数字化应用开发工程师

优缺点分析

角色解读

• 技术深耕：向AI算法工程师或全栈架构师发展
• 项目管理：积累业务分析经验，转型为技术经理或产品经理
• 行业专家：在通信或数字化领域成为资深解决方案专家
• 参与业务流程分析与方案设计，识别痛点并推动数字化解决方案
• 负责核心模块编码，使用Java/Python等技术栈进行开发
• 设计开发AI智能体及模型，完成从算法到工程落地的全流程
• 搭建数据处理流程，进行数据治理与清洗，支持模型训练
• 掌握至少一门主流编程语言（Java或Python），熟悉SpringBoot、Django等框架
• 熟悉SQL及数据库性能优化，有数据治理经验者优先
• 了解深度学习框架PyTorch，能独立搭建和训练模型
• 具备良好的沟通协作能力，有项目全生命周期经验

申请策略

• 在面试中准备一个具体的项目案例，展示从需求分析到编码落地的完整过程
• 关注中兴在数字化和AI领域的战略方向，体现对公司业务的理解
• 突出全栈项目经验，尤其是Java/Python及SpringBoot/Django的实际应用
• 强调AI相关项目，如模型训练、调参、部署等具体案例
• 展示数据处理能力，如数据清洗、SQL优化等
• 如有团队协作或跨部门沟通经验，务必提及
• 巩固PyTorch框架，尝试完成一个端到端的AI应用项目
• 学习数据治理与ETL工具，如Apache NiFi或Kettle

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题
• 对于技术问题，先给出原理，再结合项目实例说明
• 对于开放性问题，展示思考逻辑，分点回答，体现系统思维
• 请描述一个你参与的需求分析项目，你是如何识别业务痛点的？
• 你在项目中如何使用Python和PyTorch进行模型训练？遇到过哪些挑战？
• 解释一下你如何优化SQL查询性能？
• 你对大模型在通信行业的应用有什么见解？
• 如何与产品、测试团队协作解决技术问题？