中国电信
AI研发工程师（上海）
AI研发工程师（上海）
发布于 大约 20 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
Mcp
Pytorch
Rag
Vllm
多模态
大语言模型
微服务
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
大型央企AI研发岗，前沿技术栈，成长空间大，但工作模式可能不够灵活。
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
35K
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 3200 个在招 · 其中人工智能 45 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 79 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的AI研发工程师，你将专注于大模型、多模态模型及智能体（Agent）的研发与落地，涵盖模型训练、微调、推理优化和平台工程化
工作涉及自然语言、语音、视觉等多个方向，并推动AI能力在智能终端、云边端协同等场景中的规模化应用
适合对大模型技术有深入理解、具备工程实现能力并希望参与前沿AI技术落地的人才
最低要求
重点院校本科及以上学历，计算机、软硬件开发、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业，具备扎实的计算机及AI基础知识
熟悉机器学习、深度学习及大模型基本原理，理解 Transformer、Attention、大模型训练与推理机制
具备良好的算法分析、问题定位和工程实现能力
至少在以下一个方向具备较深入的项目或研发经验：
大语言模型/多模态模型训练、微调及后训练
Agent、RAG、Tool Calling、MCP、智能体Runtime等智能体技术
NLP、语音、计算机视觉、多模态等AI算法
大模型推理部署、性能优化及AI平台工程
熟练掌握Python，Go、Java中至少一种工程开发语言
熟悉常用数据结构、算法、网络编程及 Linux 开发环境
熟悉主流大模型及Agent开发生态，对 Qwen、DeepSeek、Llama、OpenAI/Claude 等模型及 Function Calling、Structured Output、RAG、MCP 等技术有实际使用经验
有 LangGraph、OpenAI Agents SDK、Dify、HiAgent 等智能体框架实践经验者优先
熟悉大模型服务化和推理部署者优先，包括 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、TGI 等
有GPU多卡训练/推理、模型量化、推理加速或性能调优经验者优先
熟悉Docker、Kubernetes、微服务等工程技术，有高并发AI服务、模型服务平台、Agent平台或云原生AI系统研发经验者优先
对AI技术具有持续的兴趣和学习能力，能够快速跟进大模型、Agent、多模态等技术发展
具备较强的问题分析能力、工程落地能力和团队协作能力
以下经验为加分项：
有大模型从数据构建、训练/微调、评测、部署、线上优化完整项目经验
有Agent Runtime、Coding Agent、Deep Research Agent、智能助手等复杂智能体研发经验
有Tool Calling、MCP Server/Client、A2A、RAG、长期记忆、多智能体协作等实际项目经验
有大规模训练、分布式训练、FP8/BF16、LoRA/QLoRA、DPO/GRPO等模型训练或后训练经验
有模型量化、蒸馏、推理加速以及 GPU/NPU 性能优化经验
有智能音箱、智能屏、机器人、手机、车载等智能终端AI研发及端侧模型部署经验
有ASR/TTS、声纹、语义VAD、数字人、视觉理解、多模态交互等研发经验
有开源项目贡献、AI竞赛、论文或高质量技术项目经验
工作职责
大模型及AI算法研发，面向实际业务场景，负责大语言模型、多模态模型及相关AI算法的技术选型、开发、训练、评测、优化与落地，包括自然语言、视觉、语音、多模态等方向
参与模型能力建设及业务智能化升级
LLM模型训练与后训练，负责大语言模型及垂类模型的数据构建、指令微调和后训练工作，包括但不限于数据清洗与合成、SFT、LoRA/QLoRA、偏好优化、强化学习等技术
建立模型评测体系，持续提升模型在意图理解、Tool Calling、推理、多轮对话及垂直领域任务上的效果
智能体（Agent）研发，负责基于大模型的智能体系统研发，包括 Agent Loop、任务规划与推理、Tool/Function Calling、Skill、RAG、Memory、上下文管理、多智能体协作等核心能力，探索和应用 MCP、A2A 等智能体生态协议，提升智能体复杂任务理解与自主执行能力
Agent Runtime及工程化能力建设，参与智能体运行时及AI基础平台研发，负责模型接入与路由、工具编排、上下文管理、模型/Agent调用链路、流式交互、沙箱执行、Guardrail、安全控制、Trace/日志、评测与可观测等能力建设，支撑智能体规模化生产应用
多模态与智能终端能力研发，根据业务需要参与语音、视觉及多模态AI能力研发，包括 ASR/TTS、声纹、语义理解、视觉理解、AIGC、数字人、具身智能等方向，并推动相关能力在智能终端、机器人及云边端协同场景中的应用
AI能力平台化与业务落地，负责AI算法、模型及智能体能力的汇聚、封装、API/SDK开放、路由调度和服务化建设，参与业务场景方案设计、技术攻关、系统联调及上线优化，推动AI能力从算法验证走向生产级、规模化应用
优先资格
以下经验为加分项：
有大模型从数据构建、训练/微调、评测、部署、线上优化完整项目经验
有Agent Runtime、Coding Agent、Deep Research Agent、智能助手等复杂智能体研发经验
有Tool Calling、MCP Server/Client、A2A、RAG、长期记忆、多智能体协作等实际项目经验
有大规模训练、分布式训练、FP8/BF16、LoRA/QLoRA、DPO/GRPO等模型训练或后训练经验
有模型量化、蒸馏、推理加速以及 GPU/NPU 性能优化经验
有智能音箱、智能屏、机器人、手机、车载等智能终端AI研发及端侧模型部署经验
有ASR/TTS、声纹、语义VAD、数字人、视觉理解、多模态交互等研发经验
有开源项目贡献、AI竞赛、论文或高质量技术项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国电信作为大型央企，平台稳定，资源丰富，AI项目规模大，有实际落地场景
- 团队协作和工程化要求高，能积累丰富的AI工程化经验
- 作为央企，可能流程较多，创新节奏相对较慢
- 适合对大模型和智能体技术有浓厚兴趣，具备扎实AI基础，愿意在大型平台中深入技术研究和工程落地的工程师
缺点 / 挑战
- 涉及大模型、Agent、多模态等前沿技术，技术挑战性强，有利于个人技术成长
- 技术要求全面，需要掌握大模型训练、推理、部署等多个环节，学习压力大
- 工作强度可能较高，需要应对复杂的技术攻关和项目交付压力
角色解读
- 可向AI技术专家方向发展，深耕大模型训练、推理优化或智能体架构
- 可向AI平台架构师方向发展，负责大规模AI系统的设计与落地
- 可向技术管理方向发展，带领团队负责AI项目交付
- 负责大语言模型、多模态模型的研发、训练、微调和优化，包括数据构建、指令微调、偏好优化等
- 研发智能体（Agent）系统，包括任务规划、工具调用、RAG、记忆管理等核心能力，并应用MCP、A2A等协议
- 参与Agent运行时和AI基础平台建设，包括模型接入、路由、沙箱执行、安全控制等，支撑规模化应用
- 推动AI能力在智能终端、云边端协同场景中的落地，包括语音、视觉等多模态能力
- 扎实的计算机和AI基础知识，熟悉机器学习、深度学习、Transformer架构和大模型训练推理机制
- 熟练掌握Python，以及Go或Java中的至少一种，熟悉Linux开发环境
- 熟悉主流大模型生态，如Qwen、DeepSeek、Llama等，并有实际使用经验
- 熟悉Docker、Kubernetes、微服务等工程化技术，具备高并发AI服务开发经验
申请策略
- 了解中国电信的AI业务方向，特别是智能终端和云边端协同场景
- 在面试中展示对AI技术前沿的持续关注和学习能力
- 突出大模型训练、微调或Agent开发的项目经验，特别是完整项目经历
- 强调对主流模型和框架的实际使用经验，如Qwen、DeepSeek、LangGraph等
- 展示工程化能力，如Docker、Kubernetes、高并发系统开发经验
- 如有开源贡献、AI竞赛或论文，务必突出
- 补充MCP、A2A等智能体协议的实际应用经验
- 学习vLLM、SGLang等推理加速工具，提升模型部署优化能力
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验问题，突出你的贡献和成果
- 对于技术设计问题，先阐述整体思路，再深入细节，展示逻辑性和工程思维
- 对于前沿技术问题，结合实践，说明你的理解和应用
- 请介绍你参与过的一个大模型训练或微调项目，包括数据构建、训练过程和效果评估
- 如何设计一个基于RAG的智能体系统？请描述其架构和关键技术点
- 谈谈你对MCP协议的理解，以及它在智能体生态中的作用
- 如何优化大模型推理性能？请举例说明
- 你如何跟踪AI技术前沿？最近关注哪些技术？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资未明确，但作为大型央企，薪酬福利通常有竞争力，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
90较高
职位涉及大模型、Agent等前沿技术，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多模态、Agent、RAG、MCP、vLLM、SGLang、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，未提及弹性办公或远程，可能为现场办公，通勤和灵活性一般。
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
80较高
中国电信作为央企，业务具有社会价值，AI技术应用能推动行业智能化，使命感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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