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数字化应用开发工程师
数字化应用开发工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
南京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
后端开发
Pytorch
Sql
大模型
数据治理
深度学习
AI 估算 · 12k–22k
南京IT开发岗平均月薪约1.2-2.2万，AI方向有溢价，大厂提供14薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责业务应用系统的开发与维护，参与需求分析、编码、数据处理及AI模型落地，需要使用Java/Python等技术栈，并涉及PyTorch等深度学习框架
适合对全栈开发与AI应用结合感兴趣的工程师，能接触业务全流程，提升项目落地能力
最低要求
计算机、软件及人工智能等相关专业，本科及以上学历
性格开朗，乐于沟通表达，富有责任心，重视团队协作，抗压能力强
掌握至少一门编程语言或框架，如：Java，Python（AI方向需熟练掌握），SpringBoot，VUE，Django等
了解常用的数据库基础，掌握SQL语句编写
了解常见的应用工具开发技术
了解软件应用中的需求分析，产品方案设计，原型UI设计等技能，掌握设计工具基本用法
了解至少一种深度学习框架
如：PyTorch，能独立搭建、训练和评估基础模型，对大模型的应用场景有自己的见解
工作职责
识别业务领域交付项目全生命周期内的业务痛点，协助完成业务领域内的业务需求分析和方案设计
参与业务主航道系统应用核心模块的编码工作，遵循代码规范和开发流程，提供技术培训及响应支持
参与业务提效工具应用设计开发及落地工作，在项目一线完成端到端的工具开发落地，支持项目提效和质量改进
参与业务各类应用产品手册、需求文档、设计文档等编写任务，配合产品、测试、运维等团队解决跨部门沟通中的技术问题
参与业务领域AI及智能体的设计开发任务，协助团队将核心算法转化为可落地的工程代码，基于业务场景完成模型开发，实现应用落地
参与业务数据处理流程搭建，包括数据治理，数据清洗、格式转换、报表开发等，保障模型训练数据的质量，支撑各类应用开发
参与业务各类模型训练、调参和性能评估等任务，探索模型压缩、分布式训练、边缘部署方案等技术，持续提升团队AI技术栈水平
优先资格
有项目落地经验优先
熟悉数据库性能优化方法更佳
具备相关应用开发经验更佳
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大厂平台，业务规模大，能接触完整项目生命周期
- 技术栈全面，涵盖前后端、数据库、AI，能快速提升综合能力
- 有技术培训机会，团队有AI技术积累
- 涉及跨部门协作，沟通需求多，对非技术能力有要求
- 作为应用开发，可能相比专注算法研究的技术深度稍浅
- 适合期望在项目中实践AI技术、喜欢全栈开发、乐于沟通协作的工程师
缺点 / 挑战
- 工作范围较广，可能需要在多个技术领域间切换，学习压力大
角色解读
- 可向应用架构师或全栈工程师方向发展，积累端到端开发经验
- 随着AI技能深化，可转型AI应用工程师或算法工程师，专注模型落地
- 负责业务系统核心模块的编码与开发，涉及Java/Python等技术，并参与需求分析和方案设计
- 参与AI及智能体应用的设计开发，将算法转化为工程代码，完成模型训练、调优和部署
- 搭建数据处理流程，包括数据治理、清洗、报表开发，支撑模型训练和应用
- 掌握至少一门主流编程语言（Java/Python），并熟悉SpringBoot、VUE、Django等框架
- 具备SQL和数据库基础，了解性能优化
- 了解PyTorch等深度学习框架，能搭建和训练基础模型
申请策略
- 熟悉中兴在通信和数字化领域的业务，在面试中体现对行业应用的理解
- 了解岗位要求中的“智能体”概念，准备相关认知和案例
- 突出项目开发经验，特别是AI或数据处理相关项目
- 展示编程能力和框架使用，如Java/Python项目，附上GitHub或代码示例
- 强调SQL和数据库优化经验，以及模型训练部署的实践
- 如果偏向AI，深入掌握PyTorch和模型训练流程，并学习大模型微调的基本方法
- 补充前端基础（VUE）和部署运维知识，提升全栈能力
面试指南
- 对于项目类问题，使用STAR法则，突出你的具体工作、技术难点和量化成果
- 对于技术问题，先回答核心概念，再结合项目实例说明，最后提到优化或改进思路
- 对于场景设计题，先明确业务痛点，再提出简洁的解决方案，考虑可行性和落地性
- 请介绍一个你参与过的项目，你的角色和贡献是什么？
- 你熟悉哪些Java/Python框架？如何优化数据库性能？
- 讲一下你使用PyTorch训练模型的完整流程，遇到过哪些问题？
- 如何理解“智能体”？你觉得在业务中有什么应用场景？
- 如果让你设计一个提效工具，你会如何考虑？
职位点评
71
综合评分
大厂稳定、技术前沿，偏AI应用开发，但WLB信息不明。
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。
更适合这类人
最适合寻求技术成长、拥抱AI应用的求职者，对工作节奏有较高要求者需谨慎。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
作为大型上市企业，薪资福利有竞争力，但JD未披露具体数字，因此综合评判为良好。
薪资信号未披露（AI估算：12K-22K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术、模型开发和数据处理，技术栈丰富，并提供技术培训，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、SpringBoot、VUE、Django、SQL、PyTorch、深度学习、大模型
成长机会技术培训
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD未提及工作时间和弹性安排，默认现场办公，工作节奏存在不确定性，WLB信息不足。
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
60中等
通信行业成熟稳定，职位服务于企业内部效能提升，社会影响力中性。
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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