大数据和AI工程师

优缺点分析

角色解读

• 从初级数据开发工程师向高级算法工程师或大数据架构师方向发展
• 积累业务经验后，可转型为数据产品经理或数据团队技术负责人
• 负责大数据平台相关技术标准的制定与分布式架构设计
• 利用机器学习和数据挖掘算法进行客户画像建模与AI模型研发
• 开展数据分析与挖掘应用，为企业级对外数据服务提供技术支持
• 熟练掌握Python及HIVE、MYSQL等主流数据库，具备扎实的数据统计分析能力
• 深入理解机器学习算法原理，具备数据建模与AI模型研发经验
• 具备大数据分布式架构设计能力及良好的沟通协作与抗压能力

申请策略

• 提前了解中国电信的数字化转型战略及近期在AI、大数据领域的业务布局
• 准备关于如何利用数据提升通信运营商客户服务体验或运营效率的思考
• 突出Python、HIVE、MYSQL等工具的使用经验及具体的数据建模项目成果
• 详细展示机器学习算法在实际业务（如客户画像、推荐系统）中的应用案例与指标提升
• 强调在分布式系统设计或大数据处理流程优化方面的实践经验
• 深入学习Spark或Flink等大数据计算引擎，补充分布式计算能力
• 了解通信行业客户画像构建逻辑及数据安全合规相关知识

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点突出算法选择依据、特征工程细节及最终业务收益
• 针对技术架构问题，从数据流向、计算引擎选择、容错机制及性能监控等维度进行系统性解答
• 请介绍一个你使用机器学习算法进行数据建模或客户画像构建的完整项目
• 在HIVE和MYSQL中，针对海量数据的查询优化你通常有哪些策略？
• 如何设计一个高可用的分布式数据处理流程？
• 在跨部门协作推动AI产品落地时，遇到过什么困难，如何解决的？
• 复习机器学习经典算法原理及Python数据处理库（Pandas, Scikit-learn等）的高级用法
• 了解通信行业常见的数据指标体系及大数据平台架构（如Hadoop生态）