中国电信
大数据和AI工程师
大数据和AI工程师
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
Ai算法
分布式系统
大数据
数据建模
数据挖掘
机器学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
国企稳定平台、技术主流、薪资待确认、WLB可能较好。
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
12K
与大数据中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1670 个在招 · 其中大数据 20 个
职位详情
关于这个职位
该职位负责大数据开发、AI算法研究及数据挖掘分析工作，包括制定技术标准、设计分布式算法与AI模型、建立客户画像标签，为企业提供数据服务，助力业务智能化发展
最低要求
熟悉大数据、计算机软件相关知识
具备数据建模经验者优先
掌握HIVE、MYSQL等主流数据库，擅长数据统计分析
精通Python等工具开展数据挖掘建模，熟悉机器学习算法原理及应用
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
制定大数据开发相关的技术标准和方案，设计测试标准与流程
开展大数据相关的分布式、人工智能、搜索策略、算法等的设计，并应用于开发
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
AI模型设计和研发，制定AI产品应用相关的研发、测试标准与流程
开展客户研究及数据建模，数据分析及数据挖掘应用，提供企业级对外数据服务
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 工作内容涉及大数据与AI前沿技术，技术栈主流且实用
- 公司背景稳定，提供国企平台资源和职业安全感
- 河源市生活成本较低，可能享有较好的工作生活平衡
- 技术更新快，需持续学习以跟上AI与大数据领域发展
- 国企环境可能流程较规范，创新速度相对较慢
- 河源市地理位置偏僻，可能限制外部交流与职业机会
- 适合对大数据和AI技术有浓厚兴趣、追求稳定技术成长、不介意在二三线城市发展的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据工程师、AI架构师方向发展，深耕技术深度
- 也可转向技术管理岗位，如团队负责人，负责项目统筹
- 在电信行业积累经验后，可拓展至金融、医疗等数据应用领域
- 负责大数据技术方案的设计与实施，包括分布式系统、算法开发
- 开展AI模型研发与数据挖掘，构建客户画像，提升数据服务能力
- 参与数据标准制定与测试流程设计，确保数据质量与系统稳定性
- 掌握大数据技术栈，如Hive、MySQL及分布式计算框架
- 精通Python编程，熟悉机器学习算法原理与数据挖掘方法
- 具备数据建模与分析能力，能解决复杂业务问题
申请策略
- 了解中国电信的数字化转型战略，展示对电信行业数据应用的理解
- 面试时准备数据建模的实际案例，用具体成果证明技术能力
- 突出大数据项目经验，尤其是数据挖掘、模型构建的实际案例
- 展示Python编程能力及机器学习算法应用成果
- 强调沟通协作与解决问题能力，符合岗位软技能要求
- 深入学习分布式计算框架，如Hadoop、Spark，以增强大数据处理能力
- 跟进AI前沿技术，如深度学习框架（TensorFlow、PyTorch），提升算法研发水平
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 从技术选型、算法优化、团队协作等角度阐述解决方案
- 结合行业特点，说明如何将技术应用于业务场景
- 如何设计一个大数据处理流程来优化客户画像？
- 请描述一个你参与过的AI模型研发项目，遇到了哪些挑战？
- 你如何确保数据挖掘结果的准确性和可靠性？
- 对于电信行业的大数据应用，你有什么见解？
- 复习大数据相关技术原理，如分布式存储、机器学习算法
职位点评
薪资福利80
成长发展70
工作生活75
使命价值65
薪资福利
80较高
该职位在中国电信这样的国企，稳定性较高，但薪资水平未在JD中披露，需进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
70中等
职位涉及大数据与AI技术，技能培养空间较大，但JD未明确提及晋升路径或培训机会。
技术前沿主流现代技术
技术栈大数据、AI、机器学习、Python、Hive、MySQL、数据建模
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
工作地点在河源市，生活节奏可能较慢，但JD未明确工作模式或WLB相关信号。
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
65中等
电信行业属于稳定成熟领域，社会影响力一般，但技术应用能推动数据服务发展。
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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