大数据和AI工程师

优缺点分析

角色解读

• 初期可深耕大数据开发或AI算法某一垂直领域，成为技术骨干
• 后期可向大数据架构师、AI算法专家或技术管理方向发展
• 负责大数据平台开发及AI算法研究，制定相关技术标准与测试流程
• 利用机器学习和数据挖掘技术进行客户画像建模，提升企业级数据服务能力
• 开展分布式系统、搜索策略及AI模型的设计与研发应用
• 熟练掌握Python及HIVE、MYSQL等数据库，具备扎实的数据挖掘与统计分析能力
• 深入理解机器学习算法原理，具备实际的数据建模与AI模型研发经验
• 具备良好的沟通协作能力与抗压能力，能够独立解决复杂技术问题

申请策略

• 关注中国电信近期的数字化转型战略及天翼云等相关业务动态，面试时展现对公司业务方向的了解
• 突出在Python、HIVE、MYSQL等工具上的实际项目经验，以及机器学习算法的应用成果
• 强调数据建模、客户画像构建或AI模型研发的具体业务落地案例及带来的业务价值
• 深入学习分布式计算框架（如Spark、Flink）及前沿AI大模型技术，提升技术广度与深度
• 了解电信行业的基础业务逻辑与数据合规要求，增强业务理解力

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，重点突出技术选型、难点攻克及最终业务收益
• 对于流程与标准制定类问题，从需求分析、方案设计、开发测试到上线监控的全生命周期角度进行系统性回答
• 请详细介绍一个你主导的数据挖掘或机器学习项目，你是如何建立客户画像标签的？
• 在分布式大数据处理中，你遇到过哪些性能瓶颈？是如何优化解决的？
• 针对AI模型的设计与研发，你如何制定测试标准与流程以保证模型质量？
• 当业务部门提出不合理的数据需求时，你如何沟通并给出技术替代方案？
• 复习机器学习经典算法原理及Python数据处理库的底层逻辑
• 准备1-2个具有代表性的数据建模或AI落地项目，能够清晰阐述技术细节与业务价值