软件开发工程师（产数）

优缺点分析

角色解读

• 在人工智能与工业互联网领域深耕，可向算法专家或AI架构师发展
• 依托中国移动的大平台，有机会参与国家级项目，积累行业影响力
• 随着智能体技术发展，可向AI产品经理或技术负责人方向转型
• 研究和应用机器学习、深度学习算法，针对工业设备预测性维护场景进行模型开发与优化
• 参与智能体产品的开发，使用Dify或Fastgpt等平台实现大模型应用，落地智能交互功能
• 利用AI辅助编程工具提升开发效率，并探索AI在开发流程中的最佳实践
• 负责工业设备数据的清洗、特征工程、可视化与实验报告撰写
• 扎实的Python编程能力，熟悉机器学习与深度学习基本原理，能使用PyTorch搭建模型
• 了解常用的数据库和缓存技术，如MySQL、Redis
• 有工业设备预测性维护或相关项目经验，熟悉数据清洗与特征工程
• 对大模型应用和智能体开发有了解，会使用Dify/Fastgpt者优先

申请策略

• 深入了解中移上研院的业务方向，特别是北斗定位导航和新型工业化，在面试中体现对公司战略的理解
• 准备一个完整的项目案例，从数据、特征、模型到部署，清晰阐述你的贡献和思考
• 突出Python编程能力和机器学习/深度学习项目经验，特别是工业或预测性维护相关
• 强调大模型应用经验，如使用Dify、Fastgpt或类似平台开发的智能体案例
• 展示数据处理能力，包括数据清洗、特征工程和可视化项目
• 如果有学术论文或竞赛奖项（如Kaggle、天池），强烈建议列出
• 强化PyTorch框架的使用，熟悉模型训练、调优和部署流程
• 学习Dify或Fastgpt等大模型应用平台，动手搭建一个简单的智能体Demo

面试指南

• STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，结构清晰，突出技术细节和量化成果
• 对于技术原理问题，先给出定义，再联系实际应用，展示理解深度
• 对于开放性问题，如AI辅助编程，先表达积极态度，再举例说明具体使用场景和效果
• 请介绍一个你使用机器学习或深度学习完成的工业项目，遇到过什么挑战？
• 你在数据处理和特征工程方面有哪些经验？如何处理缺失值和异常值？
• 你了解哪些大模型应用平台？请谈谈你使用Dify或类似工具的经验
• 请解释一下梯度下降的原理，以及如何避免过拟合？
• 你如何看待AI辅助编程？在实际开发中你如何使用类似Cursor的工具？