移植和优化，可能面临技术限制和额外工程挑战
角色解读
- 技术路线：可以深耕算法工程化领域，成为AI系统架构师或算法优化专家，专注于大规模AI系统的性能与稳定性
- 业务路线：结合电信行业特点，成为特定领域（如智慧城市、工业视觉等）的AI解决方案专家
- 管理路线：在积累项目经验和技术管理能力后，可转向技术团队管理岗位
- 负责将前沿的AI算法（如计算机视觉、NLP相关）从研究阶段转化为可在特定硬件平台上高效运行的工程化服务
- 对已有的算法模型进行训练、调优和性能优化，以满足业务场景的具体需求
- 参与算法引擎的开发、移植以及训练平台的优化工作，确保算法技术的持续迭代和落地
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟悉主流算法和模型
- 至少精通C/C++或Python等一门语言，并具备良好的编程功底和数据结构知识
- 有使用PyTorch/TensorFlow等框架进行模型开发与训练的实践经验
- 了解Linux操作系统，并能进行基本的算法移植与性能分析
申请策略
- 简历中可以提及对中国电信及其AI业务（如“天翼云”、智慧城市）的了解，展示你的求职诚意
- 准备面试时，复习常见的机器学习算法原理和深度学习模型的实现细节，以及C++/Python的编程问题
- 重点突出1-2个完整的AI项目经历，清晰描述你在其中负责的算法部分及取得的工程化成果（如性能提升百分比）
- 列出熟练掌握的编程语言、深度学习框架和工具链，可以附上相关的代码仓库链接或技术博客
- 强调在模型训练、优化、部署方面的具体经验，特别是涉及性能调优或跨平台移植的经验
- 可以针对电信行业常见的AI应用场景（如网络优化、图像识别、智能客服）进行知识补充和项目模拟
- 深入学习模型压缩、量化、推理优化等模型工程化技术，这是该岗位的核心要求
- 熟悉Linux下的性能分析工具（如perf, gprof）和容器化技术（Docker），提升工程化部署能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验类问题，突出你的技术决策和贡献
- 对于算法原理问题，先阐述核心概念，再结合实际案例或数据进行说明，体现理论与实践的结合
- 对于开放性问题，可以先给出你的思考维度和原则，再分点展开，展示系统性的思维能力
- 请介绍一个你做过最复杂的AI项目，你在算法工程化和优化中具体承担了什么工作？遇到了什么挑战，如何解决的？
- 在模型训练过程中，当遇到过拟合或训练不收敛时，你会从哪些方面进行排查和优化？
- 如何评价一个深度学习模型在目标平台（如特定CPU/GPU/NPU）上的推理性能？你会用哪些指标和方法？
- 请比较PyTorch和TensorFlow框架的特点，你在实际项目中会如何进行技术选型？
- 你对计算机视觉/自然语言处理（根据你的简历方向）领域最近的技术进展有什么了解？
职位点评
薪资福利70
成长发展75
工作生活60
使命价值80
薪资福利
70中等
作为大型国企的正式岗位，通常能提供有竞争力的薪酬福利和较高的稳定性，但具体薪资水平需面议。
薪资信号面议 (12K-20K/月)
成长发展
75中等
岗位聚焦AI算法的工程化与优化，涉及前沿技术领域，能提供扎实的技术成长。但作为国企岗位，其技术栈更新速度和晋升路径可能与互联网公司有所不同。
技术前沿主流现代技术
技术栈Pytorch、Tensorflow、深度学习、计算机视觉、机器学习、C++
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
职位位于安顺市，生活节奏和压力可能小于一线城市。但JD未明确提及工作模式、加班政策或WLB相关承诺。
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
80较高
AI技术本身是推动社会数字化、智能化发展的关键力量，结合中国电信的央企背景，岗位有机会参与到有社会影响力的项目中。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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