算法工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在AI智能体、大模型优化等方向深耕，成为领域专家
• 管理路线：积累项目经验后，可转向技术管理岗位，带领团队
• 跨领域发展：掌握多种技术栈后，可向架构师或产品方向转型
• 负责AI智能体的核心算法设计与工程落地，包括多智能体协同、任务规划和记忆管理，推动产品商业化
• 进行大模型推理优化，搭建高效推理服务，通过算子优化、量化压缩等手段提升性能
• 研发向量存储与记忆体系，优化索引和IO链路，解决高并发数据存储瓶颈
• 参与大模型预训练、微调和强化学习，提升模型泛化能力与决策质量
• 扎实的算法与计算机基础，熟悉大模型训练和推理全链路
• 熟练掌握Python、C++或Golang，具备良好的编程能力
• 熟悉分布式存储、数据库和SQL，了解云原生技术
• 具备跨团队协作和问题攻坚能力，逻辑清晰，学习能力强

申请策略

• 了解中国电信在AI领域的业务布局，在面试中展示对公司的认知
• 准备项目案例，重点说明你在算法优化和工程落地中的具体贡献
• 突出大模型、智能体、推理优化等相关项目经验，展示技术深度
• 强调编程能力，特别是Python、C++或Golang的实际应用
• 展示分布式系统、数据库优化等底层技术能力
• 如有顶会论文或开源项目贡献，务必突出
• 深入学习vLLM、TensorRT等推理引擎，掌握量化、算子优化技术
• 熟悉Kubernetes等云原生技术，了解容器化部署

面试指南

• 采用STAR法则，清晰描述项目背景、任务、行动和结果
• 突出技术难点和解决方案，展示深度思考能力
• 结合行业趋势，展现对AI技术发展的理解
• 请介绍你在大模型推理优化方面的项目经验
• 如何设计一个多智能体协同系统？
• 谈谈你对向量数据库的理解和优化经验
• 如何解决高并发场景下的存储性能瓶颈？
• 你如何看待AI智能体的商业化前景？