中兴通讯
搜广推算法资深专家
搜广推算法资深专家
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
向量化
大模型
广告算法
推荐系统
搜广推
搜索算法
数据工程
机器学习
AI 估算 · 60k–90k
资深专家级算法岗，十年以上经验，上海一线城市，互联网大厂背景要求，薪资竞争力强，月薪6-9万，14薪。
职位详情
关于这个职位
该职位是中兴通讯的搜广推算法资深专家，主要负责商业搜索、广告、推荐算法的设计与架构演进，同时主导大模型数据处理与向量化框架设计
需要具备10年以上经验，来自互联网大厂背景，对搜广推和数据工程有深刻理解
最低要求
）计算机、电子、通讯、人工智能等相关专业重点院校本科及以上学历10年以上，研究生8年以上工作经验
）有国内互联网相关大公司，（字节、腾讯、美团、阿里、百度等）实际搜广推和数据处理准备的工程经验
）对搜广推及其背后的数据整理、向量化等有深刻理解
工作职责
负责搜广推的商业算法设计和未来的模型架构、演进判断
负责大模型数据整理、数据库、向量化的整体框架设计
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中兴通讯作为跨国巨头，平台稳定，资源丰富
- 职位核心，负责商业算法，对业务影响大，成就感强
- 涉及大模型等前沿技术，个人技术成长空间大
- 要求极高，需要10年以上经验，门槛高
- 可能面临跨部门协作的复杂性，非一线互联网氛围
- 通讯行业技术栈与互联网有所差异，需要适应
- 适合在互联网大厂有丰富搜广推经验，渴望在稳定平台发挥技术影响力并深耕算法领域的资深专家
缺点 / 挑战
- 薪资水平较高，且有上市公司保障
- 商业算法压力大，与业务指标强相关
角色解读
- 在资深专家岗位上可向技术专家或技术管理方向发展
- 可晋升为算法团队负责人或首席架构师
- 可横向拓展至整个AI基础设施领域，成为跨领域专家
- 负责搜广推（搜索、广告、推荐）算法的商业设计和模型架构演进，决定算法方向
- 主导大模型数据的整理、数据库构建和向量化框架设计，支撑算法落地
- 与工程团队协作，将算法应用到实际业务场景，提升商业指标
- 精通搜广推算法，包括召回、排序、重排等核心环节
- 具备大模型与向量化技术经验，熟悉数据处理和数据库设计
- 拥有大规模机器学习系统架构能力，熟悉常用框架与工具
- 来自互联网大厂，有实际工程化经验
申请策略
- 关注中兴通讯在AI领域的战略布局，在面试中展现对通讯行业AI化的理解
- 可提前了解中兴的工作文化，与互联网差异较大
- 突出在字节、腾讯等大厂主导搜广推项目的具体成果和量化指标
- 强调大模型数据处理和向量化框架的设计经验
- 展示对算法架构演进的前瞻性思考
- 如有论文、专利或开源项目，务必列出
- 系统梳理搜广推全链路知识，形成体系
- 熟悉当前主流的大模型向量化技术（如FAISS、Milvus等）
面试指南
- 采用STAR法则，清晰说明情境、任务、行动和结果，重点突出个人贡献
- 先给出核心思路，再展开具体细节，体现逻辑性和业务洞察
- 结合中兴的业务场景，展现适应性
- 请详细描述你过去主导的搜广推项目，从问题定义到最终落地效果
- 你如何看待大模型在搜广推中的应用？未来架构如何演进？
- 如何设计大规模向量化检索系统？遇到哪些挑战？
- 如何平衡算法的商业目标和用户体验？
- 在跨部门协作中，你如何推动算法方案落地？
职位点评
73
综合评分
稳定大厂、技术前沿、薪资较高，但办公灵活性不确定
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
该职位最适合重视技术成长和事业成就，对工作节奏有一定承受能力的资深算法专家
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
职位薪资水平较高，且上市公司福利体系完善，但未明确薪资数字，存在一定不确定性。
薪资信号未披露（AI估算：60K-90K/月）
成长发展
90较高
职位位于技术前沿，涉及大模型和算法架构设计，成长空间大，能持续学习新技术。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈搜广推、大模型、向量化、机器学习、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，但未提及远程或弹性工作，资深岗位可能工作强度较高。
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
70中等
中兴通讯在通信行业有重要地位，商业算法能直接创造业务价值，但社会影响力不如医疗等直接。
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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