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
It架构
Sas
Spss
数据挖掘
数据治理
精准营销
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
国企校招技术岗、侧重数据治理与精准营销、技术栈主流、WLB较优。
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
8.0千
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 2350 个在招 · 其中大数据 52 个
职位详情
关于这个职位
负责中国电信大数据与AI基础模块的开发运维、数据治理与中台架构设计
参与数据挖掘建模、IT平台搭建及客户经营数据分析，支撑精准营销与运营流程优化
面向2026/2027届应届生，提供扎实的技术实践与业务落地场景
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
- 背靠通信央企平台，业务场景丰富且数据质量高，利于积累完整的数据治理与商业化落地经验
- 国企技术迭代节奏相对稳健，需适应跨部门需求对接与标准化流程，初期可能面临较多文档与合规要求
- 追求技术成长与职业稳定性、偏好结构化工作流程的应届计算机/数据相关专业毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据架构师、算法工程师或数据产品经理方向发展，逐步承担核心业务系统的规划与决策支持职责
- 负责大数据与AI基础模块的代码开发、部署与日常运维保障
- 熟练掌握Hadoop生态及Python/Spark等数据分析工具，具备扎实的计算机基础与网络协议知识
申请策略
- 关注中国电信数字化转型战略方向，准备1-2个将数据技术应用于实际业务增长（如用户画像、精准触达）的案例
- 突出Hadoop/Spark实战项目经历，强调数据清洗、建模到可视化分析的全链路能力
- 补充SQL高级查询与Linux环境操作，提前熟悉企业级数据中台架构与常见ETL工具
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点说明技术选型依据、数据处理链路设计、指标定义逻辑及最终业务产出
- 请描述你使用Spark或Hadoop处理大规模数据的完整流程及遇到的性能瓶颈如何优化？
- 如何设计一个从原始数据采集到精准营销落地的数据 pipeline？
- 面对业务方模糊的需求，你如何进行数据治理与方案拆解？
- 复习计算机网络与数据库原理基础，梳理过往课程项目或竞赛中的数据处理案例，准备英文自我介绍以应对四级/六级考核环节
职位点评
薪资福利78
成长发展82
工作生活72
使命价值68
薪资福利
78中等
国企校招通常提供完善的五险一金及补充福利，薪资处于当地市场合理区间，整体稳定性强。
薪资信号未披露（AI估算：6.5–9.5千/月）
成长发展
82较高
岗位涉及核心业务数据与精准营销，技术栈贴合行业主流，具备向数据科学家或架构师发展的空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Python、Spark、SAS、SPSS、R
业务类型profit_center
工作生活
72中等
国企通常作息相对规律，但项目期可能需配合交付节奏，整体WLB优于互联网大厂。
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
68中等
通信央企在数字基建与民生服务中扮演关键角色，社会价值显著，但技术创新节奏偏稳健。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度稳健跟随主流
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