中国电信
大数据与人工智能开发工程师
大数据与人工智能开发工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Agent
Sql
数据建模
机器学习
深度学习
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
央企稳定平台、主流技术栈、WLB较好、社会价值高，但技术迭代速度和晋升灵活性一般
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2100 个在招 · 其中数据工程 16 个
市场机会
选择面较广
北京 · 数据工程 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大数据与人工智能技术的落地应用，包括数据清洗、建模及指标体系搭建
需深入理解业务场景，协助开发团队推进AI Agent等智能化工具的应用，成为连接业务需求与技术实现的桥梁，提升整体业务效率
最低要求
硕士及以上学历
计算机科学、数据科学、数学、电子信息工程、统计学或相关专业
具备较强的数据敏感度和数据分析技能，熟练运用SQL或同类技能，熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具
熟悉Spark、Hadoop、Kafka等大数据技术栈，熟悉数据库技术（MySQL、ClickHouse等）
熟悉机器学习和深度学习的基本原理，了解常见模型和算法及其应用场景
具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够通过数据分析发现并解决实际问题
具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与跨职能团队高效合作
工作职责
紧密对接业务团队，深度理解业务场景与数据需求，协助设计并落地贴合业务实际的数据支撑方案，成为业务与技术之间的桥梁
负责基础数据清洗与标准化处理，依据数据仓库规范完成数据接入与校验，保障数据源的准确性和完整性，筑牢数据应用基础
结合业务需求开展数据建模与指标体系搭建，参与业务数据主题域的划分与命名规范制定，提升数据资产的可用性与一致性
积极参与大数据及人工智能技术的探索实践，协助数据平台开发团队推进 AI Agent 等智能化工具的落地应用，助力业务效率提升
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台稳定，福利体系完善
- 接触海量真实业务数据，技术落地场景丰富
- AI Agent等前沿技术应用机会
- 技术迭代速度可能慢于互联网大厂，需保持自学动力
- 追求工作生活平衡、看重平台稳定性，且对数据基础设施和AI落地有浓厚兴趣的求职者
缺点 / 挑战
- 传统国企流程相对繁琐，跨部门协作沟通成本较高
角色解读
- 可向高级数据工程师、AI算法专家或数据架构师方向发展，也可转向数据产品经理角色
- 负责从原始数据到业务价值的转化，包括数据清洗、建模及指标体系搭建
- 掌握大数据生态组件（Spark/Hadoop/Kafka），具备扎实的SQL/Python数据处理能力及机器学习理论基础
申请策略
- 强调对电信业务场景的理解，展现良好的沟通协调能力，体现‘技术+业务’复合能力
- 突出大数据项目经验，展示SQL优化、数据建模成果及机器学习模型在实际业务中的效果
- 加强Spark性能调优能力，深入了解AI Agent架构及LangChain等主流框架
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出数据处理的规范性、技术选型的合理性及最终的业务收益
- 请介绍一个你主导的大数据项目，你是如何解决数据质量问题的？
- 在Spark任务中遇到过性能瓶颈吗？是如何优化的？
- 如何理解AI Agent在业务场景中的应用价值？
- 当业务需求与技术实现存在冲突时，你如何处理？
- 复习大数据组件原理与调优技巧，准备1-2个完整的端到端数据项目案例，了解中国电信近期数字化转型方向
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活80
使命价值65
薪资福利
75中等
央企提供稳定的薪资和完善的福利保障，虽然现金收入可能不及顶级互联网大厂，但综合性价比和稳定性极高。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
70中等
涉及AI Agent等前沿技术探索，技术栈主流且实用，但受限于企业性质，技术迭代速度和晋升通道可能不如互联网公司灵活。
技术前沿主流现代技术
技术栈Spark、Hadoop、Kafka、AI Agent、Machine Learning、Deep Learning
业务类型profit_center
工作生活
80较高
央企通常工作节奏相对可控，WLB较好，但具体取决于所在部门的项目压力，整体优于高强度互联网公司。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
作为国家关键基础设施运营商，通过数字化赋能千行百业具有显著的社会价值，但JD中未直接体现强烈的使命感描述。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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