大数据工程师（上海）

优缺点分析

角色解读

• 纵向发展为大数据/算法专家，深入非结构化数据处理和CV领域
• 横向转型为AI平台架构师或数据产品经理，拓宽技术视野
• 在电信巨头内部有稳定的晋升通道，可向技术管理岗发展
• 构建非结构化数据（视频、图像）的处理Pipeline，实现数据清洗、特征提取等环节的自动化
• 将标准化的数据处理动作拆解为原子化、可配置的算子，提升复用性和灵活性
• 结合计算机视觉技术，负责视频/图像特征提取和Embedding算法集成
• 熟练掌握Python和SQL，具备数据工程基础
• 理解主流CV任务（分类、检测、跟踪等），熟悉特征提取和Embedding技术
• 能够使用PyTorch或TensorFlow进行模型推理和基础训练，理解数据对模型的影响

申请策略

• 提前了解电信视联网业务方向（如智慧城市、安防），面试中展现业务理解
• 准备一个完整的CV数据处理项目案例，从数据采集到特征提取全流程
• 突出Python数据处理项目（如ETL、Pipeline构建）和SQL优化经验
• 展示CV相关项目，包括特征提取、图像分类或视频分析
• 强调使用PyTorch/TensorFlow的实战经历，特别是模型训练和部署
• 复习视频编解码基础（如FFmpeg）和常用CV库（OpenCV）
• 学习数据工程工具（如Airflow、Spark），提升Pipeline构建能力

面试指南

• 结构化思维：先讲需求分析，再分模块（数据接入、清洗、特征、存储），最后讲优化
• 对比分析：比较不同特征提取方法的适用场景，体现技术深度
• 实战经验：结合项目案例说明遇到的问题和解决方案，突出动手能力
• 请描述你如何设计一个视频数据处理的Pipeline？
• 解释视频/图像特征提取的常用方法（如CNN特征、SIFT等）
• 如何使用PyTorch/TensorFlow加载并预处理大规模图像数据？
• 如何处理非结构化数据中的脏数据或格式不一致问题？
• 你如何评估特征Embedding的质量？