中国电信
AI开发工程师（市本级）
AI开发工程师（市本级）
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
舟山市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
人工智能
Ai Agent
Autogen
Crewai
Llamaindex
Llm
Prompt Engineering
Rag
多模态
AI 估算 · 15k–25k
职位详情
关于这个职位
这是中国电信舟山分公司的一个AI开发工程师岗位，核心工作是围绕大语言模型（LLM）开发智能体（Agent）应用和RAG系统，涉及Prompt调优和多模态交互开发
适合有Python基础和LLM开发框架实战经验、对AI前沿技术有热情的工程师，能深入参与AI应用从设计到落地的全流程
最低要求
编程基础：精通Python等至少一门编程语言，具备扎实的软件工程基本功（代码规范、版本管理、单元测试、CI/CD）
AI框架经验：熟练使用至少一种主流LLM开发框架（LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen 等），有实际项目经验
模型应用能力：理解大语言模型原理，有Prompt Engineering、RAG系统构建、AI Agent开发等实践经验，了解常见模型调优方法
学习能力：对AI技术发展有强烈热情，能快速学习新框架、新模型、新论文，具备自驱式技术探索能力
沟通协作：良好的逻辑思维与表达能力，能够跨团队高效协作，主动拉齐业务方与技术团队的认知差距
工作职责
基于大语言模型（LLM）设计并开发智能体（AI Agent）应用，实现多步骤任务规划、工具调用、自主决策等核心能力
构建RAG（检索增强生成）系统，包括文档解析、分块、向量化、检索与重排序，提升业务知识问答的准确性与时效性
调优Prompt Engineering策略，通过结构化提示、思维链（CoT）、Few-shot等技术持续提升模型输出质量
开发多模态交互能力（文本/图片/音频/视频），结合视觉模型、语音模型等实现多模态智能应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台，工作稳定，福利待遇有保障，适合追求长期稳定发展的求职者
- 岗位涉及AI Agent、RAG等前沿技术，有较多实践机会，技术成长空间大
- 作为市本级岗位，能接触到公司核心业务，有跨部门协作机会，视野开阔
- 央企内部流程可能相对繁琐，技术决策和迭代速度可能不如互联网公司
- AI技术更新快，需要持续学习和自我驱动，保持技术前沿性
- 舟山作为三线城市，技术交流氛围和资源可能不如一线城市丰富
- 适合有AI开发经验、希望进入稳定平台深耕技术，且不介意在二三线城市发展的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在央企平台，可向AI技术专家方向发展，深入大模型应用与调优领域
- 有机会参与公司级AI平台建设，逐步走向技术管理岗位，带领团队负责AI项目
- 随着AI技术普及，可向更前沿的多模态、具身智能等方向拓展，保持技术竞争力
- 设计并开发基于大语言模型的智能体应用，实现任务规划、工具调用和自主决策，是AI应用落地的核心角色
- 构建和优化RAG系统，处理文档解析、向量化、检索与重排序，提升知识问答的准确性和时效性
- 通过Prompt Engineering、思维链等技术持续调优模型输出质量，并开发多模态交互能力
- 精通Python，具备扎实的软件工程基础，包括代码规范、版本管理、单元测试和CI/CD
- 熟练使用LangChain、LlamaIndex等主流LLM开发框架，并有实际项目经验
- 理解大模型原理，具备Prompt Engineering、RAG系统构建和AI Agent开发的实践经验
申请策略
- 了解中国电信的数字化转型战略和AI应用方向，在面试中展现对业务的理解
- 准备1-2个完整的项目案例，详细说明技术选型、实现过程和遇到的问题
- 突出AI项目经验，特别是Agent、RAG、Prompt Engineering相关的实际案例，量化项目成果
- 强调Python编程能力和软件工程素养，展示代码规范、CI/CD等实践
- 列出使用的具体框架和工具，如LangChain、LlamaIndex等，并说明在项目中的具体应用
- 深入理解LangChain等框架的源码和设计思想，提升框架应用能力
- 补充学习多模态模型（如视觉、语音）的基本原理和应用，为多模态开发做准备
- 关注AI前沿论文和技术博客，保持对新技术（如新模型、新框架）的敏感度
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则，重点突出项目背景、个人贡献、技术难点和最终成果
- 对于技术原理问题，先阐述核心概念，再结合实践案例说明应用，最后总结优缺点
- 对于学习能力问题，强调自驱学习和快速试错的方法论，并举例证明
- 请详细描述你过去的一个RAG系统项目，包括架构设计、技术选型和优化过程
- 如何设计一个AI Agent来实现多步骤任务规划？请举例说明
- 在Prompt Engineering中，你如何调优以提升模型输出质量？
- 你如何理解LangChain框架的核心组件？它解决了什么问题？
- 面对一个全新的AI框架，你会如何快速上手并应用到项目中？
职位点评
79
综合评分
央企AI开发岗，技术前沿、平台稳定，但工作地点在舟山，WLB一般。
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
该职位最适合重视技术成长和职业稳定性的求职者，对工作生活平衡要求较高的人需谨慎考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
80较高
央企平台提供稳定的薪资和福利保障，虽然薪资水平可能不如一线互联网公司，但综合福利和稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦AI Agent、RAG等前沿技术，技术含量高，能提供良好的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、LangChain、RAG、AI Agent、Prompt Engineering、多模态
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
工作地点在舟山，生活节奏相对较慢，但JD未提及弹性工作安排，可能以现场办公为主。
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
75中等
中国电信作为央企，在推动数字化转型和AI应用方面有社会价值，但岗位本身的社会影响力感知不强。
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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