中国通号
人工智能研发工程师(J10411)
人工智能研发工程师(J10411)
发布于 大约 10 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
PyTorch
计算机视觉
GO
大语言模型
AI中台
AI 估算 · 25k–40k
央企AI研发岗，硕士学历要求较高，北京地区薪资水平，结合岗位技术难度和公司规模，预估月薪2.5-4万。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于中国通号（央企上市），专注于人工智能技术在智能运维、智能调度等工业场景的落地应用
作为AI研发工程师，你将参与大语言模型、计算机视觉等前沿算法的研究、开发与部署，或负责AI中台、服务平台的全生命周期建设，涵盖产品、需求、后端、前端、数据、测试、运维等多个方向
适合具备扎实机器学习或软件开发功底、对工业AI落地有热情的人才
最低要求
一、人工智能算法方向
硕士研究生及以上学历，计算机、人工智能、数学、自动化等相关专业
具备扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或传统机器学习某一领域的算法模型
熟练掌握Python及PyTorch等主流框架，具备大模型或视觉相关实战经验者优先
具备较强的逻辑思维、科研能力和实际问题解决能力，跟踪领域最新进展
具有良好的团队协作精神和沟通能力，对工业场景下的算法应用有浓厚兴趣
能够熟练使用AI Coding工具
具备良好的专业英语能力
二、软件开发方向（产品/需求/后端/前端/数据/测试/运维方向）
硕士研究生及以上学历，计算机、软件工程及相关专业背景
具备以下至少一个方向的专业能力：
产品/需求方向：
①熟练使用产品设计与流程梳理工具
②具备优秀的需求分析与文档编写能力，能清晰拆解业务逻辑
③理解大模型或AI技术的基本原理与边界，有 AI 平台、B端管理系统或数据产品设计经验者优先
后端方向：
①精通Java/Go/Python 其中一种语言，熟悉 Spring Boot/Gin/Django等主流框架
②熟悉主流数据库，具备微服务架构、高并发系统设计及Docker/K8s开发经验
前端方向：
①精通 HTML/CSS/JS 和 Vue/React 框架
②具备数据可视化开发经验，或熟悉 WebSocket 进行实时交互开发
数据工程：熟练使用Python/Scala/SQL，具备数据管道搭建及批流处理实战能力
①熟练使用Python/Scala/SQL，熟悉主流大数据生态组件
②具备构建大规模数据采集、清洗管道及数仓建模的实战经验
测试方向：
①掌握软件测试理论，熟悉自动化测试框架
②具备 Python 脚本编写能力，有 AI 模型效果评估、性能压测经验者优先
运维方向：
①精通 Linux 系统与 Shell/Python 脚本编程
②熟悉Docker/Kubernetes 容器化技术，有 GPU 集群管理、Prometheus/Grafana 监控配置或 MLOps 平台搭建经验者优先
了解机器学习基本流程及常见AI应用架构，具备良好的系统设计和编码规范
具备较强的学习能力、沟通能力和团队协作意识，能快速适应多任务开发环境
有 AI 行业项目经验或相关开源技术贡献者优先
能够熟练使用AI Coding工具
具备良好的专业英语能力
注：满足以上任一研究方向条件者均可
工作职责
工作职责:
一、人工智能算法方向
跟踪大语言模型（LLM）、计算机视觉（CV）及传统机器学习算法等领域的前沿技术，开展可行性研究与应用评估
结合智能运维、智能调度等业务需求，完成算法选型、模型构建、训练调优及部署方案设计
负责模型在真实工业场景中的开发与验证，持续优化算法的有效性、可靠性与安全性
撰写高质量技术文档与专利材料，为团队技术决策提供专业支持
积极参与技术交流，推动前沿算法在实际业务中的落地转化
二、软件开发方向（产品/需求/后端/前端/数据/测试/运维方向）
负责AI中台、服务平台及行业应用产品的全生命周期建设，根据个人专长承担需求分析、系统开发、数据处理、质量保障或基础设施运维工作
协同完成系统集成、接口联调与技术文档编写，参与全链路性能监控与故障排查
产品方向：负责AI产品的规划与设计，结合人工智能技术特点定义产品路线图
进行竞品分析与创新场景挖掘，产出产品原型与交互设计方案，推动产品从0到1的落地
需求方向：负责业务需求调研与深入分析，充当算法、开发与业务部门之间的桥梁
将模糊的业务场景转化为清晰的功能需求文档，明确系统边界与验收标准
后端方向：实现业务逻辑、数据存储、模型服务封装与部署，保障系统高并发高可用
前端方向：负责AI产品及平台（如大模型交互界面、算法模型可视化系统）的前端架构设计、开发与优化，优化复杂交互体验与海量数据渲染性能
数据方向：构建和维护数据采集、清洗、处理与建模流程，设计并实现离线与实时数据管道，满足模型训练、评估与推理的多样化数据需求
测试方向：建立针对AI系统的自动化测试体系，覆盖功能测试、性能压测及算法效果评估
维护测试数据集，保障版本发布的质量与稳定性
运维方向：负责AI基础设施（如GPU集群、Docker/K8s环境）的部署与维护
搭建MLOps流程与CI/CD流水线，实现模型的一键部署、资源调度与全链路监控
优先资格
具备大模型或视觉相关实战经验者优先
有 AI 平台、B端管理系统或数据产品设计经验者优先
有 AI 模型效果评估、性能压测经验者优先
有 GPU 集群管理、Prometheus/Grafana 监控配置或 MLOps 平台搭建经验者优先
有 AI 行业项目经验或相关开源技术贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，福利保障完善，适合追求长期发展的求职者
- 参与工业级AI落地场景，技术应用价值高，能积累前沿AI技术经验
- 方向多元（算法、后端、前端、数据等），可根据个人兴趣选择
- 工业场景对模型的可靠性、安全性要求高，开发难度大
- 央企节奏可能相对较慢，与互联网公司的工作氛围不同
- 适合希望将AI技术应用于实体工业、追求稳定与长期发展的技术人才，特别是硕士及以上学历、有相关项目经验的求职者
缺点 / 挑战
- 多方向并存，需要跨团队协作，沟通成本较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI算法领域，成为模型研发或平台架构方面的技术带头人
- 管理路线：带领算法或开发团队，负责项目管理和技术决策
- 行业专家路线：结合轨道交通行业知识，成为AI+交通领域的复合型专家
- 跟踪大语言模型、计算机视觉等前沿技术，进行可行性研究和应用评估
- 结合智能运维、智能调度等业务需求，完成算法选型、模型构建、训练调优及部署
- 负责AI中台、服务平台及行业应用产品的全生命周期建设，涵盖产品、需求、后端、前端、数据、测试、运维等多个方向
- 扎实的机器学习与深度学习理论基础，精通NLP、CV或传统机器学习某一领域
- 熟练掌握Python及PyTorch等主流框架，或精通Java/Go/Python及对应后端框架
- 具备系统设计能力，熟悉微服务、数据库、Docker/K8s等
- 具备良好的团队协作、沟通能力和英文阅读能力
申请策略
- 关注中国通号的业务方向（如智能运维、智能调度），在求职信中体现对工业AI的理解和兴趣
- 由于方向多元，明确自己主攻的方向（算法或开发），并针对性地准备
- 突出硕士学历及专业背景（计算机、AI、数学等）
- 详细描述AI或软件开发项目经验，特别是与NLP、CV、大模型、工业场景相关的成果
- 列出熟练掌握的技术栈（如Python、PyTorch、Java、Spring Boot、Docker等），并标明熟练程度
- 如果有开源贡献、专利或论文，务必提及
- 补充工业场景下的部署经验，如Docker/K8s、MLOps
- 了解轨道交通行业基础知识，增强业务理解
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
- 对于技术评估类问题，先明确评估目标，再提出具体指标（如准确率、延迟、鲁棒性），最后举例说明
- 对于行业理解问题，结合公司业务和公开资料，展示自己的研究和思考
- 请介绍一个你参与过的AI项目，包括项目目标、你的角色、技术选型和最终效果
- 如何评估大模型在工业场景中的可靠性？有哪些关键指标？
- 在微服务架构中，如何保证系统的高可用性和高并发？
- 你如何看待AI在轨道交通领域的应用前景？
- 请描述一下你对Docker/K8s的理解以及在实际项目中的使用经验
匹配度报告
69
综合匹配度
央企AI研发岗，前沿技术栈，发展好但WLB一般。
适合人群
适合重视技术成长和职业稳定性、对工业AI有热情、能接受北京现场办公且对WLB有一定容忍度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
薪资处于市场中等偏上水平，央企福利保障完善，稳定性高，但具体薪资需面议，且有北京户口等附加价值。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展匹配
80较高
岗位涉及前沿AI技术（大模型、CV等），且有明确的技术成长路径和专利申请机会，但晋升通道未在JD中明确说明。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、计算机视觉、机器学习、PyTorch、Docker、Kubernetes
成长机会撰写高质量技术文档与专利材料、技术交流
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，工作地点在北京丰台，地理位置未明确说明是否核心地段，未提及弹性工时或双休，可能有一定的工作强度。
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）
使命价值匹配
70中等
参与国家轨道交通智能化建设，社会价值较高，但具体使命感信号在JD中不明显。
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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