大数据及AI工程师（肥西县）

优缺点分析

角色解读

• 从初级数据/AI工程师向高级数据架构师或AI解决方案专家发展
• 也可向大数据项目管理或售前技术总监等管理方向转型
• 挖掘客户AI需求并提供售前解决方案，推动项目商机转化
• 负责客户经营数据分析、数据挖掘及精准营销实施
• 承担大数据与AI基础能力开发、数据治理、中台架构设计及IT平台日常运维
• 掌握Hadoop、Spark等大数据技术原理，熟悉Python、R、SAS等数据挖掘工具
• 熟悉操作系统、网络、数据库原理，具备良好的数据分析与架构设计能力

申请策略

• 提前了解中国电信的数字化转型战略及相关云网业务，面试时结合行业特点阐述对AI落地的理解
• 突出在校期间的数据挖掘、机器学习项目经验，以及Hadoop、Spark、Python等技术的实际应用能力
• 展示良好的沟通表达能力和售前方案撰写潜力
• 深入学习数据治理、中台架构设计等进阶知识，了解电信行业的精准营销和数据分析业务场景

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
• 对于售前需求问题，强调“倾听-拆解-引导-方案”的沟通逻辑
• 技术问题结合底层原理与实际应用场景进行对比分析
• 请介绍一个你参与过的数据挖掘或机器学习项目，你是如何落地的？
• 如果客户提出一个模糊的AI需求，你如何进行需求调研并提供解决方案？
• 谈谈你对数据治理和中台架构的理解，在实际项目中如何应用？
• Hadoop和Spark在数据处理上有什么区别？在什么场景下你会选择哪种？
• 复习Hadoop、Spark、Python等核心技术栈，准备1-2个完整的数据分析或AI项目案例