中国电信
人工智能工程师
人工智能工程师
发布于 2 分钟内普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
大模型
智能客服
智能运维
机器学习
模型评估
深度学习
特征工程
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
稳定国企，AI技术前沿，发展空间好，但工作模式传统。
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
20K
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 2770 个在招 · 其中人工智能 25 个
市场机会
选择不多
长沙 · 人工智能 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI算法模型的研发与优化，参与大模型平台搭建，推动AI在电信业务场景落地
适合具备扎实机器学习基础、熟悉PyTorch等框架的工程师，需掌握Python编程，具备独立建模能力
最低要求
具备扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉主流AI框架（如PyTorch、TensorFlow等）
具备较强的编程能力，熟练使用Python等编程语言
具备良好的逻辑思维和问题分析能力，能独立完成模型设计与调优
具有较强的事业心、责任心、团队协作精神和独立工作能力
工作职责
负责人工智能算法模型的研发、训练与优化，支撑智能客服、智能运维等场景应用
参与大模型平台的搭建与微调，推动AI能力在公司业务场景的落地
负责AI相关数据的处理、特征工程及模型评估工作
跟踪人工智能前沿技术，探索AI与电信业务的创新融合应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大型国企平台，工作稳定，福利完善
- AI技术应用场景丰富，有实际落地机会
- 接触前沿技术，如大模型，提升技术竞争力
- 国企可能流程较多，创新节奏相对较慢
- 需要适应电信行业特定业务需求
- 适合追求稳定、希望在大型平台积累AI落地经验的技术人员
缺点 / 挑战
- 可能面临技术更新压力，需持续学习
角色解读
- 从AI工程师向高级算法工程师或技术专家发展
- 可转向大模型方向，成为AI平台架构师
- 在电信行业深耕，成为业务+AI复合型人才
- 研发和优化AI算法模型，应用于智能客服、智能运维等电信业务场景
- 参与大模型平台的搭建与微调，推动AI能力落地
- 负责数据处理、特征工程和模型评估，确保模型性能
- 跟踪前沿AI技术，探索与电信业务的创新融合
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础
- 熟悉主流AI框架，如PyTorch、TensorFlow
- 熟练使用Python编程，具备较强的编码能力
- 良好的逻辑思维和问题分析能力，能独立完成模型设计与调优
申请策略
- 了解中国电信的AI战略和业务方向
- 准备展示对电信业务的理解和兴趣
- 突出机器学习项目经验，特别是模型优化和落地案例
- 强调Python编程能力和框架使用熟练度
- 展示数据处理和特征工程的实际经验
- 如有大模型相关项目，务必突出
- 补充大模型微调、部署相关知识
- 熟悉电信行业AI应用场景，如智能客服
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出你的贡献和成果
- 结合具体案例说明优化方法，如调整超参数、使用正则化等
- 展示对行业趋势的了解，并联系到实际应用
- 请介绍一个你独立完成的机器学习项目
- 如何优化深度学习模型的性能？
- 你对大模型在电信行业的应用有何见解？
- 如何处理数据不平衡问题？
- 你如何跟踪AI前沿技术？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
大型国企提供稳定的薪资和福利，但具体薪资未披露，可能处于市场中等水平。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿AI技术，有实际落地场景，有利于技能成长，但未明确提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、PyTorch、TensorFlow、大模型
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点明确，但未提及弹性工作或远程，可能为常规办公模式。
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
70中等
电信行业属于稳定成熟行业，AI应用有社会价值，但创新程度一般。
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
Watch Jobs