中国电信
大数据及AI工程师
大数据及AI工程师
发布于 4 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
Sas
Spss
中台架构
数据可视化
数据挖掘
数据治理
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
稳定平台、薪资当地中上、主流大数据技术栈，适合追求安稳与业务结合的应届生。
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
1万
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 2550 个在招 · 其中大数据 51 个
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大数据及AI基础能力模块的开发与运维，参与数据治理、中台架构设计及可视化分析
同时承担大数据挖掘建模、专题分析以及客户经营数据分析与精准营销实施工作
最低要求
2027年毕业未落实工作的国内普通高等院校本科及以上学历、学士及以上学位的毕业生
掌握Hadoop技术基本原理与使用技能，了解SAS、 SPSS、R、Python、 spark等数据挖掘和统计分析工具或语言
熟悉操作系统、网络、数据库以及互联网常见应用协议的原理
具有积极主动的工作态度，乐观向上的价值观，强烈的团队合作意识;具有较强的学习能力和良好的沟通能力
英语国家四级425分及以上或托福不低于75分或雅思不低于5.5分
身体健康
工作职责
承担大数据及AI等相关的基础能力及功能模块开发和运维工作
承担大数据及AI应用项目的需求对接和方案支撑，包括但不限于数据治理、中台架构设计、数据可视化分析等
承担大数据挖掘建模相关工作，参与大数据相关的各类专题分析和应用项目，优化运营流程，设计相关产品
参与大数据或IT基础架构及平台的日常维护、搭建、配置等
客户经营数据分析、数据挖掘及基于大数据的精准营销全过程管理和实施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台稳定，福利保障体系完善
- 能接触到海量真实业务数据与大型中台架构项目，利于技术沉淀
- 传统通信业务系统庞大复杂，技术栈可能偏向成熟稳定而非最前沿
- 适合追求工作稳定、希望在大型平台深耕大数据与AI技术，且具备良好沟通与业务理解能力的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 需深入理解通信及营销业务逻辑，对业务理解要求较高
角色解读
- 可从初级数据工程师成长为大数据架构师或AI算法专家
- 也可向数据产品经理或业务数据分析管理方向发展
- 负责大数据与AI基础模块的开发、运维及平台搭建
- 进行数据挖掘建模、数据治理及中台架构设计
- 支持客户经营数据分析与精准营销业务落地
- 掌握Hadoop、Spark等大数据技术栈及Python、R等数据分析语言
- 熟悉操作系统、网络与数据库原理
- 具备良好的数据分析与业务理解能力
申请策略
- 准备一份针对数据分析或大数据平台建设的作品集或项目总结，展现解决实际业务问题的能力
- 突出Hadoop/Spark等大数据组件的项目经验，以及Python/R在数据挖掘或数据分析中的实际应用案例
- 强调对数据治理或中台架构的理解
- 提前熟悉通信行业的客户经营与精准营销业务场景
- 复习计算机网络、数据库原理及操作系统基础知识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经历，突出技术选型理由、遇到的挑战及最终业务收益
- 对于架构设计问题，从数据采集、存储、计算到应用层分层解答
- 请介绍一个你参与过的数据挖掘或大数据分析项目，你是如何优化流程的？
- Hadoop和Spark的核心区别是什么？在什么场景下你会选择使用Spark？
- 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？
- 你如何理解大数据在通信运营商客户经营中的应用？
- 深入了解公司近期的数字化转型战略及相关大数据产品
- 复习大数据基础理论及SQL/Python数据处理实操
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活75
使命价值65
薪资福利
75中等
企业背景提供较好的稳定性与基础福利保障，但铜陵市整体薪资水平相对一线城市有差距，薪资处于当地中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.2万/月）
成长发展
70中等
能够接触大型平台的大数据中台与海量业务数据，技术成长空间较好，但技术栈可能偏向成熟应用而非前沿探索。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Python、SAS、SPSS、R
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
位于三四线城市，生活节奏相对较慢，通勤与生活成本较低，但JD未明确说明工作强度与WLB情况。
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
通信行业属于稳定成熟行业，数字化转型具有社会基础设施价值，但岗位本身偏向内部业务支撑，直接社会使命感体现一般。
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
Watch Jobs