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联通支付有限公司(中国联通-联通支付)正在进行2027届秋季校园招聘。招聘公告页面显示目前开放开发、产品、人工智能三个方向职位,工作地点为北京,学历要求以硕士为起点,经验不限。
联通支付有限公司(中国联通-联通支付)启动2027届校园招聘。本次招聘批次为2027届秋季校园招聘,面向在校/应届学生。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 企业名称 | 联通支付有限公司 |
| 企业性质 | 中央国有企业 |
| 所属行业 | 金融 |
| 招聘批次 | 2027届秋季校园招聘 |
| 工作地点 | 北京市 |
| 学历要求 | 硕士(产品经理岗位描述为硕士及以上) |
| 经验要求 | 在校/应届,经验不限 |
当前招聘页面可见以下3个岗位:
核心工作职责包括:
参与公司核心系统的后端设计与研发,负责功能模块的代码编写、单元测试及基础联调,确保代码规范与交付质量。
根据需求完成技术方案设计,与前端、测试及产品团队紧密协作,推动需求落地并持续优化系统性能。
负责现有系统的日常维护与问题排查,定位并修复线上缺陷,通过代码重构和性能调优提升系统稳定性与响应速度。
使用AI辅助开发工具(如代码生成、智能补全、自动化测试等)提升日常编码与调试效率。
核心工作职责包括:
协助调研业务场景和痛点,参与用户访谈、竞品分析,输出需求文档。
参与设计产品功能模块,输出原型及PRD。
协助推动产品落地,跟进开发进度,确保功能符合商户需求。
参与产品测试、上线及迭代优化,收集客户反馈并分析数据。
了解行业解决方案,探索产品差异化价值,关注行业趋势,提出创新点子。
任职资格要求: 硕士及以上学历,计算机类、电子信息类、自动化类、数学类、设计类等相关专业。
核心工作职责包括:
负责公司前沿AI技术的探索与预研,跟踪大模型、多模态、Agent智能体等技术发展趋势,评估其在业务场景中的可行性与落地价值。
负责调研公司业务流程及痛点,识别AI技术应用机会,设计并推动落地实施方案。
负责机器学习/深度学习模型的开发、训练、评估及初步优化工作。
基于对算法原理的深入理解,设计数据解决方案,遴选并应用合适算法解决实际问题,持续优化模型性能及线上服务稳定性。
本次页面展示的岗位学历标注为硕士;产品经理岗位在任职资格中明确写成硕士及以上学历。招聘对象为在校/应届学生,经验不限。工作模式为线下办公(ONSITE),地点位于北京。不同岗位的截止时间可能存在差异,请以各职位详情页标注为准。
招聘页面的公司名称为联通支付有限公司,同时使用“中国联通-联通支付”作为展示名称。企业性质为中央国有企业,所属行业为金融,公司规模显示为500-999人。除以上信息外,页面未提供更多企业介绍。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
参与公司核心系统的后端设计与研发,负责代码编写、单元测试及基础联调;同时负责系统日常维护、问题排查,并使用AI辅助开发工具提升编码和调试效率。
协助调研业务场景和痛点,参与用户访谈、竞品分析并输出需求文档;参与产品功能模块设计,推动产品落地、测试、上线与迭代优化。
负责大模型、多模态、Agent智能体等AI技术预研,评估业务落地价值;承担机器学习/深度学习模型开发、训练、评估与初步优化。
本次页面展示的岗位学历标注为硕士;产品经理岗位在任职资格中明确写成硕士及以上学历。招聘对象为在校/应届学生,经验不限。工作模式为线下办公(ONSITE),地点位于北京。不同岗位的截止时间可能存在差异,请以各职位详情页标注为准。
各岗位在报名截止日期上可能不完全一致,建议不要堆积到最后操作;投递前打开具体职位页确认任职资格与截止时间。
当前岗位学历要求为硕士;产品经理岗位在任职资格中明确提到硕士及以上学历,并列出计算机类、电子信息类、自动化类、数学类、设计类等相关专业,投递前请确认匹配度。
开发工程师岗位要求使用AI辅助开发工具(如代码生成、智能补全、自动化测试等);人工智能工程师岗位需跟踪大模型、多模态、Agent智能体等技术。简历中如有对应项目或工具经验,建议重点展示。
根据招聘页面,本次公布的三个27届校招岗位(开发工程师、产品经理、人工智能工程师)工作地点均为北京市。岗位模式为线下办公(ONSITE)。未看到其他城市岗位信息,异地求职者需按北京工作预期进行准备。
三个岗位的学历门槛均为硕士;产品经理岗位的任职资格中明确为硕士及以上学历,并列出计算机类、电子信息类、自动化类、数学类、设计类等相关专业。开发工程师和人工智能工程师的页面信息未展示完整的专业限制。建议投递前通过官方职位页再核对一次。
会。岗位职责中明确提到,开发工程师需要使用AI辅助开发工具(如代码生成、智能补全、自动化测试等)提升日常编码与调试效率。岗位内容还包含系统维护、代码重构、性能调优等工作。如果你有相关工具使用经验,可以在简历中作为加分项重点体现。
岗位职责要求跟踪大模型、多模态、Agent智能体等前沿AI技术,并负责机器学习/深度学习模型的开发、训练、评估与初步优化。实际工作会从业务流程调研、AI应用机会识别一直延伸到模型线上服务稳定性优化。因此算法基础与AI项目经验会比较重要。
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