AI运营工程师（市本级）

优缺点分析

角色解读

• 可以从AI应用开发工程师向AI平台架构师方向发展，深入掌握大模型服务化、算力调度等核心技术
• 在大型央企平台，有机会参与国家级或省级的智算平台项目，积累丰富的项目经验，向技术管理岗位发展
• 随着AI技术的普及，该岗位经验可向更广泛的AI产品、解决方案或技术咨询方向转型
• 负责AI应用产品的后端开发，包括智能体、知识库、对话引擎等核心模块的设计与编码
• 对接公司内部的扶摇AI平台和算力调度服务，实现模型推理API的封装、服务编排与弹性伸缩
• 参与息壤、智云等平台的对接和二次开发，支撑智算平台的建设
• 编写技术方案、接口规范和单元测试，参与代码评审，并配合算法工程师进行模型部署和性能调优
• 需要掌握Linux系统管理、容器技术（Docker/K8s）以及云平台运维的基本操作
• 熟悉至少一种监控工具（如Prometheus、Grafana、Zabbix），具备运维或运营经验者优先
• 对AI行业发展趋势有基本认知，了解大模型服务化运营模式
• 具备细致严谨的工作态度、执行力强，以及良好的文档撰写和跨部门沟通能力

申请策略

• 在申请时，可以表达出对AI技术落地和智算平台建设的兴趣，与岗位职责相匹配
• 了解中国电信在AI领域的战略布局，如'云改数转'战略，在面试中展现你的行业认知
• 重点突出你的Python开发经验，特别是后端开发相关的项目
• 强调你对Docker、Kubernetes等容器技术的实际使用经验，以及Linux系统管理能力
• 如果有监控工具（如Prometheus、Grafana）的使用经验，务必在简历中提及
• 展示你对AI大模型、智能体等前沿技术的了解，可以提及相关的学习或实践项目
• 提前熟悉AI大模型服务化运营模式，了解模型推理API的封装和调用
• 可以学习一些主流的AI平台，如百度千帆、阿里百炼等，了解其基本操作

面试指南

• 回答技术问题时，建议采用'项目背景-技术选型-具体实现-效果反馈'的框架，突出你的实际动手能力
• 对于开放性问题，可以结合自己的知识储备，从技术、业务、行业三个层面进行阐述，展现你的思考深度
• 在回答关于AI趋势的问题时，可以结合大模型、AIGC等热点，表达你对技术落地的关注
• 请介绍一下你使用Docker和Kubernetes的经验，并举例说明如何部署一个应用
• 你如何理解大模型服务化？请谈谈你知道的模型推理API封装方式
• 如果让你设计一个智能客服系统，你会如何设计其后端架构？
• 你使用过哪些监控工具？如何利用监控数据定位和解决系统问题？
• 请谈谈你对AI行业发展趋势的看法，以及中国电信在其中的机遇