AI开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向AI架构师或大模型应用专家方向发展，深耕政企数字化解决方案
• 也可转向技术管理岗，负责更大规模的数智化项目交付团队与技术体系建设
• 负责将主流大模型技术与企业现有业务系统深度集成，完成定制化开发与二次交付
• 主导智能体搭建与大模型推理部署调优，保障项目全流程的质量管控与落地
• 提供驻场技术支持与常态化运维，推动属地数智化方案实施
• 掌握Python或Java编程能力，熟悉大模型推理框架（如vLLM）及LoRA微调技术
• 具备Dify/Coze等智能体平台搭建经验，了解华为昇腾等国产算力部署
• 拥有较强的项目交付管理与跨部门协同能力

申请策略

• 提前研究中国电信在政务、工业等领域的数智化布局，准备相关场景的AI解决方案思路
• 面试时重点展示从技术到落地的闭环交付经验
• 突出大模型部署调优、智能体开发的具体项目成果，量化交付效率提升或系统稳定性指标
• 强调Python/Java全栈能力及跨团队协作经验
• 深入掌握vLLM、LoRA等核心技术原理，补充华为昇腾或国产算力适配知识
• 加强项目管理方法论学习，提升需求分析与风险管控能力

面试指南

• 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
• 针对技术问题，先阐述原理与工具选型依据，再说明具体优化手段与数据对比
• 面对交付矛盾，强调需求分级、敏捷迭代与客户预期管理
• 请分享一个你使用Dify/Coze搭建智能体的完整项目经历及技术难点
• 如何在大模型推理部署中进行性能调优？遇到过哪些瓶颈？
• 在政企项目交付中，如何处理客户需求变更与技术实现之间的矛盾？
• 复习大模型基础原理、微调流程及主流推理框架参数配置
• 梳理过往项目中技术攻坚与跨部门协作的案例