中国电信
大数据和AI工程师（IT中心）
大数据和AI工程师（IT中心）
发布于 5 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
Ai大模型
Sql
大数据
数据中台
数据安全
数据挖掘
数据治理
机器学习
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
国企大数据岗位，技术前沿，稳定性高，薪资中等，WLB待确认。
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
20K
比大数据中位数高
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 1990 个在招 · 其中大数据 32 个
市场机会
选择不多
广州 · 大数据 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是中国电信IT中心的大数据和AI工程师，主要负责企业级大数据平台建设、数据治理、数据可视化与智能分析
工作涵盖从数据湖底座规划到AI大模型应用，旨在提升数据服务能力和业务决策支持，同时确保数据安全合规
最低要求
熟悉计算机软件相关知识，熟练掌握数据库技术，有较强的数据分析能力，有较强的学习能力，具备以下条件者优先：
① 熟悉以下一种编程语言：C/C++/Java/R/Python/Shell等编程语言、脚本语言
② 熟悉MYSQL、PostgreSQL等数据库，擅长数据统计分析
③ 拥有完整数据湖、数据中台、数仓、数据治理项目从 0 到 1 落地经验
④ 具备大模型应用开发、向量检索、隐私计算、数据脱敏、数据安全平台建设落地经验
⑤ 有国产化信创大数据组件适配改造、数据资产平台建设实践经验
⑥ 获得计算机软件水平考试中级及以上证书
有一定的文字组织、语言表达能力，具有较强的学习和解决问题能力，善于沟通、乐于合作，富有创新精神，敢于承担责任、挑战困难，能承受压力
工作职责
负责企业大数据湖底座、数据中台的规划、建设和运营
负责企业数据标准、数据模型、数据质量体系制定落地
完成多源数据采集、清洗、转换、加载、存储、查询全链路开发
实施主数据、指标统一治理，打通B/O/M域数据孤岛，沉淀标准化数据资产
负责数据可视化的开发和展示，提供数据分析报告和决策支持
基于大数据，利用机器学习和数据挖掘方法，建立客户画像标签，提升数据服务能力
跟踪大数据、分布式计算、AI大模型、国产化信创数据组件等前沿技术
持续优化数据计算调度、存储架构，提升海量数据处理效率、降低资源成本
负责大数据安全管理、数据安全风险和合规性评估等工作，研究和跟进数据分类分级、数据安全审计、数据安全网关、密码能力、数据脱敏、数据水印等数据安全能力建设
优先资格
具备以下条件者优先：
① 熟悉以下一种编程语言：C/C++/Java/R/Python/Shell等编程语言、脚本语言
② 熟悉MYSQL、PostgreSQL等数据库，擅长数据统计分析
③ 拥有完整数据湖、数据中台、数仓、数据治理项目从 0 到 1 落地经验
④ 具备大模型应用开发、向量检索、隐私计算、数据脱敏、数据安全平台建设落地经验
⑤ 有国产化信创大数据组件适配改造、数据资产平台建设实践经验
⑥ 获得计算机软件水平考试中级及以上证书
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，可接触AI大模型、国产化信创等新兴领域，提升专业竞争力
- 国企平台稳定，项目资源丰富，有利于长期职业积累与行业影响力构建
- 大数据与AI是企业数字化转型核心，岗位战略价值高，成长空间广阔
- 国企流程可能较规范，技术迭代速度需自我驱动以保持前沿性
- 数据治理与安全要求严格，需持续学习合规标准并应对复杂业务场景
- 跨部门协作可能涉及较多沟通，需平衡技术实现与业务需求
- 适合对大数据和AI技术有热情、追求稳定平台发展，并能接受国企工作模式的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术方向可向大数据架构师、AI算法专家或首席数据官发展，深入技术栈与行业解决方案
- 管理方向可晋升为技术团队负责人或项目总监，参与战略规划与团队建设
- 跨领域拓展至数据产品经理或业务分析师，结合技术与业务洞察推动创新
- 负责企业级大数据平台（如数据湖、数据中台）的全生命周期规划与运营，确保数据高效采集、存储与治理
- 运用机器学习和数据挖掘技术，构建客户画像等智能应用，提升数据驱动业务的能力
- 跟踪并应用AI大模型、国产化信创等前沿技术，优化数据架构与安全体系，支持企业数字化转型
- 熟练掌握Python、Java等编程语言，具备数据库（如MySQL、PostgreSQL）和数据统计分析能力
- 拥有数据湖、数据中台或数仓从0到1的项目落地经验，熟悉数据治理全流程
- 了解机器学习、数据挖掘方法，并有大模型应用、数据安全（如脱敏、审计）相关实践经验
申请策略
- 关注中国电信数字化转型战略，了解大数据与AI在电信领域的应用趋势
- 面试中展示沟通协作能力，强调如何通过技术推动业务价值
- 突出大数据平台（如数据湖、中台）的完整项目经验，强调从0到1的落地成果
- 列举机器学习、数据挖掘应用案例，如客户画像、智能分析等，展示技术深度
- 提及数据安全、国产化信创等相关实践经验，匹配岗位优先要求
- 补充大模型应用开发、向量检索等前沿技能，通过在线课程或项目实践提升
- 深入了解电信行业数据特点及业务场景，增强解决方案的针对性
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出技术决策与业务影响
- 结合具体案例说明技能应用，强调问题解决与创新点
- 展现学习能力与团队合作精神，匹配岗位软性要求
- 请描述一个你参与的数据中台或大数据湖项目，你的具体职责和挑战是什么？
- 如何利用机器学习方法构建客户画像？请举例说明
- 在数据安全方面，你如何确保数据脱敏和合规性？
- 你如何跟踪AI大模型等前沿技术，并应用到实际工作中？
- 在跨部门协作中，如何推动数据标准与治理的落地？
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
国企平台提供稳定性和基本福利保障，薪资处于市场中等水平，满足求职者对安全感和稳定收入的需求。
薪资信号市场水准 (1.5–2.5万/月)
成长发展
70中等
岗位涉及AI大模型等前沿技术，提供技能成长机会，但国企晋升路径可能较慢，需关注内部发展机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、AI大模型、数据安全、国产化信创、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
办公地点在市区核心地段，但JD未明确工作模式和WLB情况，通勤可能便利，但实际工作节奏需确认。
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
70中等
电信行业是国家基础设施，大数据与AI应用有助于提升社会服务效率，岗位具有中等社会价值和技术创新性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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