中兴通讯
AI算法资深专家（应用大模型）
AI算法资深专家（应用大模型）
发布于 3 天前中层管理(经理/总监)
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Rlhf
Tensorflow
多模态
大模型
数据处理
模型压缩
深度学习
知识蒸馏
AI 估算 · 40k–80k
资深AI专家，大模型方向稀缺，深圳巨头企业，硕士8年经验，薪资竞争力强
职位详情
关于这个职位
该职位负责大模型训练与优化，包括预训练、微调、RLHF、模型压缩等前沿技术，同时需管理数据处理和团队协作，推动AI编程工具落地
适合有深厚算法背景和团队管理经验的资深专家
最低要求
计算机科学、软件工程、人工智能或相关领域的硕士及以上学历（博士优先）
年以上工作经验
具备扎实的编程基础和算法理论功底，对强化学习、机器学习、深度学习有系统性了解
至少3~5年AI/ML方向研发经验，有AI编程工具相关项目实战经验者优先
熟练掌握主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），能从零到一搭建并优化模型
对模型压缩、量化、蒸馏、知识蒸馏等技术有实践经验，能够有效平衡模型性能与资源利用率
理解编译原理、静态/动态分析技术，能够针对不同编程语言或框架进行语法解析和语义分析
熟悉版本控制、持续集成、代码评审流程，对团队协作与开发者体验有一定了解
对Transformer、图神经网络等新型结构有深入研究，有前沿技术探索经验或开源项目贡献者优先
能跟踪国际前沿技术动态（如程序合成、自动化测试、形式化验证等），并主动思考与实践落地场景
熟悉大规模代码数据收集、清洗与标注流程，了解数据治理与隐私保护相关技术或法规
能够通过数据增强、迁移学习等手段提升模型训练效果，以持续优化模型在真实开发场景下的表现
具备多场景应用能力，能快速适应云端IDE、本地插件、命令行工具等不同形态的集成需求
有一定的架构设计与部署运维知识，能够帮助用户完成工具的部署及迭代更新
具备良好的带团队交付经验，善于沟通，主动担责，攻坚破难
工作职责
负责模型训练与优化工作，包括大模型后训练/预训练和精调、微调技术研究、RLHF等强化学习方法应用、模型蒸馏压缩及量化技术开发、性能评估与调优等技术研究
组织数据处理与管理相关工作，与各领域数据提供方合作，负责数据收集、清洗、标注及知识体系建设，提升数据质量与模型训练效果
探索技术创新与研发方向的前沿应用，推动多模态、跨语言等技术突破，保持技术领先优势
深耕业务落地与协作环节，通过与算法、工程等团队紧密配合，完成从需求分析到产品落地的全流程工作
持续进行性能提升与应用优化，针对行业场景开展模型能力提升，解决规模化应用中的各类技术挑战
优先资格
加分项：
）在国际顶级会议或期刊发表过相关学术论文，或获得过发明专利
）拥有AI编程工具开源项目经验或社区影响力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型是当前AI最热门赛道，技术积累有长期价值
- 中兴通讯作为巨头企业，资源丰厚，项目落地机会多
- 职位带团队，可同时提升技术领导力和管理能力
- 薪资福利优厚，上市企业稳定
- 大模型技术迭代极快，需要持续学习和跟踪前沿
- 跨团队协作和业务落地可能涉及复杂沟通和需求协调
- 适合有深厚算法背景、热爱大模型技术、并愿意承担管理责任的资深工程师
缺点 / 挑战
- 工作强度较高，可能面临较大技术攻坚压力
角色解读
- 技术方向：深耕大模型领域，成为AI算法首席科学家或技术总监
- 管理方向：从技术lead晋升至部门经理或AI研发负责人
- 行业拓展：将AI能力与通信、编程工具等场景结合，成为行业专家
- 负责大模型的训练与优化，涉及预训练、微调、RLHF、模型压缩等前沿技术
- 组织数据处理和管理，与各领域合作构建高质量数据集
- 探索多模态、跨语言等技术突破，并推动算法到产品的全流程落地
- 持续优化模型性能，解决规模化应用中的技术挑战
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉强化学习
- 精通PyTorch、TensorFlow等框架，能从头搭建模型
- 掌握模型压缩、量化、蒸馏等优化技术
- 具备团队管理和项目交付经验，善于跨团队协作
申请策略
- 关注中兴通讯在AI编程工具方面的战略布局，面试中展现业务理解
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义到技术方案到落地效果
- 突出大模型相关项目经验，尤其是预训练、微调、RLHF等实操案例
- 强调模型压缩、蒸馏等优化技术的实际成果
- 展示团队管理经验，包括带领团队交付的业绩
- 如果有论文、专利或开源项目贡献，务必列出
- 系统学习Transformer、GNN等前沿结构
- 加强编程工具或代码生成领域的了解，积累项目经验
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目贡献
- 技术对比：列出不同方案的优缺点，展示深度思考
- 分层阐述：从原理到工程实践，体现系统性理解
- 请详细描述你参与过的大模型训练项目，包括模型架构、训练策略、优化方法
- 如何平衡模型性能与资源消耗？请举例说明你使用的压缩或蒸馏技术
- 你如何管理团队，确保多项目并行下的交付质量？
- 你对AI编程工具的未来发展趋势有什么看法？
- 如何处理低质量数据对模型训练的影响？
职位点评
71
综合评分
大厂大模型核心岗位，技术前沿有成长，但现场办公强度未知。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展、能接受适度工作强度的资深AI人才。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
中兴通讯作为上市巨头，薪资福利优越，职位资深专家级别，高薪且有股票期权可能。但JD未明确薪资细节。
薪资信号未披露（AI估算：40K-80K/月）
成长发展
85较高
接触大模型最前沿技术，有大量实践和创新空间，带团队提升管理能力，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、深度学习、PyTorch、TensorFlow、RLHF、模型压缩、知识蒸馏、Transformer、多模态
业务类型profit_center
工作生活
50较低
深圳现场办公，未提及弹性工作或远程，大厂通常有一定工作强度，但未明确说明WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
大模型是推动行业变革的技术，社会影响正面，但JD未提及具体使命或社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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