中国电信
大数据及AI工程师
大数据及AI工程师
发布于 2 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
大型国企校招岗，技术栈主流、业务场景丰富，稳定性高且WLB较好，适合追求稳健发展的应届生。
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。
薪资怎么样
8千
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 2590 个在招 · 其中大数据 43 个
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责大数据与AI基础能力模块的开发与运维，参与数据治理、中台架构设计及挖掘建模工作
同时负责客户经营数据分析与精准营销实施，优化运营流程并设计相关产品
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
- 依托大型国企平台，业务场景丰富且数据量庞大，有利于积累扎实的大数据实战经验
- 工作相对稳定，福利体系完善
- 适合追求稳定发展、对大数据和AI在通信行业应用感兴趣的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 传统运营商业务转型期，可能面临跨部门沟通成本高、老旧系统与新架构融合的技术挑战
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
- 进行数据治理、中台架构设计及可视化分析
- 开展数据挖掘建模及客户精准营销数据分析
- 掌握Hadoop、Spark等大数据技术栈，熟悉Python、R等数据分析语言
- 具备操作系统、网络及数据库基础知识
- 拥有良好的数据分析与业务理解能力
申请策略
- 提前了解中国电信的数字化转型战略及大数据中台建设情况，面试时结合业务场景阐述技术落地思路
- 突出Hadoop/Spark等大数据组件的项目经验，以及Python/R等数据挖掘工具的使用能力
- 展示在校期间参与的数据分析或建模比赛/项目
- 深入学习数据治理理论与中台架构设计，了解通信行业客户经营与精准营销的业务逻辑
面试指南
- 采用STAR法则描述项目经历，突出技术选型、解决的具体问题及最终业务收益
- 对于业务问题，结合“数据收集-特征工程-模型构建-业务落地”的闭环思路回答
- 请介绍一个你使用Hadoop或Spark进行数据处理的项目经历
- 在数据治理或中台架构设计中，你遇到过哪些挑战？
- 如何基于大数据进行客户精准营销？请简述你的思路
- 你熟悉哪些数据挖掘算法？在什么场景下使用？
- 复习大数据基础组件原理及Python数据分析库
- 了解电信行业常见的客户画像、精准营销等业务场景及解决方案
职位点评
薪资福利70
成长发展75
工作生活75
使命价值65
薪资福利
70中等
作为大型国企的校招岗位，薪资符合当地市场水准，稳定性高且福利体系完善，但绝对薪资水平在三线城市属于中等。
薪资信号未披露（AI估算：6千–1万/月）
成长发展
75中等
岗位涉及大数据中台、AI应用及数据挖掘，技术栈主流且业务场景丰富，能提供较好的技术成长空间。
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
国企岗位通常工作节奏相对平稳，WLB较好，但JD未明确说明具体工时和加班情况。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
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，数字化转型具有一定的社会价值，但并非处于爆发式增长的新兴赛道。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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