中国电信
大数据和AI工程师（区市）
大数据和AI工程师（区市）
发布于 3 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
Nlp
Sql
大模型
数据分析
机器学习
深度学习
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
电信巨头校招岗、聚焦大数据与前沿AI落地、技术成长空间大、薪资福利稳定。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
9千
比大数据中位数低
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 2770 个在招 · 其中大数据 50 个
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责运营商大数据的采集、清洗、建模与分析，并设计开发AI算法模型以适配精准营销、网络优化等业务场景
你需要对接业务部门将技术落地，同时维护数据处理与模型运行环境，跟踪行业前沿技术以持续优化模型效果
最低要求
国家教育行政部门认可、认证的普通高等院校统招大学本科及以上学历，并满足以下条件：
) 境内高校应届毕业生，2027年7月底取得毕业证、学位证
) 境外院校留学生，2026年8月至2027年7月间毕业，于2027年7月底前获得国家教育部留学服务中心的学历学位认证
) 2026届国内外普通高等院校未就业的学生（须有就业推荐表、三方协议、未参保证明等材料，海外学生毕业时间为2025年8月至2026年7月）
) 本科毕业生25岁以下、硕士研究生30岁以下、博士研究生32岁以下
掌握Python、SQL等基础工具，能够独立完成数据提取、清洗与基础分析工作
了解机器学习/深度学习基础算法，具备模型训练或数据分析项目实践经验
具备较强的逻辑思维与数据分析能力，具备业务理解意识，能够将技术与业务场景结合思考，关注行业前沿动态，具备一定的技术敏感度
学习能力强，具备良好的沟通表达能力与团队协作精神，能快速适应技术学习与工作节奏
对电信行业数字化转型有基本认知或从业意愿，品行端正，服从公司岗位调配及工作安排
工作职责
负责运营商大数据（用户行为、网络数据等）的采集、清洗、建模与分析，挖掘数据价值，支撑业务决策
设计并开发AI算法模型（如分类、预测、推荐等），适配运营商场景（如精准营销、网络优化、客服智能化），完成模型训练、部署与迭代
对接业务部门，梳理需求，将大数据与AI技术落地到实际业务，输出可落地的解决方案
维护大数据处理与AI模型运行环境，监控数据质量与模型效果，及时排查并解决异常问题
跟踪行业技术动态，引入新技术、新方法，优化现有数据处理与AI模型，提升效率与效果
优先资格
具有Hadoop、Spark等大数据处理框架实践经验，或具有前沿AI技术（大模型、智能体、NLP、计算机视觉等）学习与项目经历，或具有研究生学历及相关技术认证者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台稳定且资源丰富，能够接触到运营商级别的海量真实业务数据与复杂场景
- 业务场景丰富（精准营销、网络优化等），有利于将AI技术真正落地并产生商业价值
- 地市公司可能面临技术栈相对传统或基础设施不够完善的情况，需要较强的自我驱动力
- 服从岗位调配及工作安排，可能面临工作地点或具体业务方向的调整
- 适合具备扎实数据与算法基础、对电信行业数字化转型感兴趣，且追求稳定平台与长期发展的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 国企背景提供相对完善的福利保障与规范的培养体系，工作稳定性较高
- 需要频繁对接业务部门，对沟通表达能力和业务理解能力要求较高，不仅是纯技术研发
角色解读
- 初期通过参与具体项目积累大数据处理与AI模型落地的实战经验
- 中期可深耕某一技术方向（如大模型、NLP或推荐系统），成为技术专家
- 后期可向技术架构师或技术管理岗位发展，主导更大规模的数字化转型项目
- 负责运营商海量数据的采集、清洗与建模分析，挖掘数据价值以支撑业务决策
- 设计并开发AI算法模型（如分类、预测、推荐），应用于精准营销、网络优化等实际业务场景
- 对接业务部门梳理需求，维护大数据与AI模型运行环境，并跟踪前沿技术持续优化模型效果
- 熟练掌握Python和SQL，具备独立完成数据提取、清洗与基础分析的能力
- 了解机器学习与深度学习基础算法，有模型训练或数据分析项目实践经验
- 具备较强的逻辑思维、数据分析能力及业务理解意识，能将技术与业务场景有效结合
申请策略
- 仔细阅读招聘公告中的年龄、毕业时间及未就业状态等硬性条件，确保自身符合校招资格
- 在面试中展现出对电信行业数字化转型的认知，以及服从公司调配的积极态度
- 突出Python、SQL等数据处理工具的使用经验，以及机器学习/深度学习项目的实际落地成果
- 强调对Hadoop、Spark等大数据框架或大模型、NLP等前沿AI技术的掌握程度及相关项目经历
- 展现良好的业务理解能力和沟通协作精神，体现将技术转化为业务解决方案的思维
- 深入学习Hadoop/Spark生态或大模型微调、智能体开发等前沿AI技术，提升技术竞争力
- 了解电信行业的基础知识（如网络优化、精准营销场景），培养技术与业务结合的思考方式
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，从情境、任务、行动、结果四个维度清晰阐述，突出个人贡献与业务价值
- 结构化思维：面对业务需求或技术落地问题，先明确目标与边界，再分步骤提出数据准备、模型选择、效果评估的方案
- 请介绍一个你参与过的机器学习或深度学习项目，你是如何解决数据清洗和模型调优问题的？
- 如果业务部门提出一个模糊的数据分析需求，你会如何梳理并转化为具体的技术方案？
- 谈谈你对大模型或智能体在电信行业（如客服智能化、网络优化）落地应用的看法
- 你如何看待国企的工作节奏和岗位调配安排？
- 复习Python、SQL及常用机器学习算法的原理与代码实现，准备1-2个能深入讲解的项目案例
- 提前了解中国电信近期的数字化转型战略及宁夏分公司的重点业务方向，展现行业认知
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活70
使命价值75
薪资福利
75中等
作为已上市的电信巨头校招岗位，薪资处于宁夏地区市场中上水平，且具备国企典型的稳定性与完善福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：7千–1.1万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及大数据与前沿AI技术（大模型、智能体等），且依托运营商海量数据场景，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、机器学习、深度学习、Hadoop、Spark、大模型、智能体、NLP、计算机视觉
业务类型profit_center
工作生活
70中等
国企背景通常能提供相对规律的工作节奏，但地市公司具体WLB情况因部门而异，且需服从岗位调配。
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
75中等
参与电信行业数字化转型，利用AI技术赋能网络优化与客服智能化，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号电信行业数字化转型
创新程度积极采用新技术
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