联通AI算法工程师的考核评价标准

2026年联通AI算法工程师的考核评价标准一、选择题（共5题，每题2分，合计10分）题目：1.在联通5G网络环境下，若需提升边缘计算场景下的AI模型推理效率，以下哪种算法优化策略最为适用？A.知识蒸馏B.分布式训练C.精度-速度权衡（量化感知）D.迁移学习答案：C解析：边缘计算场景对延迟敏感，量化感知（如INT8量化）能在不显著降低精度的情况下大幅提升推理速度，符合5G低时延需求。2.联通某地市智慧城市项目中，需处理大规模视频流中的行人检测任务，以下哪种模型结构在资源受限的边缘设备上表现最佳？A.YOLOv5B.FasterR-CNNC.SSDv5D.DETR答案：C解析：SSDv5结合了单阶段检测的优点，轻量化且推理速度快，适合边缘设备部署。YOLOv5和FasterR-CNN计算量较大，DETR为纯Transformer结构，延迟更高。3.联通AI客服系统需提升多轮对话中的意图识别准确率，以下哪种技术最适合用于处理领域知识动态更新问题？A.固定词典匹配B.深度学习嵌入C.强化学习D.指令微调（InstructionTuning）答案：D解析：指令微调允许模型根据新场景快速调整，无需重训，适合客服系统动态变化的领域知识。固定词典匹配无法处理未知意图，深度学习和强化学习适用性较低。4.在联通政企项目中，若需对海量用户行为数据进行分析并挖掘潜在关联，以下哪种图算法最有效？A.K-Means聚类B.PageRankC.LDA主题模型D.线性回归答案：B解析：PageRank适用于分析用户关系网络中的影响力节点，如社交关系或推荐场景，符合联通政企数据特点。其他选项无法有效处理图结构关联。5.联通智能运维（AIOps）系统需预测设备故障，以下哪种时间序列模型最适合处理稀疏且噪声较大的数据？A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.WaveNet答案：C解析：Prophet对业务周期和异常值鲁棒性强，适合电信设备故障预测场景，ARIMA假设数据连续性，LSTM计算量大，WaveNet适用于语音处理。二、填空题（共5题，每题2分，合计10分）题目：6.在联通超高清视频压缩中，AI感知编码技术通过学习人眼视觉模型，将比特率降低至传统H.264的________倍仍无明显失真。答案：0.6解析：AI感知编码通过优化码率分配，仅保留人眼敏感信息，实测可降低60%比特率。7.联通5G网络切片中，AI驱动的动态资源调度算法可提升带宽利用率至________%以上。答案：85解析：基于强化学习的切片资源分配策略，通过实时预测业务负载动态调整，电信行业实测可达85%利用率。8.联通AI大模型微调时，若需适配本地方言数据，推荐使用________技术以减少对预训练模型的知识干扰。答案：参数高效微调（PEFT）解析：PEFT（如LoRA）仅微调部分参数，避免破坏预训练模型底层特征，适合方言等小规模任务适配。9.在联通智慧交通项目中，基于YOLOv8的车辆计数模型，若需提高夜间场景精度，可引入________技术增强低光特征。答案：多尺度特征融合解析：YOLOv8结合黑暗中的轻量级模型（如Darknet）进行特征融合，显著改善夜间计数效果。10.联通AI客服系统中的情感分析模块，若需处理方言或口音干扰，建议采用________模型以提升鲁棒性。答案：多模态Transformer解析：结合语音和文本特征的多模态模型，能有效过滤口音影响，提升方言场景情感分类准确率。三、简答题（共3题，每题10分，合计30分）题目：11.简述联通在边缘计算场景下部署AI模型时，需考虑的关键技术挑战及解决方案。答案：-挑战1：计算资源受限-解决方案：模型轻量化（如MobileNetV3、量化感知INT8）+知识蒸馏（将大模型知识迁移至小模型）。-挑战2：网络时延敏感-解决方案：边缘智能（EdgeAI）芯片（如高通Xilinx）+数据预取策略（如预测性数据缓存）。-挑战3：数据隐私保护-解决方案：同态加密或联邦学习（如联通已部署的FederatedAvg算法），避免数据离线传输。题目：12.联通智慧医疗项目中，若需开发AI辅助诊断系统，应如何设计模型评估指标体系？答案：-临床指标：AUC（区分度）、F1-score（平衡敏感性与特异性）、ROC曲线下面积（疾病检出率）。-业务指标：推理延迟（≤100ms）、吞吐量（次/秒）、误诊率（需符合《医疗器械软件指导原则》）。-公平性指标：不同性别/年龄组偏差检验（如OddsRatio<1.2）。-可解释性：SHAP值分析（解释模型决策依据）。题目：13.联通政企客户中，AI模型部署时如何应对“模型漂移”问题？答案：-监控机制：-定时（如每日）评估模型性能（如准确率下降>5%触发告警）。-监控输入数据分布变化（如使用Kullback-Leibler散度检测数据分布偏移）。-应对策略：-自动重训练（如阿里云ModelArts的AutoML策略）。-混合模型（静态基线模型+动态微调模型）。-客户侧反馈闭环（如联通“一网通办”系统中的用户标签修正）。四、论述题（共1题，20分）题目：结合联通实际业务场景（如5G专网、智慧家庭、工业互联网），论述AI算法工程师如何通过算法创新提升业务价值。答案：场景1：5G专网智能切片-创新点：基于图神经网络的动态切片资源调度算法，实时感知工业VR/AR场景的带宽波动需求，将切片切换延迟从秒级降至毫秒级，支持车联网等低时延业务。-价值：提升专网利用率20%，降低运营商成本。场景2：智慧家庭能效管理-创新点：结合多传感器数据的联邦学习模型，预测家电能耗并优化智能插座策略，在保障用户体验前提下降低家庭用电30%。-价值：推动绿色5G（Green5G）战略落地。场景3：工业互联网设备预测性维护-创新点：基于变分自编码器（VAE）的异常检测模型，通过设备振动信号隐变量捕捉故障前兆，准确率达92%，将设备停机损失降低50%。-价值：助力制造业数字化转型。总结：联通AI工程师需结合5G、物联网等技术特性，解决实际业务痛点，通过算法创新实现降本增效、提升用户体验。五、编程题（共1题，30分）题目：假设联通某智慧城市项目需要开发一个轻量级行人检测模型，要求在树莓派（4GB内存）上实现实时推理（FPS≥20），请设计模型结构并说明量化策略。答案：1.模型结构：-采用YOLOv7-tiny（13M参数）作为主干，替换注意力模块为轻量级FPN（特征金字塔网络）。-添加1层INT8量化的MobileNetV2作为检测头，减少计算量。2.量化策略：-训练阶段：-使用混合精度训练（FP16+FP32），减少显存占用。-微调阶段仅保留骨干网络权重，检测头用预训练权重。-