大数据及AI工程师（长丰县）

优缺点分析

角色解读

• 初期作为技术执行者参与数据开发与运维，积累项目经验
• 中期可向大数据架构师或AI售前解决方案专家方向发展
• 长期可转型为技术管理岗或业务线技术负责人
• 负责挖掘客户AI需求并提供售前解决方案，推动项目商机落地
• 进行客户经营数据分析与数据挖掘，实施基于大数据的精准营销
• 承担大数据与AI基础模块开发、数据治理、中台架构设计及IT基础架构的日常运维
• 熟练掌握Hadoop生态及Python、Spark等数据挖掘与分析工具
• 熟悉操作系统、网络、数据库原理及互联网常见协议
• 具备良好的沟通表达能力与售前方案支撑能力，能将技术转化为客户价值

申请策略

• 了解中国电信近期的数字化转型战略及天翼云等相关业务布局，面试时结合业务谈技术
• 准备好英语能力的证明，因为JD中明确提出了四六级或雅思托福的硬性要求
• 突出Hadoop、Spark、Python等大数据技术栈的项目经验或实习经历
• 展示参与过的数据分析、数据挖掘或精准营销相关的项目成果，最好有量化指标
• 强调跨部门沟通、需求对接或售前支持相关的经历，体现业务理解力
• 深入学习数据治理与中台架构设计理论，了解电信行业常见的数据应用场景
• 提升售前方案撰写与PPT制作能力，锻炼将复杂技术转化为客户易懂语言的能力

面试指南

• STAR法则：针对项目经验，从情境、任务、行动、结果四个维度结构化表达，突出个人贡献与业务价值
• 需求拆解法：针对售前或需求对接问题，先明确客户核心痛点，再匹配技术能力，最后给出分阶段落地方案
• 请介绍一个你参与过的数据挖掘或大数据分析项目，你是如何落地的？
• 如果客户提出一个模糊的AI需求，你将如何引导并转化为可落地的技术方案？
• 在数据治理或中台架构设计中，你认为最大的难点是什么？如何解决？
• 你如何看待大数据技术在电信行业精准营销中的应用？
• 复习Hadoop、Spark等大数据组件的底层原理及常见调优方法
• 了解电信运营商的用户画像、计费数据、信令数据等常见数据资产及其应用场景