中国电信
FDE工程师
FDE工程师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
解决方案
Go
Prompt Engineering
Rag
向量数据库
大模型
解决方案
AI 估算 · 15k–25k
职位详情
关于这个职位
这是一个面向企业客户的AI应用交付与解决方案工程师岗位，核心工作是将大模型、RAG、Agent等AI技术落地到客户真实业务场景中
你将参与从需求调研、方案设计到系统集成、上线交付的全流程，需要具备扎实的编程基础和AI应用实践经验，并愿意深入客户现场
该岗位能让你积累丰富的行业解决方案经验，是技术能力和业务理解力双重成长的绝佳机会
最低要求
具备扎实的计算机基础，了解数据库、操作系统、网络、接口调用、Web 应用等基本知识
至少熟练掌握一门主流编程语言，如 Python、Java、Go、JavaScript/TypeScript 等，具备独立完成工具脚本、接口服务、数据处理程序或系统模块开发的能力
理解大模型应用的基本原理和落地方式，熟悉 Prompt Engineering、Function Calling / Tool Calling、Agent 工作流、RAG、知识库问答等常见 AI 应用模式
熟悉向量检索、Embedding、文本切分、召回、重排、上下文构造、答案生成等 RAG 核心链路
了解大模型 API 调用、模型参数、上下文窗口、Token 成本、流式输出、多轮对话、结构化输出等工程化能力，能够判断模型能力边界和业务适用场景
具备良好的沟通表达能力，能够把技术问题讲清楚，也能理解业务人员的实际诉求
具备优秀的学习能力和抽象能力，能够快速理解客户业务流程，将复杂业务问题拆解为数据、流程、权限、系统集成和产品能力等可执行模块，且愿意深入客户现场和真实业务场景，适应项目交付节奏
做事认真负责，具备较强的执行力、文档意识和团队协作能力
工作职责
参与客户业务场景调研，理解客户需求、业务流程和技术环境，协助将业务问题拆解为可落地的技术方案
配合产品、研发、算法、实施等团队，完成系统集成、功能配置、数据对接、接口联调和上线支持工作
参与原型验证、PoC 测试和项目交付，协助编写技术方案、实施文档、测试记录和交付材料
跟进项目上线后的使用效果，收集客户反馈，定位问题并推动产品优化
对接客户技术团队，解答产品使用、接口调用、部署配置、数据处理等相关问题
参与行业解决方案沉淀，将项目中的共性需求整理为产品能力、模板方案或标准化交付流程
学习并掌握公司产品、技术架构和行业知识，逐步承担独立项目模块交付工作
优先资格
有 AI 应用项目、智能问答、知识库、Agent、数据分析平台、企业 SaaS、搜索推荐、信息抽取等相关项目或实习经验者优先
了解大模型（VLM/LLM）且有Lora 全量SFT等调优经验，对RAG、知识库等相关方向AI应用搭建具备经验优先
有较强的产品意识，能够从客户使用体验和业务价值角度思考问题优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性：深度参与大模型、RAG、Agent等前沿AI技术的落地，技术成长快
- 平台优势：中国电信作为行业巨头，提供稳定的职业发展平台和丰富的行业资源
- 综合能力提升：该岗位不仅锻炼技术，还能提升沟通、方案设计和项目管理等综合能力
- 行业前景好：AI应用是当前和未来的高景气赛道，职业发展空间广阔
- 技能要求全面：不仅需要扎实的技术功底，还需要较强的沟通和业务理解能力
- 技术迭代快：AI领域技术更新迅速，需要保持持续学习的状态
- 适合技术基础扎实、对AI应用有浓厚兴趣，并希望向综合型解决方案人才发展的求职者
缺点 / 挑战
- 工作强度较高：需要深入客户现场，适应项目交付节奏，可能面临出差和加班
角色解读
- 可以成长为独当一面的AI解决方案专家，负责大型项目的整体交付
- 可以转向产品经理或技术架构师方向，将项目经验沉淀为产品能力
- 在积累行业知识后，可向行业咨询顾问或技术管理岗位发展
- 深入客户现场进行业务调研，理解客户需求，并将其转化为技术方案
- 负责AI应用（如RAG、Agent）的落地实施，包括系统集成、数据对接和接口联调
- 参与项目交付全过程，编写技术文档，并为客户提供技术支持
- 将项目经验沉淀为标准化解决方案，推动产品优化
- 扎实的计算机基础，熟练掌握Python、Java、Go等至少一门主流编程语言
- 深入理解大模型应用原理，熟悉RAG、Agent、Prompt Engineering等关键技术
- 熟悉LangChain、LlamaIndex、Dify等主流AI应用开发框架
- 优秀的沟通能力和业务理解能力，能够将复杂技术问题清晰讲解给非技术人员
申请策略
- 在申请时，可以表达对中国电信行业解决方案和AI应用方向的浓厚兴趣
- 准备好展示你如何将复杂技术问题清晰讲解给非技术客户的能力
- 突出AI项目经验，特别是RAG、Agent、知识库等方向的实际项目案例
- 强调编程能力，展示用Python/Java等语言独立完成的项目或工具
- 体现沟通和方案能力，如参与过的客户交流、方案编写或项目交付经历
- 如有大模型微调（如LoRA）经验，务必重点突出
- 系统学习LangChain、LlamaIndex等主流框架，并动手实践一个完整的RAG项目
- 深入了解大模型API调用、Token成本、流式输出等工程化细节
面试指南
- 回答项目经验时，可以遵循STAR法则（情境-任务-行动-结果），突出个人贡献和最终效果
- 回答方案设计问题时，先明确需求，再拆解为数据、模型、接口等模块，最后给出技术选型和理由
- 回答沟通类问题时，强调同理心和结构化表达，展示你如何平衡客户诉求与技术可行性
- 请详细描述一个你参与过的RAG或Agent项目，包括架构设计、技术选型和遇到的问题
- 如何为一个客户设计一个基于大模型的知识库问答系统？请说明你的思路
- 当客户提出的需求在技术上不可行时，你会如何沟通和处理？
- 你对LangChain和LlamaIndex等框架的理解和对比？
- 如何评估一个大模型（LLM）是否适合某个特定业务场景？
职位点评
72
综合评分
央企平台，前沿AI技术栈，成长空间大，但需适应项目制出差和较高工作强度。
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。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和快速成长，对工作生活平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
中国电信作为大型国企，提供稳定的薪酬福利和职业保障，薪资水平在武汉地区具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
90较高
该岗位深度涉及RAG、Agent等前沿AI技术，并提供从项目交付到方案沉淀的完整成长路径，对个人技术视野和综合能力提升显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Go、RAG、LangChain、LlamaIndex、Dify、Agent、Prompt Engineering、向量数据库
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
职位要求深入客户现场并适应项目交付节奏，可能涉及出差和加班，工作地点和时间灵活性较低。
工作模式仅现场办公
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
70中等
该岗位致力于将AI技术落地到行业客户，推动企业数字化转型，具有一定的社会价值，但主要价值体现在商业层面。
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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