AI算法/数据开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 纵向深耕：成为AI算法专家或大模型架构师，主导核心AI平台建设
• 横向拓展：转向AI产品经理或技术管理岗，负责AI业务线的整体规划与管理
• 行业专家：在电信行业数字化转型中积累深厚经验，成为行业领先的AI解决方案专家
• 研究并落地大模型、多模态等AI技术在电信业务场景（如客服、反诈）中的应用
• 负责AI算法的代码开发、模型训练、微调及部署，解决线上技术问题
• 构建高质量数据集，进行数据清洗、特征工程及数据仓库优化，保障算法数据质量
• 参与平台架构设计与性能调优，推动AI能力与现有业务系统融合
• 扎实的编程基础，熟练掌握Java和Python
• 深入理解大模型技术栈，包括RAG、Agent、模型微调及推理加速
• 具备大数据处理能力，熟悉数据清洗、特征工程及数仓建模
• 熟悉主流AI框架及算法，具备算法设计到落地的全流程经验

申请策略

• 准备详细的项目复盘，重点阐述技术选型理由及解决难点的过程
• 了解中国电信近期的数字化转型战略及AI布局方向
• 突出大模型相关项目经历，特别是RAG、Agent、微调等具体实践
• 强调Java/Python双栈开发能力及大数据处理经验
• 展示算法落地成果，如性能提升指标、准确率优化等量化结果
• 体现对电信行业或类似ToB业务的理解与兴趣
• 深入研读LangChain、LlamaIndex等主流LLM应用开发框架
• 强化SQL及大数据组件（如Hadoop/Spark）的实际操作能力

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)-任务(Task)-行动(Action)-结果(Result)，清晰描述项目背景、个人贡献及最终成效
• 技术深度：不仅回答“怎么做”，还要解释“为什么这么做”，展现对底层原理的理解
• 业务结合：将技术方案与业务价值（如效率提升、成本降低）挂钩，体现产品思维
• 请详细介绍一个你参与的大模型应用开发项目，你在其中承担的角色和技术难点
• 如何优化RAG系统的检索效果？遇到过哪些挑战，是如何解决的？
• 在数据清洗和特征工程中，如何处理缺失值和异常值？
• 对比Java和Python在AI工程化落地中的优劣，你会如何选择？
• 如何看待大模型在电信客服/反诈场景中的应用前景与挑战？