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岗位信息
招聘岗位
AI算法工程师(实习生)
工作城市
南京、成都、武汉
是否笔试
未明确
招聘批次
实习
发布日期
2025-04-03
📋 岗位职责 / 任职要求
AI算法部署
工作职责
负责一个或多个方向研发:
1、参与AI算法设计、部署、调优;
2、从事机器学习、深度学习、人工智能技术研究,包括但不限于研究前沿算法模型、视觉应用、创新训练学习方法、神经网络模型压缩及计算优化等;
3、负责 AI端侧推理框架开发和优化,对AI相关算法和模型进行性能优化,针对特定的计算平台(CPU/GPU/NPU)进行高性能计算加速及工程化;
4、负责对算法模型进行优化,包括对算法微调,对模型结构优化,以便在手机侧进行工程化落地部署;
5、设计并优化AI系统侧模型分布式部署、集群组网及集群调度方案;
6、开发并优化基于各类AI芯片的高性能算子,算子融合、Tiling切分及片间切分方案;
7、设计、开发及优化AI模型训推整系统架构方案,包含各类开源和自研AI训推加速框架;
8、开发并优化AI编译器。
任职要求
1、人工智能、计算机视觉、信号处理、图像处理、计算机软件、电子信息、应用数学、通信等相关专业,硕士及以上学历,掌握人工智能基础知识;
2、需要有一定驱动、安卓开发经验,或者有AI算法设计应用实践经验;
3、有良好的研究背景和成果,对算法研究兴趣浓厚,业务抽象能力强,具备创造性思维,能够将全新想法转化为工程应用,对研究工作充满热情,具备良好的团队合作精神和沟通能力;
4、具备下述技能和经验者优先
1)熟悉机器学习、深度学习算法模型及平台使用,在国际会议期刊发表论文者优先;
2)熟练的Python/C/C++编程经验,数学功底扎实,英语沟通能力强;
3)安卓开发经验;
4)熟悉GPGPU等AI芯片架构,熟悉CUDA语言。
AI智能体
工作职责
1、参与AI智能体的算法设计、部署及优化,包括但不限于智能交互、决策推理、多模态感知等方向;
2、研究AI智能体相关技术,如强化学习、多智能体协同、自然语言处理(NLP)、知识图谱等,推动算法在端侧的创新与落地;
3、负责AI智能体在公司产品的推理框架优化,针对CPU/GPU/NPU等计算平台进行高性能计算加速;
4、优化智能体算法模型,包括模型压缩、量化、剪枝等,提升端侧运行效率,确保低功耗、高性能的工程化部署;
5、探索AI智能体与公司产品的深度融合,如传感器数据融合、实时决策优化等,提升用户体验。
任职要求
1、人工智能、计算机科学、自动化、电子信息、应用数学等相关专业,硕士及以上学历,具备扎实的AI理论基础;
2、熟悉机器学习、深度学习(如Transformer、RL、LSTM等),有智能体相关算法(如强化学习、多模态交互)研究或实践经验;
3、熟练使用Python/C++,具备良好的算法实现和工程化能力,熟悉PyTorch/TensorFlow等框架;
4、有端侧AI部署经验者优先,如安卓开发、模型量化、NPU加速等。
计算机网络算法
工作职责
1、负责高性能大规模智算网络中传输相关的算法研发;
2、负责大规模智算集群的机内、机间的传输分析,设计负载均衡与拥塞控制等算法,并进行仿真评估与验证;
3、负责设计相关软硬件架构,并在端侧和网侧设计端网协同的关键算法。
任职要求
1、计算机网络、计算机、人工智能、微电子、通信或电子相关专业,硕士及以上学历;
2、精通计算机网络算法,如拥塞控制、负载均衡等,了解经典AI算法,有大规模集群网络优化经验者优先;
3、熟悉Python/C/C++编程语言,并编码完成过上述方向的算法实现与评估;
4、学习能力强、善于沟通、对技术创新充满激情,有较强的成就导向。
多模态/基础大模型
工作职责
1、负责人工智能领域前沿算法的研发、设计、优化,探索人工智能的创新应用;
2、负责研究人工智能在NLP、多模态、图计算、大模型等领域的落地和创新,赋能企业产品智能化转型,提升产品竞争力;
3、负责大模型工具链平台研发,支持大模型数据清洗、训练、编译量化、推理、评估等功能;
4、负责NLP/CV/跨模态基础大模型研发,行业大模型知识注入、精调、推理等研发工作;
5、负责大模型训练、推理加速技术研究,解决千亿级大模型训练及推理加速关键技术问题;
6、负责CV领域目标检测、图像定位、语义分割、多目标跟踪等算法研发;
7、负责AI Agent系统的架构设计与研发,探索基于大模型的自主规划、工具调用、记忆和复杂任务解决能力。
任职要求
1、计算机、人工智能、数学相关专业,硕士及以上学历;
2、熟悉Tensorflow、Pytorch等AI常用算法和框架,对神经网络关键算子有深入理解;
3、精通深度学习算法,熟悉NLP、CV和多模态等大模型网络结构和原理,有大模型研发经验者优先;
4、熟悉Python、C++等编程语言;
5、学习能力强、善于沟通,对技术创新充满激情,有较强的成就导向。
机器学习/计算机视觉
工作职责
1、研发基于图像、视频、计算摄影、计算机视觉、多模态大模型的相关算法;
2、研发轻量化视频算法(如视频HDR/视频夜景)与多摄协同(曝光/色调/变焦),提升目标检测、目标分割任务相关精度;
3、研究模型轻量化,优化算法模型,包括对算法微调、对模型结构轻量化设计、以及对模型量化、剪枝、蒸馏等;
4、利用 CPU、GPU、DSP、NPU等硬件,提高算法运行速度,推动算法在端侧的落地,优化能效比。
任职要求
1、计算机、图像处理、通信、信号处理、电子信息等相关专业,硕士及以上学历;
2、具有图像/视觉算法的实际项目研发经验;
3、具备优秀的创新意识和科研动手能力,能快速吸收前沿技术成果。
AI应用
工作职责
1、大模型应用研发与落地
1)负责大模型在智能运维场景的落地应用,利用AI Agent解决端到端复杂问题;
2)结合知识图谱等技术增强大模型在运维场景的专业能力(如故障问答、根因分析),优化模型训练与推理效果;
2、AI算法与系统优化
1)研发预测、分类、故障定界定位等AI模型,融合深度学习、知识图谱、优化算法(如PPO、GRPO、DPO)提升模型性能与精度;
2)设计智能运维统一算法平台,优化算法在协议栈、网络故障诊断等场景的工程化落地;
3、基础软件与智算网络技术研究
1)研究大模型高效推理技术,包括推理引擎架构设计、模型压缩与加速、异构计算资源优化(GPU/CPU/专用芯片);
2)探索智能体开发、工具调度、记忆管理等技术,推动智能运维的自动化决策能力;
3)参与智算网络、确定性网络等前瞻性技术研究,优化网络与算力协同架构;
4、技术生态与创新
持续跟踪大模型、AIGC、智算网络等领域技术发展,将创新成果(如自研芯片编译器算法、图像识别技术)应用到智能运维中,提升产品竞争力。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、通信工程、电子工程或数学相关专业,硕士及以上学历;
2、核心技能
1)大模型与AI基础:精通大模型原理及主流框架(如LangChain、Hugging Face),熟悉知识表示与推理技术;扎实的机器学习/深度学习理论基础,熟悉CNN/RNN/DQN等模型及优化算法(图论、路由算法、混合整数规划);
2)工程能力:熟练掌握Python/C++/Java者优先,具备独立开发算法模块及优化系统性能的能力;熟悉AI推理引擎开发、模型压缩与异构计算加速技术者优先;
3、掌握如下一项领域知识者优先
1)熟悉数据通信网络(TCP/IP、QoS、OpenFlow)、智能运维场景(故障诊断、根因分析)或智算网络架构;
2)具备软硬件经验,或芯片编译器算法设计经验;
3)具有知识图谱经验、智能运维经验;
4、综合能力
1)主导或深度参与过大模型应用、AI系统开发、智算网络/芯片相关项目者优先;
2)具备技术前瞻性视野,能独立完成技术研究、论文复现与创新落地;
3)优秀的跨领域协作能力,对解决复杂问题有强烈热情。
AI Infra
工作职责
负责构建和优化公司AI基础设施的核心竞争力,提升AI系统在训练与推理场景下的性能、规模、可用性和易用性,推动AI技术在公司核心业务及行业客户中的高效落地。结合前沿AI技术(如基础语言大模型、多模态、世界模型、搜索推荐系统等),设计高性能、高可靠的AI基础设施,并参与软硬协同优化、行业解决方案设计及生态工具链适配;
核心职责:
1、AI 基础设施架构与优化
1)设计并优化分布式训练与推理架构,提升模型集群训练效率、推理性能及资源利用率;
2)构建高可用、可扩展的AI集群管理系统,保障大规模AI任务的稳定运行(如容错、弹性调度、自动扩缩容);
3)开发工具链(如自动化训练平台、推理服务框架),降低AI研发门槛,提升团队协作效率;
2、前沿AI技术研究与落地
探索先进AI系统与算法的结合,包括但不限于:
1)参与核心AI模型架构设计,探索模型结构、算法与软硬件基础设施联合优化的新技术;
2)大模型的高效训练与推理优化;
3)语言大模型、多模态大模型、世界模型、推荐系统等方向的工程化落地;
4)将学术界/工业界前沿技术(如MoE、量化稀疏压缩、持续学习)等适配到公司业务场景;
3、性能优化与系统开发
1)参与算子设计、开发、模型训练/推理性能调优;
2)构建可靠性系统,保障生产环境AI服务的SLA;
3)设计软硬协同方案,最大化硬件效能;
4)对接主流生态,确保技术栈兼容性;
4、行业解决方案支持
针对客户行业需求,设计优化AI基础设施方案,解决AI落地中的性能瓶颈和工程挑战。
任职要求
1、计算机、人工智能、计算机网络、微电子、电子信息技术、软件工程相关专业,硕士及以上学历;
2、具备扎实的代码编写和算法实现能力,熟悉设计模型、数据结构、操作系统、分布式计算与存储系统、并行软件开发;
3、精通神经网络算法,并在以下几个方面有深入探索
1)精通基于Transformer的大模型网络结构和原理,有大模型研发经验者优先;
2)具有AI模型算子与训推优化经验;
3)具备计算机网络、拥塞控制相关算法优化经验;
4)在大模型、多模态、推荐与搜索系统、分布式系统优化等至少一个方向有深入研究;
4、熟悉Python、C++等编程语言;
5、在领域顶级会议(如NeurlPS、ICML、AAAI、VLDB等)发表过文章,或有相关实习经验/高水平竞赛(如ACM)获奖经验者优先;
6、学习能力强、善于沟通、对技术创新充满激情,有较强的成就导向。
AI算法方向
工作职责
1、AI算法测评集建设:参与声音、视觉、图像、文本等多模态大模型的测评集设计与构建;负责智能体(Agent)相关算法的评测体系搭建;收集、清洗、标注测评数据,确保数据质量;设计评测指标和基准测试方案;
2、算法能力集建设:整理、封装核心算法模块,形成可复用的能力组件;编写算法使用文档、测评报告和示例代码;跟踪大模型及智能体领域前沿进展,进行技术调研;
3、测试与验证:搭建自动化测评流程和基准测试框架;执行算法性能测试,分析测试结果并输出报告;发现并定位算法问题,协助团队持续优化。
任职要求
1、图像处理、深度学习、计算机视觉等相关专业,本科及以上学历;
2、熟悉深度学习算法,熟悉一种或多种深度学习框架如PyTorch、Caffe、Tensorflow等,有神经网络调优经验;
3、熟悉计算视觉技术和算法,具有丰富的图像或视频处理算法研究经验;熟悉大模型设计、训练和部署推理流程,有大模型本地部署和调优经验优先;
4、熟练掌握C/C++、Python及常用数据结构算法,有算法分析及编程能力;熟悉服务器和嵌入式系统开发。
AI算法方向
工作职责
负责智慧中屏、算力主机相关产品研发工作:
1、负责AI和机器学习算法设计及产品落地;
2、负责大模型LLM、AI Agent等前沿技术方向跟踪,探索新技术在产品上的潜在应用,输出高价值专利;
3、负责深度学习算法设计、训练与应用,提升产品性能,输出高价值专利;
4、负责AI算力主机技术竞争力预研,甄别技术成熟度,应用到嵌入式端侧产品,包括但不限于人脸识别、物体检测、视频运动目标检测、跟踪、动作行为分析等;
5、完成各类AI和机器学习算法优化和短板能力提升,提升用户体验。
任职要求
1、计算机、通信、自动化、电子、网络安全、软件工程等相关专业或其他相近专业,硕士及以上学历;
2、熟悉C/C++/Java/Python其中一种开发语言,具备良好、严谨的编码风格;
3、有技术钻研精神,良好的抗压能力和学习能力,责任心强,积极向上,具备良好的沟通能力和团队协作能力。
硬件AI提效
工作职责
1、负责硬件AI提效工作,推动硬件AI工作的顺利开展;
2、跟踪业内硬件AI工作进展,参与硬件AI推进工作包括技术方向预研,AI提效方案制定;
3、负责梳理和优化研发流程,应用AI大模型技术完成研发提效、质量提升,发掘AI大模型业务应用场景;
4、引导业务团队进行落地应用,监控和分析AI大模型落地应用效果,并持续优化和改进。
任职要求
1、电子、通信、计算机、机电控制、AI相关专业硕士及以上学历;
2、具有电子设备、电路系统、数字电路或FPGA开发调测、AI相关项目经历和经验;
3、愿意从事AI相关工作,个人能力和意愿较强。
边缘计算
工作职责
1、负责统计机器学习、深度学习、强化学习等模型应用的研发工作,持续跟踪业界最优实现,超越并创新;
2、负责通信设备故障的智能诊断算法研究;
3、支撑LLM模型在云边协同、分布式架构中的部署和应用开发。
任职要求
1、具备一定的编程能力,至少熟悉C/C++, Python中的一种编程语言;
2、具备良好的职业素养、优良的品行、善于团队合作、严谨的工作作风;
3、掌握深度学习、经典机器学习等相关知识,并且有一定的领域应用经验,比如langchain、RAG、知识图谱等有实践经验者优先;
4、具备一定的科研能力,能快速理解论文主旨,具备算法创新能力者优先;
5、具备一定的大规模分布式相关的边缘计算机相关的知识,有实践经验者优先。
AI算法与应用开发
工作职责
1、负责深度学习、强化学习等模型应用的研发工作,持续跟踪业界最优实现,超越并创新 ;
2、负责通信设备故障的智能诊断算法研究;负责网元内基于数字孪生的故障自愈技术;
3、负责有线转发芯片和系统产品仿真平台系统设计,推动仿真平台研发,牵头芯片参数调优等关键技术攻关;
4、支撑LLM模型在研发过程改进与提效的应用,包含但不限于AI设计评审、代码生成、AI代码评审、用例生成等。
任职要求
1、计算机科学、电子信息、通信工程、机器学习、应用数学等相关专业硕士以上学历;
2、具备一定的编程能力,至少熟悉C/C++, Python,Java中的一种编程语言;
3、具备对现实问题抽象出数学模型的逻辑分析能力,并能够求解数学问题;
4、具备良好的职业素养、优良的品行、善于团队合作、严谨的工作作风;
5、掌握深度学习、经典机器学习等相关知识,并且有一定的通信行业领域应用经验者优先;
6、具备一定的科研能力,能快速理解论文主旨,具备算法创新能力者优先;
7、具备一定的大规模分布式相关的计算机系统相关的知识,有实践经验者优先。
🏢 企业简介
总部深圳
📍 主要办公地点
投递方式
投递入口为会员专属,登录 / 注册 后查看(注册送 15 天免费试用)🎯 AI校招画像 (来源:DeepSeek AI搜索)
🏢 公司文化与工作氛围
- 知乎回答中提到“不只是中兴,很多企业也都存在部门不同,工作体验和加班都不同的情况”,说明不同部门的工作体验可能存在较大差异。
- 智联职场社区一条员工点评称“工作环境好”,但未展开具体细节。
⏰ 加班情况与工作强度
- 智联职场社区一条员工点评反映:“每天工作10个小时”“工资和工作时间都不成正比”。
- 知乎回答提到“部门不同,工作体验和加班都不同”,说明加班情况因部门而异。
💰 薪资待遇与年终奖
- 智联职场社区一条员工点评称:“工资大概4000多,还没有除去吃饭的钱,除去吃饭的钱也就到手3000多,每个工作10小时”。
📋 校招流程经验
- 招聘流程大致为:网申 → 笔试 → 面试 → offer。
- 网申:可通过官网或相关入口(如“未来领军”项目)投递,投递时可选择意向岗位;简历需针对不同岗位展现亮点,例如应聘研发类岗位可突出实习经历和相关证书。
- 笔试:秋招行测题重点考察言语理解与表达、资料分析;此外还有性格测试。材料建议性格测试尽量选择正确选项,避免选择明显错误的选项;可提前做霍兰德职业性格测试、MBTI职业性格测试等辅助准备。
- 面试:材料称面试非常考察临场应变能力,建议选择与个人性格匹配度高的岗位。
- 咨询渠道:关注“中兴通讯招聘”微信公众号,回复“校招QQ群”获取答疑群;邮件咨询:job@zte.com.cn。
- 2027届未来领军人才招聘(蓝剑SSP)面向硕士、博士,招聘总人数200人,全部为研究生,网申地址为 job.zte.com.cn。
🚀 投递建议与避坑指南
- 来自招聘攻略的建议:制作简历时要根据岗位展现不同亮点,研发类可重点展示实习经历和证书;笔试行测要重点准备言语理解与表达、资料分析;性格测试要避免明显错误的选项;可提前进行职业兴趣测试辅助选择岗位;选岗时注意个人性格和岗位匹配度。
- 智联员工点评提到“薪资水平中等的离谱”“找了领导也是给你画大
👥 员工口碑与离职率评价
- 薪资水平中等:校招签约被统一减500;工资倒挂严重(新员工比老员工高2K);并非每年普调工资。 - 晋升需要长期积累:为发展5G/算力大量招人导致竞争激烈,晋升平均一年半但涨薪不到500元。 - 工作氛围氛围较为严肃、KPI严格。
- 正评(牛客网2024入职员工):加班比预期好、对加班无强制、技术培训舍得砸钱、食堂价格多年不涨、班车/食堂/户口/公积金等大厂标配齐全。
- 离职/跳槽参考:有人从硬件测试跳槽到IC后端,薪资直接高5K,"一年当白菜,以后年年都是白菜"的建议谨慎评估说法存在。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
- 战略方向:"连接+算力+能力+智力",AI与ICT技术深度融合,官方称"本次校招推出大量智算岗位"。
- 未来领军热招方向(2027届,部分列举):核心网技术预研、无线网络智能化、无线接入预研、硬件系统、大数据、光传输、数据库、芯片、天地一体化/星载、具身智能、AI大模型、6G/NTN、灵巧手、终端AI技术、智能体、数字孪生、操作系统、射频及天线、功率变换、智能制造、系统架构等。
- 普通校招热招岗位(研发为主):软件开发、硬件开发、AI算法、通信算法、嵌入式软件、射频/基带硬件、FPGA逻辑开发、AI大模型(硕博优先)、物联网技术、网络优化、售前技术、国际客户经理(多语言)等。
- 趋势判断:AI/算力/芯片/6G为招聘扩张重心;海外营销岗需要小语种能力;研发岗对学历(硕/博)要求更高。
## 二、
ℹ️ 信息来源
本条招聘信息由校招宝转载自 Moka 招聘系统(企业校招官网),版权归原发布方所有,校招宝仅作信息聚合与导航。
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