大数据及AI工程师（安庆）

优缺点分析

角色解读

• 从基础的数据开发与运维起步，逐步向数据架构师、AI算法工程师或大数据项目经理方向发展
• 在通信运营商体系内，可凭借对业务的深入理解，向技术专家或IT管理岗晋升
• 负责大数据与AI基础能力模块的开发、运维及平台搭建，保障底层数据架构的稳定运行
• 参与数据治理、中台架构设计及可视化分析项目，为业务部门提供数据支撑方案
• 进行数据挖掘建模，支持客户经营分析与精准营销，优化运营流程并设计相关数据产品
• 掌握Hadoop生态及Python、Spark等数据分析与挖掘工具，具备扎实的编程基础
• 熟悉操作系统、网络及数据库原理，了解互联网常见应用协议
• 具备数据治理与中台架构设计的基础认知，能够将业务需求转化为技术方案

申请策略

• 了解中国电信近期的数字化转型战略及“云改数转”背景，面试时结合电信业务场景谈大数据的价值
• 突出Hadoop、Python、Spark等大数据技术栈的项目经验，展示实际的数据处理能力
• 展示在数据治理、数据挖掘或可视化分析方面的实际成果，强调技术对业务的赋能
• 明确标注英语等级成绩，并强调团队协作精神与积极主动的工作态度
• 深入学习电信行业的大数据应用场景（如精准营销、客户画像、离网分析）
• 熟悉中台架构设计理念及主流数据可视化工具，提升方案设计与汇报能力

面试指南

• 使用STAR法则描述项目经历（情境、任务、行动、结果）
• 技术原理题结合底层逻辑与实际应用场景回答
• 架构设计题从数据接入、存储、计算到应用分层阐述
• 请介绍一个你参与过的数据挖掘或大数据分析项目，你是如何建模并优化业务流程的？
• Hadoop生态中HDFS和MapReduce的原理是什么？Spark相比Hadoop有什么优势？
• 如果让你设计一个客户精准营销的数据中台，你会如何规划数据治理和架构？
• 在跨部门需求对接中，如果遇到业务方需求不明确，你该如何处理？
• 复习大数据基础组件原理及Python数据分析库，确保技术基础扎实