中国电信
算法工程师
算法工程师
发布于 37 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
分布式系统
向量存储
多模态
大模型
强化学习
推理优化
缓存
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术岗、大平台资源、薪资中上、WLB一般
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
33K
比算法优化工程师中位数低
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 1260 个在招 · 其中算法优化工程师 7 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的算法工程师，你将负责AI智能体、大模型推理优化、向量存储与缓存等核心算法研发与工程落地
工作涵盖多智能体协同、高性能计算、大模型预训练与强化学习，推动产品商业化和技术迭代
最低要求
学历专业：硕士及以上
计算机、人工智能、软件工程、电子信息、数学等理工科相关专业
通用技术能力：具备扎实的算法与计算机基础，熟悉大模型训推全链路
熟练掌握Python/C++/Golang任一语言，掌握Go及Shell/Python脚本开发，熟悉主流数据库及SQL
综合素质：逻辑清晰、学习能力强，具备优秀的跨团队协作与问题攻坚能力，严谨负责，可高效推进项目落地
方向专项要求：
智能体方向：熟悉多智能体协同、记忆机制、RAG、任务规划，有云原生算法落地经验优先
推理方向：掌握vLLM、SGLang、TensorRT等引擎，熟悉量化、算子加速、显存优化与容器化推理架构
向量存储方向：理解分布式存储原理与一致性协议，精通高并发存储、索引及IO优化，有智能体记忆算法研发经验优先
缓存方向：熟悉Linux、分布式存储及并行文件系统，有KVCache、共享内存通信、推理链路优化经验优先
博士科研方向：精通大模型、强化学习、多模态技术，熟练使用主流深度学习框架，有Agent/云电脑相关研究或顶会论文者优先
工作职责
AI智能体研发：负责多智能体协同、任务规划、记忆管理核心算法设计与云原生工程落地
通过实验调优迭代模型效果，跨团队协同实现产品商业化落地
大模型推理优化：搭建稳定高效的推理服务体系，负责推理引擎调优、算子优化、量化压缩、显存/内存调度优化，降低推理时延、提升吞吐，保障线上服务高可用
向量存储与记忆体系：研发向量网关、SDK及底层引擎，搭建AI智能体长期记忆框架
优化向量索引、IO链路及元数据架构，解决高并发海量数据存储性能瓶颈
HPKV高性能缓存研发：负责KVCache存储、管控服务及vLLM框架开发迭代，针对GPU调度、内存通信、读写链路做全链路性能优化，保障缓存服务高效稳定运行
大模型核心算法：开展大模型预训练、微调、推理优化及底层算子开发调优
通过强化学习与对齐策略迭代，提升模型泛化能力与决策质量
云电脑智能体科研（博士专项）：基于多模态行为数据构建智能体任务预测与理解模型，结合模仿化学习实现自主任务执行，搭建评测体系驱动智能体持续迭代
优先资格
有云原生算法落地经验优先
有智能体记忆算法研发经验优先
有KVCache、共享内存通信、推理链路优化经验优先
有Agent/云电脑相关研究或顶会论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作涉及大模型、智能体等前沿AI技术，技能成长快，行业前景好
- 中国电信平台资源丰富，利于项目从研发到商业化落地
- 技术难度高，需持续学习新技术如推理优化、分布式存储
- 大公司流程可能较繁琐，需适应组织文化
缺点 / 挑战
- 作为已上市企业，薪资福利体系相对完善，稳定性较高
- 项目涉及多团队协同，沟通协调压力较大，需高效推进
- 适合对AI算法有热情、喜欢挑战技术难题、具备较强学习与协作能力的硕士及以上学历求职者
角色解读
- 可深入算法研发，成为AI领域专家或技术负责人
- 转向技术管理，带领团队负责更大规模项目与产品商业化
- 参与前沿研究，推动技术创新，在智能体、大模型等方向持续深耕
- 负责AI智能体核心算法设计与云原生工程落地，包括多智能体协同、任务规划与记忆管理
- 优化大模型推理服务，通过引擎调优、量化压缩等手段降低时延、提升吞吐
- 研发向量存储与缓存系统，解决高并发数据存储性能瓶颈，保障服务高效稳定
- 开展大模型预训练、微调与强化学习，提升模型泛化能力与决策质量
- 扎实的算法与计算机基础，熟悉大模型训练与推理全链路
- 熟练使用Python、C++或Golang进行开发，掌握脚本与数据库技术
- 了解分布式存储、缓存优化及容器化架构，如vLLM、TensorRT
- 具备跨团队协作与问题攻坚能力，能高效推进项目落地
申请策略
- 研究中国电信的AI战略和业务方向，如智能客服、网络优化，在面试中展示契合度
- 准备技术深度问题，如算法优化案例、系统设计思路，体现专业度
- 突出大模型、智能体、推理优化等相关项目经验，强调工程落地成果
- 详细展示Python/C++/Golang编程能力与分布式系统设计案例
- 列举跨团队协作与问题攻坚的具体事例，体现综合素质
- 深入学习大模型推理优化技术，如vLLM、TensorRT实践
- 补充分布式存储与缓存系统知识，了解向量数据库原理
- 参与开源项目或发表相关论文，提升技术影响力
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出技术细节、个人贡献和成果
- 从系统设计角度阐述思路，强调可扩展性、性能与稳定性
- 结合理论知识和实际经验回答，展示深度思考与问题解决能力
- 请介绍一个你参与的大模型优化项目，遇到的挑战和解决方案？
- 如何设计一个多智能体协同系统，确保任务高效执行？
- 谈谈你对向量存储的理解，如何优化高并发场景下的性能？
- 你如何保证线上推理服务的高可用性，有哪些具体措施？
- 为什么选择中国电信？你对这个算法工程师岗位有什么理解？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
中国电信作为已上市企业，薪资福利体系相对完善，提供市场水准的薪酬和稳定保障。
薪资信号市场水准 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、智能体等前沿技术，提供快速技能成长和项目落地机会，有利于职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Golang、大模型、推理优化、向量存储、强化学习
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在北京，可能需现场办公，JD未明确办公模式和WLB信息，工作强度可能较高。
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
75中等
中国电信在通信和AI领域有较大影响力，岗位参与推动产品商业化，具有一定社会价值。
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
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