中国电信
大数据工程师
大数据工程师
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Etl
数据建模
数据标签
电信数据
值不值得投
60综合评分
综合评分 60
稳定国企、薪资面议、技术主流，但工作模式未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 3240 个在招 · 其中大数据 3 个
市场机会
选择不多
合肥 · 大数据 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
作为中国电信的大数据工程师，你将负责电信数据的日常开发与支撑，包括活动数据分析、模型建模、数据标签开发等，同时参与软件项目的交付与前后端代码编写
该岗位适合具备Hive、ETL技能并熟悉Java或Python的初级开发者，是进入运营商大数据领域的良好起点
最低要求
具有良好的沟通、协调和语言表达能力
熟悉Hive、ETL大数据工具
熟悉Java和Python技术者优先
工作职责
负责日常电信数据开发工作，包含各类活动数据、活动派单、活动分析、模型建模和数据标签开发等
负责配合电信软件项目开发交付工作，提供各类数据取数支撑
负责部分软件后台和前台代码编写工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国电信作为大型国企，平台稳定，福利待遇有保障
- 接触电信行业海量数据，积累宝贵的大数据开发经验
- 岗位涉及前后端开发，技能栈较为全面
- 工作可能涉及日常数据支撑，任务较为繁琐，需要耐心
- 作为初级岗位，技术深度可能有限，需要主动学习提升
- 适合希望进入大数据领域、具备一定数据处理和编程基础的初级求职者，尤其适合追求稳定平台和国企环境的人
缺点 / 挑战
- 电信行业数据量大，对数据质量和准确性要求高，压力较大
角色解读
- 从数据开发工程师起步，可向高级数据工程师、数据架构师方向发展
- 积累电信行业数据经验，可转向数据产品、数据分析等岗位
- 在大型国企平台，有稳定的职业发展路径和内部晋升机会
- 负责电信业务数据的日常开发，包括活动数据、派单数据、模型分析等，确保数据准确性和及时性
- 参与电信软件项目的交付，提供数据取数支撑，满足业务方数据需求
- 编写部分软件后台和前台代码，涉及前后端开发，需要具备一定编程能力
- 熟悉Hive、ETL等大数据工具，能够进行数据提取、转换和加载
- 掌握Java或Python，能够进行代码编写和数据处理
- 具备良好的沟通协调能力，能够与团队和业务方有效协作
申请策略
- 关注中国电信的招聘流程，提前了解公司业务方向
- 面试时展示对电信数据业务的理解，如用户行为分析等
- 突出Hive、ETL相关项目经验，展示数据处理能力
- 强调Java或Python编程技能，附上相关项目代码或链接
- 体现沟通协调能力，如参与跨部门协作或项目交付经验
- 深入学习Hive优化和ETL工具，如DataX、Sqoop等
- 补充SQL和数据库知识，提升数据查询效率
- 熟悉电信行业数据模型，了解常见业务场景
面试指南
- 结合项目经验，具体说明使用的工具和流程
- 强调数据准确性、效率和处理能力
- 展示沟通案例，说明如何理解业务需求
- 请介绍一下你使用Hive进行数据处理的经历
- 如何设计一个ETL流程来处理电信数据？
- 你熟悉Java还是Python？请举例说明
- 如何处理数据质量问题？
- 你如何与业务团队沟通数据需求？
职位点评
薪资福利70
成长发展60
工作生活50
使命价值50
薪资福利
70中等
中国电信作为大型国企，薪资福利稳定，但JD未明确具体薪资和福利，需面议。
薪资信号未披露（AI估算：8K-12K/月）
成长发展
60中等
岗位涉及大数据开发和编程，技术成长空间中等，但未提及培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hive、ETL、Java、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在合肥，未提及工作模式，可能为现场办公，工作强度未明确。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
50较低
电信行业属于稳定成熟行业，但岗位未体现明显的社会价值或创新性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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