中国电信
售前工程师（AI产品工程师）（西安）
售前工程师（AI产品工程师）（西安）
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公技术支持
技术支持
Numpy
Pytorch
Tensorflow
数据清洗
机器学习
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
国企平台、前沿AI技术、薪资稳定，但现场办公且WLB未明确。
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
20K
与技术支持中位数基本持平
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 2970 个在招 · 其中技术支持 4 个
市场机会
选择不多
西安 · 技术支持 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的售前工程师（AI产品工程师），你将负责AI模型的设计、训练与优化，并将算法与业务场景深度融合，输出智能化解决方案
工作内容包括模型研发、数据处理、技术协作等，需要扎实的AI理论基础和Python编程能力
该职位位于西安，适合希望在大型国企平台积累AI落地经验的技术人才
最低要求
拥有扎实的AI理论基础，熟练掌握机器学习、深度学习核心算法，精通回归、分类、聚类、神经网络、CNN、RNN、Transformer等常用算法原理及应用
熟练使用Python编程语言，精通PyTorch、TensorFlow、Pandas、NumPy等主流AI开发框架与工具，具备独立搭建、训练、优化算法模型的能力
熟悉常用数据结构与算法，掌握数据清洗、特征工程、模型评估、参数调优的完整流程，具备独立解决模型过拟合、精度不足、推理耗时高等问题的能力
了解AI模型部署流程，有模型线上部署、运维优化经验者优先
具备良好的业务理解能力，能够快速拆解业务需求，结合算法技术设计适配的智能化解决方案
工作职责
模型研发与训练：负责机器学习、深度学习模型的设计、搭建、训练与调优，涵盖计算机视觉、自然语言处理、数据分析预测等相关AI核心方向，根据业务需求搭建高效、稳定的算法模型
业务场景落地：深度对接公司业务需求，拆解业务智能化痛点，将AI算法模型与产品、业务场景深度融合，完成算法落地、功能开发与场景适配，输出可落地的智能化解决方案
模型优化与迭代：持续跟进模型上线后的运行效果，针对准确率、响应速度、稳定性等核心指标进行优化迭代，解决模型落地过程中的各类技术问题，提升模型实战性能
数据处理与迭代：负责业务数据的清洗、标注、预处理与分析，搭建标准化数据处理流程，为模型训练、迭代提供高质量数据支撑，持续优化数据体系
技术协作与文档输出：配合产品、开发、测试团队完成AI功能的需求评审、开发对接、测试上线工作，规范编写算法设计文档、技术方案、迭代日志等技术资料
其他工作：完成领导交办的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国电信作为大型国企，平台稳定，福利完善，职业发展有保障
- AI技术方向前沿，涉及CV、NLP等热门领域，技能积累价值高
- 售前工程师角色兼具技术与业务，能培养综合能力，拓宽职业路径
- 西安生活成本相对较低，薪资水平在当地有竞争力
- 国企内部流程可能较为繁琐，创新速度可能不如互联网公司
- 适合具备扎实AI技术基础，同时愿意深入业务、善于沟通的技术人才，希望在稳定平台长期发展
缺点 / 挑战
- 售前岗位需要频繁与业务方沟通，对沟通能力和业务理解要求较高
- 模型落地过程中可能面临数据质量、性能优化等复杂问题，工作压力较大
角色解读
- 从AI工程师向AI解决方案架构师或技术专家方向发展
- 积累行业经验后，可转向AI产品管理或技术管理岗位
- 在大型国企平台，可参与重大项目，提升综合影响力
- 负责AI模型的设计、训练与调优，涵盖计算机视觉、NLP、数据分析等方向
- 深入业务场景，将算法模型与产品结合，输出智能化解决方案
- 持续优化模型性能，解决落地中的技术问题，并参与数据处理流程
- 与产品、开发、测试团队协作，完成需求评审、开发对接和文档编写
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉CNN、RNN、Transformer等算法
- 熟练使用Python及PyTorch、TensorFlow、Pandas、NumPy等工具
- 掌握数据清洗、特征工程、模型评估和调优的完整流程
- 了解模型部署流程，具备良好的业务理解和方案设计能力
申请策略
- 了解中国电信的AI业务方向，如智慧城市、云网融合，在面试中体现匹配度
- 准备一个完整的AI项目案例，从问题到方案到效果，展示综合能力
- 突出机器学习、深度学习项目经验，特别是模型训练和优化案例
- 强调Python编程能力和常用框架的熟练度，如PyTorch、TensorFlow
- 展示业务落地经验，如将算法应用于实际场景并取得成果
- 提及数据处理和特征工程能力，体现完整的数据处理流程
- 加强模型部署和运维知识，如Docker、Kubernetes，提升落地能力
- 提升沟通和方案设计能力，可学习技术方案撰写和客户演示技巧
面试指南
- 采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目经验
- 强调问题解决思路，从数据、模型、部署等角度分析问题
- 结合业务价值，突出技术如何带来实际效益
- 请介绍一个你独立完成的AI项目，包括模型选择、训练过程和优化结果
- 如何解决模型过拟合问题？请举例说明
- 你如何将AI算法与业务场景结合？请描述一个具体场景
- 谈谈你对Transformer的理解及其应用
- 如果模型上线后性能下降，你会如何排查和优化？
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
中国电信作为大型国企，薪资福利稳定，但具体薪资未披露，整体补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿AI技术，技能成长空间大，但晋升路径未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、Pandas、NumPy、机器学习、深度学习、CNN、RNN、Transformer
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在西安，现场办公，未提及弹性工作，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
中国电信作为国企，业务涉及国家信息化建设，具有一定社会价值，但JD未明确使命。
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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