中移铁通

江苏分公司
4.24 AI面
不仅有情景问题，还有行测的选择题。
5.8 二面
1、自我介绍。
2、期望薪资，倾向的工作地点。
3、接触过哪些大模型，有没有尝试借助公开发表的大模型利用自己的知识库进行针对性的训练。
全部评论
大佬，请问是什么岗位呀
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发布于 2024-11-13 12:04 湖北
佬,问一下ai面有技术问题吗,具体都是哪些题型啊
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发布于 2024-06-12 20:55 广东
你好，二面是线下面试吗？
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发布于 2024-05-27 09:47 广西

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2025-12-29 13:45
滴滴_运维开发工程师(准入职员工)
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2025-12-30 23:37
中南大学 Java
选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！
我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...
等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发
聊聊我眼中的AI
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2025-12-29 11:57
门头沟学院 C++
不知不觉给我干哪来了？
刚入职的时候，我的技能包其实很“标准”：左手Python写模型，右手C++写点逻辑，典型的算法生配置。但真实的工作场景很快就给我上了一课：问题不会迁就你会什么语言，而是需要你用最合适的工具去解决问题。为了搞定海量数据的高并发传输，Python显得有些力不从心，于是我不得不跳出舒适区，现学Go语言，在OSS工具的基础上完善不同格式媒体的分段传输验证，解决了卡脖子的IO瓶颈。（oss这是真的快啊）紧接着面对老旧的PHP业务框架，为了让新算法能无缝接入需要将PHP到Python的整体架构迁移。其中涉及到的代码深度，现在想想还是脑壳疼，一个算子包了六七层！现在的我，与其说是“学会了更多语言”，不如说是...
大家实习都在做什么？
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