一、企业概况
1.1公司简介
中国移动通信集团设计院有限公司创建于 1952 年,是中国移动直属设计院,也是国家甲级咨询勘察设计单位,同时承担集团网络规划与设计优化研发中心的职能,属于中国移动四大研发中心之一。核心业务覆盖信息通信工程、通信信息网络集成、通信局房建筑及民用建筑工程的规划、可行性研究、评估、勘察、设计、咨询、项目总承包与工程监理。公司在 5G 网络规划、数据中心设计、智慧城市等方向有较强技术积累,为集团“力量大厦”战略落地提供支撑,现有员工近 5000 人,超过 90% 具备大学本科及以上学历。
| 成立时间 | 1952 年 |
| 总部 | 北京 |
| 主营业务 | 信息通信工程与建筑工程的规划、勘察、设计、咨询、总承包及监理 |
| 规模与行业地位 | 员工近 5000 人,国家甲级咨询勘察设计单位,中国移动四大研发中心之一 |
1.2岗位定位
AI 算法工程师在设计院属于技术研发序列,做的是把算法能力接进通信场景:网络规划的智能优化、站址与图纸数据的结构化处理、智慧城市与数据中心的相关建模。岗位不是纯算法研究,更强调技术能落到工程里,需要同时具备模型能力和对通信业务流程的理解。新人一般从数据处理和模型复现切入,逐步独立承担一个场景的端到端方案。
| 所属体系 | 网络规划与设计优化研发中心技术序列 |
| 核心职责 | 通信场景下的算法建模、数据处理与模型工程化落地 |
| 发展路径 | 算法工程师 → 高级算法 / 技术专家 → 方案设计或技术管理 |
- 机器学习与深度学习基础要扎实,主流框架要能讲清训练与调优细节
- 需要理解通信网络规划的基本概念,能听懂业务方的场景描述
- 重视把模型做成可交付系统的工程能力,而不是只跑通实验脚本
1.3招聘概况
设计院的 AI 岗通常并入中国移动集团统一校招,近年较多采用 AI 面试作为初筛环节:系统出题、限时录制作答,通过后再进入技术面与综合面。岗位以北京等设计院驻地为主要工作地,面向计算机、人工智能、通信工程、自动化等专业。具体批次、名额与投递窗口以当年招聘公告为准。
| 面向专业 | 计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化等 |
| 工作地点 | 北京 |
企业概况整理自公司官网、公开年报与招聘公告,具体数据以官方最新发布为准。
二、面试总体概述
2.1案例背景
这一轮是典型的 AI 录播面:系统出题、限时作答,八道题全部是情景与行为类,没有一道代码题。题目集中在冲突处理、跨部门推动、向上质疑和客户应对,考的是结构化表达与情绪稳定,而不是算法深度。整体难度中等,但对答题节奏要求高,想到哪说到哪很容易超时。
2.2基本信息
| 公司 | 中国移动通信集团设计院有限公司 |
| 岗位 | AI 算法工程师 |
| 招聘类型 | 校招 |
| 用工形式 / 部门 | 直招 · 网络规划与设计优化研发中心 |
| 工作地点 | 北京 |
| 面试形式 | AI 面试(录播) |
| 面试轮次 | 1 轮 |
| 题目数量 | 共 8 题,均附参考答案 |
| 整体难度 | ★★★☆☆ 中等 |
2.3高频考点
| 考点 | 分类 | 出现轮次 | 次数 |
|---|---|---|---|
| 情景应变与冲突处理 | 情景应变 | AI 面(录播结构化) | 3 |
| 团队协作与跨部门推动 | 团队协作 | AI 面(录播结构化) | 2 |
| 学习能力与问题解决 | 学习能力 | AI 面(录播结构化) | 2 |
| 岗位认知与能力匹配 | 岗位认知 | AI 面(录播结构化) | 1 |
2.4备考建议
| 优先级 | 易失分点 | 准备动作 |
|---|---|---|
| P0 | 录播面没有互动,容易越说越散 | 每个回答固定用“结论 + 两到三点 + 一句收口”的结构,练到能在 90 秒内讲完 |
| P0 | 情景题只表态不给动作 | 每类情景题准备四个动作动词:沟通、核实、补救、固化机制 |
| P1 | 讲挑战权威时容易变成抱怨领导 | 把案例重写成“证据链 + 场合选择 + 折中方案 + 结果验证”四段 |
| P1 | 岗位理解只说得出一句“把 AI 用在通信上” | 补三个具体场景:网络规划优化、图纸与站址数据结构化、智慧城市建模 |
| P2 | 录制环境不达标影响观感 | 提前测试摄像头、麦克风和光线,背景保持干净,视线看镜头而不是屏幕 |
三、面试流程
3.1流程总览
| # | 环节 | 形式 | 时长 | 筛选重点 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 网申 | 中国移动校园招聘官网 | — | 专业方向与项目匹配度 |
| 2 | AI 面(录播初筛) | 系统出题、限时录制 | 以系统设置为准 | 结构化表达、情景判断与稳定性 |
| 3 | 技术面与综合面 | 多对一面试 | 以通知为准 | 算法基础、项目深度与求职动机 |
3.2各环节说明
在集团统一入口投递,选择设计院及 AI 相关岗位。简历里最好同时体现算法能力和通信或工程背景,只写模型精度不够,能说明模型解决什么业务问题更有说服力。
- 项目描述补一句业务价值,而不只是准确率
- 有通信、网络规划相关的课程或竞赛要单独列出
进入系统后逐题显示题干,给短暂思考时间后开始录制,单题作答有固定时长上限。题目以情景类和经历类为主,不涉及代码,评分更多看表达是否有层次、结论是否明确。环境要安静、网络要稳,正式录制前建议先做一次设备测试。
- 每题先给一句结论,再用两到三点展开,最后收一句总结
- 语速放慢,控制在时限的三分之二,留出从容感
通过初筛后一般会安排技术与综合环节,会围绕项目里的模型选型、数据处理和效果验证深入追问,同时确认对通信业务的理解和长期意愿。具体轮次与形式以当年通知为准。
- 把项目里的特征工程和调参过程整理成可复述的步骤
- 提前想清楚为什么选择通信行业而不是纯互联网
四、第 1 轮:AI 面(录播结构化)
4.1面试形式与时长
| 轮次名称 | AI 面(录播结构化) |
| 面试类型 | AI面 |
| 时长 | 以系统设置为准 |
| 形式 | AI 面试(录播) |
| 本轮题量 | 8 题 |
4.2重点考查维度
- 行为面试 —— 本组 4 道题
- 综合素养 —— 本组 1 道题
- 专业能力 —— 本组 1 道题
- 岗位认知 —— 本组 1 道题
- 情景应变 —— 本组 1 道题
系统出题、限时录制作答,题目全部是情景与行为类,考察表达结构和稳定性,不涉及代码。
看是否能把人际问题还原成机制问题,而不是急着自证清白;验证面对未知时的拆解能力,而不是只看结果好不好;看专业深度和反思能力,重点在“现在会怎么做”这一问
4.3面试真题与参考答案
先定性:这不是站队问题,是信息透明度问题。第一步主动向领导说明情况,不辩解、不甩锅,把“我们几个走得近”还原成“项目配合多、沟通集中在少数人”,并表明愿意调整。第二步找反映问题的同事一对一聊,只问事实不问立场,搞清楚他具体在哪件事上感觉被排除。第三步做动作:把项目信息搬到公开渠道,评审邀请全员,分工和进度对所有人可见;讨论时主动点名让沉默的人发言。第四步建机制:固定周会、轮值主持,让信息流动不依赖私人关系。收尾一句“小团体的解药不是拆散关系,而是让关系不再是信息通道”。录播作答控制在 90 秒,四步各一句话即可。
选一个真实且有技术含量的例子,按 STAR 压缩。背景:课程项目要做学生行为预测,你只做过基础数据处理,没碰过深度学习。任务:两周内完成模型开发。行动分四点:拆解目标,把“做预测模型”拆成数据清洗、特征选择、模型选型、调参四块,先做能跑通的基线;定向补课,每天固定两小时看官方文档和经典案例,而不是漫无目的地刷视频;借力,找导师确认评估指标,找有经验的同学 review 特征工程;小步验证,每改一次只动一个变量并记录效果。结果:按时交付,准确率到 85%。收尾讲方法论:“我后来发现,学新东西最快的方式是先做一个能跑的丑版本,再迭代。”录播里不要铺陈情绪,把动作讲清楚就够。
结构是“定位—问题—解法—升级”。定位要窄:不要说“我擅长数据分析”,要说“我擅长用户行为数据的建模与可视化”。问题讲一个具体的失败:做电商用户画像时,用传统分层方法做推荐,转化率上不去,复盘发现分层只看交易行为,忽略了浏览和收藏这类弱信号。解法分三步:扩维度,把行为序列、品类偏好、价格敏感度纳入特征;换模型,用协同过滤打底、内容特征做补充;建反馈,上线后按周看点击和转化,动态调权重。升级思路要体现成长:“现在我会先做 AB 实验设计再谈模型优化,因为没有对照的提升都是猜测。”这一句能明显区分层次,也自然带出你懂实验方法。
核心动作是先接住、再理清、最后固化。第一步不急着抱怨,先约原负责人聊半小时,用清单提问:任务目标、当前进度、关键节点、对接人、已知风险,边问边记,问完当场复述一遍确认。第二步自己重建文档,把口头信息变成任务分解表,标出哪些是确定的、哪些是待确认的。第三步拿这份表同时找领导和原负责人确认,把理解偏差在动手前消掉。第四步执行中保持每两天一次短同步,遇到卡点当天提出,而不是攒到交付前。收尾补一句机制建议:“我会把这次的任务模板沉淀下来,下次交接直接用表对表。”这句话体现你不只是解决问题,还在减少重复问题。
这题考担当,第一步必须是认账而不是解释。先向领导承认自己在协调上的不足,说明项目延误的事实和影响,不把责任推给兄弟部门。第二步复盘三个问题:有没有在立项时就明确对方的收益和投入?有没有把需求排进对方的排期?有没有在第一次拖延时就升级?第三步补救:找对方负责人一对一,先问他们当前的考核压力和资源缺口,再谈能不能用置换的方式推进,比如帮他们承担一部分数据整理换取排期;必要时请领导出面协调资源而不是施压。第四步固化:下次跨部门项目立项就签一份简单的协作约定,写清交付物、时间点和升级路径。收尾一句“跨部门协作靠的是利益设计,不是人情”。
先纠正一个误区:质疑不等于反对,重点在证据和方式。讲一个具体场景:方案评审时领导倾向单体架构,你判断业务增长会带来扩展问题。做法是三步:会前不公开对立,先做一份对比材料,把开发成本、运维复杂度、扩展性、迁移风险列成表;会上只讲事实和条件,用“如果半年内日活翻三倍,单体架构的瓶颈会出现在哪里”这种提问方式,而不是直接说这个方案不行;给出渐进路径,比如先做模块化、预留拆分点,而不是要求一次推翻。结果是被采纳了折中方案。收尾一句“提意见的正确姿势是带着方案来,而不是带着情绪来”。
分三层答。第一层岗位定位:这个 AI 岗不是纯算法研究,而是把算法接进通信场景,比如网络规划的智能优化、站址与图纸数据的结构化、智慧城市的建模,价值在于让设计院的工程能力带上智能化。第二层能力要求:技术上要有机器学习与深度学习的底子,熟悉主流框架的训练和调优;业务上要能听懂网络规划的基本概念,把模糊需求翻译成可建模的问题;工程上要能把模型做成可交付的服务;协作上要能和设计、规划人员一起推进。第三层个人匹配:给出课程、项目、实习三方面的对应证据,各一句,不要展开。收尾一句“我希望做的是能落地的算法,而不是只停在实验报告里”。
第一步是控场,不能旁观。可以走过去说“我们先坐下把问题捋一遍,我给大家倒杯水”,用物理动作打断情绪,把双方分开到两个空间。第二步分别听:对客户先道歉再听诉求,不解释对错;对同事先安抚再复盘,问清触发点。第三步回到问题:把争议拆成事实分歧和情绪分歧,事实部分当场核对资料,情绪部分由你代表团队致歉。第四步给方案:当场给出可执行的下一步和时间点,让客户看到进展。事后跟同事复盘,约定遇到类似情况先暂停十分钟。收尾一句“客户不一定记得你说过什么,但会记得你处理问题时的态度”。录播里注意不要只说“我会沟通”,一定要给具体动作。
五、注意事项
AI 录播面的失分点很集中:内容不差,但结构散、超时、没画面感。
没有互动就没有纠偏机会,每道题必须先给结论再展开,否则听的人抓不到重点。
把 90 秒的内容讲满 60 秒最从容,讲超时会被截断,收尾那句加分的话就没了。
只说“我会积极沟通”等于没答,必须给出先后动作和可交付的结果。
被批评的场景里,第一句话认账、第二句话给方案,先解释动机会被判定为推责。
讲完质疑过程一定要落到“最后怎么验证的”,否则听起来像不服管。
能举出网络规划优化、图纸结构化这类具体场景,比复述岗位职责有说服力。
背景杂乱、光线逆光、视线飘忽都会拉低观感,正式录制前务必做一次设备测试。
总结收尾
设计院的 AI 面不考算法推导,考的是你在没有人接话的情况下能不能把一件事讲清楚。八道题全部是情景类,答案的骨架高度相似:先定性、再拆解、给动作、留机制,把这套骨架练熟,换什么题都能套。作答时注意节奏,宁可少讲一层也要收住尾,最后那句总结往往是评分点。真正能拉开差距的是岗位理解那一题,能说出算法在通信场景里具体解决什么问题,比任何技巧都管用。
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