中国电信
AI算法工程师
AI算法工程师
发布于 大约 24 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
Llm
Pytorch
Rag
Tensorflow
向量数据库
多模态
模型轻量化
视觉算法
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI技术岗位、大型国企平台、技术成长机会多，但WLB一般且工作模式未明确。
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
23K
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 1840 个在招 · 其中人工智能 80 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 430 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的AI算法工程师，你将负责AI智能体与大模型应用开发，如基于LLM、Agent、RAG技术搭建智能问答等能力
同时进行视觉算法研发与模型轻量化优化，适配国产芯片
并参与大模型系统架构设计与优化，支撑核心业务研发
你需要持续跟进前沿AI技术，并将其落地到实际行业场景中
最低要求
硕士及以上学历，具备良好的政治素养与职业操守，遵规守法、责任心强、自动化等相关专业背景
PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，具备扎实的编程能力，熟练使用Python/C++等主流编程语言，熟悉与问题解决能力，能承受工作压力
具备良好的逻辑思维、沟通协作与文档编写能力，有较强的学习能力经验者优先
有相关项目实战经验、顶会论文发表、相关竞赛名次或头部企业实习
工作职责
AI智能体与大模型应用开发：基于LLM、Agent、RAG技术开展业务智能化功能的开发与迭代，依托视联网完成大模型微调部署，搭建智能问答、内容摘要等AI应用能力，落地多模态行业应用场景
算法研发与工程落地：负责检测、分割等视觉算法的研发与优化，完成模型轻量化改造，适配国产芯片
搭建端云协同推理方案，优化视频处理链路与向量数据库，保障算法高效落地
系统架构优化与功能研发：参与大模型项目整体架构设计、调优与部署，搭建大模型全链路开发工具体系，优化整体系统架构，支撑AI计费系统等核心业务研发，提升业务迭代效率
技术跟进与方案沉淀：持续跟进大模型、多模态、端侧AI前沿技术，落地前沿技术成果，结合业务场景输出标准化行业技术方案，持续优化产品与技术体系
优先资格
其他要求：
VB智能体开发工程师:熟悉LangChain、Llamalndex等主流Agent框架，有大模型应用或Agent开发落地经验者优先，大模型微调、部署与向量数据库使用经验者优先
大模型/AI应用工程师:熟悉LLM技术栈、RAG与Agent框架，有大模型微调、部署与向量数据库使用经验者优先
视觉算法工程师(端侧方向):熟悉模型轻量化与端侧推理框架，了解嵌入式开发与国产AI芯片适配，有视觉算法端侧落地经验或CV顶会论文发表经验者优先
算法工程师:在NLP、CV、多模态等领域有深入研究，有大模型预训练、微调、RLHF等全流程实践经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI技术如大模型、多模态，有实际项目落地机会，技术成长空间大
- 技术栈全面，涵盖算法研发、工程落地和系统架构，能积累复合型经验
- 国企工作环境可能相对传统，创新节奏和灵活性可能不如互联网公司
- 技术要求高，需要持续学习跟进快速发展的AI前沿技术
- 适合对AI技术有热情、具备扎实算法基础和工程能力、偏好稳定平台并希望将技术应用到实际业务场景的求职者
缺点 / 挑战
- 在中国电信大型国企平台，项目资源丰富，工作稳定性较高
- 项目可能涉及多部门协作，沟通协调复杂度较高
角色解读
- 从算法工程师成长为高级算法专家或技术负责人，深耕AI在垂直领域的应用
- 转向技术管理岗位，如AI团队经理，负责项目规划和团队协作
- 专注于前沿技术研究，如大模型预训练或端侧AI，成为领域专家
- 开发和迭代基于LLM、Agent、RAG技术的AI应用，如智能问答和内容摘要，落地多模态行业场景
- 研发和优化视觉算法，包括模型轻量化和国产芯片适配，搭建端云协同推理方案
- 参与大模型系统架构设计、调优与部署，搭建开发工具体系，优化系统性能支撑核心业务
- 持续跟进大模型、多模态等前沿AI技术，并输出标准化行业技术方案
- 精通PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，并熟练使用Python/C++编程语言
- 熟悉大模型技术栈，包括LLM、RAG、Agent框架，有微调、部署和向量数据库经验
- 具备视觉算法研发能力，了解模型轻量化、端侧推理和国产AI芯片适配
- 具备良好的逻辑思维、沟通协作和文档编写能力，能承受工作压力
申请策略
- 研究中国电信的业务方向，特别是视联网、智慧城市等AI应用场景，以便在面试中展示业务理解
- 准备案例，展示如何将AI技术从研发落地到实际业务中，解决具体问题
- 重点展示与大模型、Agent、视觉算法相关的项目经验，突出技术成果和落地效果
- 强调PyTorch/TensorFlow等框架的熟练使用，以及Python/C++编程能力
- 列出顶会论文、竞赛获奖或头部企业实习经历，证明技术实力和学习能力
- 提及系统架构优化或端侧AI相关经验，展示全链路技术视野
- 深入学习大模型微调、部署和RAG框架的实际应用，补充LangChain等Agent框架知识
- 了解国产AI芯片和端侧推理框架，如ONNX Runtime或TensorRT，提升模型适配能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验问题，突出技术细节和成果
- 结合具体技术原理和业务场景，说明问题分析和解决思路，展示深入理解
- 联系中国电信的实际业务，如视联网或计费系统，阐述技术如何创造价值
- 请描述一个你参与的大模型应用开发项目，遇到的技术挑战和解决方案是什么？
- 如何优化视觉算法模型以适配国产芯片？请分享你的经验或思路
- 你熟悉哪些Agent框架（如LangChain）？如何评估它们的优缺点？
- 如何设计一个端云协同的推理方案来保障算法高效落地？
- 你如何看待AI技术在电信行业的应用前景？中国电信可以如何利用AI提升业务？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为大型国企，中国电信通常提供稳定的工作环境和福利保障，薪资可能处于市场中等水平，但具体待遇未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术如大模型、多模态，有持续学习和成长机会，但晋升路径在JD中未明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、PyTorch、TensorFlow、Python、C++、视觉算法、模型轻量化、向量数据库
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在北京，JD未明确办公模式或WLB信息，可能要求现场办公，工作与生活平衡情况不详。
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
70中等
职位推动AI技术在电信行业的应用，如视联网智能化，有一定社会价值，但行业整体前景稳定而非高速增长。
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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