中国电信
数据建模师
数据建模师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
乌鲁木齐市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据科学
数据分析
数据变现
数据应用
数据建模
数据抽取
数据挖掘
数据清洗
数据转化
AI 估算 · 6k–10k
国企平台稳定，乌鲁木齐薪资水平中等，数据建模专业性强，综合给出合理区间。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责数据模型的创建、应用与优化，涉及数据挖掘、数据处理及数据变现模型设计
你将在中国电信的平台下参与数据全链路工作，利用数据驱动业务决策，适合对数据领域有兴趣的应届毕业生
最低要求
遵守国家法律法规，具有良好的思想品质和道德素质，无触犯法律法规、校级处分等不良记录
具有较强的学习能力，学习成绩良好，入职报到时须取得毕业证、学位证，境外院校毕业生须获得国家教育部留学服务中心的学历学位认证
熟练使用计算机和办公软件，取得计算机类、通信类或信息类等级认证，或取得职业资格证书，或在校内外参与项目实践的优先考虑
具有健康、成熟、稳定的心理素质，身体健康
工作职责
负责数据模型创建、应用及优化
负责数据挖掘、数据研究与分析
负责数据抽取、清洗、转化等数据处理
负责数据应用及数据变现模型设计
优先资格
取得计算机类、通信类或信息类等级认证，或取得职业资格证书，或在校内外参与项目实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国电信作为大型国企，平台稳定，福利保障完善
- 数据建模是数据领域核心技能，职业发展空间广阔
- 参与真实业务场景，积累数据变现经验，价值感强
- 对新人友好，注重培养，适合职业起步
- 国企内部流程较多，创新节奏相对较慢
- 乌鲁木齐地区薪资水平与一线城市有差距
- 数据建模涉及复杂业务，需不断学习新技术和业务知识
- 适合希望进入稳定大平台、注重技术积累和长期发展的应届毕业生，尤其是对数据领域有热情、学习能力强的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 初级数据建模师 → 高级数据建模师 → 数据架构师
- 可横向转型为数据科学家或数据分析专家，拓宽职业发展
- 积累电信行业数据经验，向数据产品经理或数据运营方向发展
- 负责创建和优化数据模型，支撑业务数据分析需求
- 开展数据挖掘和研究，提取有价值的信息和模式
- 执行数据抽取、清洗、转换等ETL工作，确保数据质量
- 设计数据应用和数据变现模型，推动数据价值落地
- 扎实的数据建模理论基础，熟悉常用数据模型设计方法
- 掌握SQL、Python等数据处理工具，熟悉ETL流程
- 具备数据分析和数据挖掘能力，了解统计分析知识
- 良好的学习能力和沟通协作能力，能有效支撑业务需求
申请策略
- 关注中国电信校园招聘流程，了解面试形式
- 在面试中展现对电信行业数据的理解和兴趣，表达长期发展意愿
- 突出数据相关课程项目或实习经历，展示数据处理和分析成果
- 强调掌握的数据工具和技能，如SQL、Python、数据建模工具
- 如有数学建模竞赛、数据挖掘比赛等经历，务必突出
- 展示学习能力和解决问题的案例，体现潜力
- 提前熟悉SQL和Python数据处理库（pandas、numpy）
- 了解数据建模方法论，学习ER模型、维度建模等
面试指南
- 项目类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 技术类问题：先讲方法论，再结合具体场景，说明细节和思考
- 开放性思考题：分点阐述，逻辑清晰，展现数据思维和业务敏感度
- 请介绍一下你做过的一个数据建模或数据分析项目
- 如何设计一个用户行为数据模型？
- 数据清洗中常遇到哪些问题，如何解决？
- 谈谈你对数据变现的理解，以及数据建模如何支持变现？
- 你如何学习新技术？举一个例子
职位点评
67
综合评分
国企稳定平台，数据建模技术岗位，薪资中等，成长潜力良好。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
更适合这类人
适合重视稳定平台和福利保障、愿意在技术领域长期积累的求职者。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
使命价值
薪资福利70
成长发展68
工作生活65
使命价值60
薪资福利
70中等
国企平台薪资水平稳定，福利体系完善，但JD未披露具体薪资，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：6K-10K/月）
成长发展
68中等
数据建模岗位技术含量较高，能积累核心数据技能，但国企技术迭代较慢，成长速度可能一般。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据建模、数据挖掘、数据处理
业务类型profit_center
工作生活
65中等
工作地点乌鲁木齐，现场办公，JD未提及工作节奏，生活化满足程度一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
电信行业稳定，数据应用有一定社会价值，但具体使命信号不足，意义感一般。
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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