大数据及AI工程师（淮南）

优缺点分析

角色解读

• 在技术路径上，可从初级工程师成长为资深大数据或AI工程师，专注于特定技术领域深度
• 向数据架构师、数据科学家或AI算法工程师方向发展，参与更复杂的核心项目
• 积累业务经验后，可转向技术管理或解决方案架构师，负责整体技术规划与团队协作
• 负责大数据及AI基础功能模块的开发和日常运维，确保系统稳定运行
• 对接业务需求，提供大数据及AI解决方案，参与数据治理、中台架构设计和数据可视化工作
• 执行数据挖掘与建模，参与专题分析项目，通过数据驱动来优化业务流程和设计产品
• 维护并搭建IT基础架构与平台，同时进行客户经营数据分析和精准营销的实施
• 掌握Hadoop等大数据技术栈，并能熟练使用Python、Spark、SAS等工具进行数据分析和挖掘
• 熟悉操作系统、网络、数据库原理，具备扎实的计算机基础知识
• 具备良好的团队协作、沟通能力和学习能力，工作态度积极主动

申请策略

• 深入研究中国电信的数字化转型战略和大数据业务布局，在面试中展现对公司业务的理解和兴趣
• 准备一个完整的数据分析项目案例，能够清晰阐述问题定义、技术选型、实施过程和业务价值
• 重点突出与大数据、AI相关的课程设计、实习或项目经历，展示Hadoop、Python、Spark等技术的实际应用能力
• 强调数据分析、建模的具体成果，如通过数据挖掘优化某个流程或提升效率的实际案例
• 体现团队合作和沟通能力，例如在团队项目中担任的角色和贡献，以及英语能力证书（如CET-4）
• 深入学习Hadoop生态系统和Spark流处理技术，结合Kafka等中间件了解实时数据处理
• 通过公开数据集练习数据挖掘与机器学习建模，熟悉从数据清洗到模型部署的全流程
• 关注数据治理、数据中台等行业概念，并尝试在实际项目中应用，提升解决方案设计能力

面试指南

• 回答技术问题时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经历，突出个人贡献和成果
• 对于架构设计类问题，从数据采集、存储、计算、服务等分层展开，并结合电信行业特点考虑可扩展性和稳定性
• 业务理解类问题，提前调研公司公开信息，将技术能力与公司业务目标（如客户服务、网络优化、精准营销）相结合
• 请描述一个你参与过的大数据或数据分析项目，你在其中负责什么？使用了哪些技术？
• 如何设计一个简单的数据中台架构来支持多业务线的数据需求？
• 在数据挖掘中，如何处理数据不平衡问题？请举例说明
• 你对中国电信的数字化转型有什么了解？你认为大数据技术可以在哪些方面发挥作用？
• 系统复习大数据技术栈（如Hadoop、Hive、Spark）的原理和应用场景，能够手写简单SQL或Python代码片段