岗位职责 1）负责招行大数据平台基础数据模型和衍生数据模型的设计和开发，包括逻辑模型、物理模型； 2）负责银行零售、批发相关板块数据的基础模型建设工作，保障数据质量和数据时效，建设招商数据中台。 岗位要求 1）本科及以上学历，计算机相关专业，1年以上数据仓库相关工作经验； 2）熟悉DB2、Oracle、MySQL、Teradata、SQL Server、Gauss、Hadoop 至少一种数据库，熟悉SQL等编程语言，熟悉数据仓库开发流程和相关理论知识； 3）熟悉常用操作系统如 Windows、Linux、AIX 等的日常操作，熟悉基本的shell命令； 4）具备数据仓库相关系统分析、设计和开发经验者优先；有银行业务系统或互联网公司开发经验者优先；有数仓ETL开发和模型设计开发经验者优先； 5）有良好的代码和文档编写能力，工作态度积极，责任心强，有良好的合作精神，沟通能力强。

岗位职责： 1、负责数据仓库公共模型设计、开发和管理维护 2、负责数据集市宽表设计、开发和管理维护 3、负责数据仓库、数据集市等相关数据质量问题的跟进和解决 岗位要求： 1、三年以上数据模型开发/设计经验 2、熟练掌握数据建模工具（如ERwin、PowerDesigner等） 3、熟悉大数据SQL开发、Oracle存储过程开发 4、对数据和业务敏感，有较好沟通表达和文字组织能力 5、有较强责任感、团队协作意识 6、基金/资管行业经验、基金从业资格认证、PMP认证从优

岗位职责: 1、负责数据需求沟通、需求调研、需求分析、需求跟踪； 2、负责业务源系统业务梳理、 信息调研、数据分析； 3、负责电网类类项目业务架构、数据模型架构设计； 4、负责逻辑数据模型设计、业务映射规则整理； 5、负责数据业务规则质量核对、校验； 岗位要求： 1、计算机或电力及相关专业、本科及以上学历； 2、2年以上软件相关工作经验、1年以上模型设计工作经验； 3、思路清晰，具有良好的沟通理解能力，较强的业务分析、业务建模、模型设计能力，能独立进行模型设计； 4、具备一定的解决方案编写能力，工作踏实、具备团队合作能力； 6、具备电力行业工作经验者优先； 7、参与过国网公司相关项目优先； 8、具备全业务数据中心、数据中台、项目中台等国网大项统推系统参与经验优先； 9、具备IEC CIS接口开发的项目经验或者GDA服务、TSDA服务研发相关的项目经验优先。

岗位职责： 1、根据业务需求，参与数据仓库的业务与需求分析及设计工作，形成设计与实施方案； 2、负责从数据集抽取、转换、清洗数据到数仓系统，编写数据库脚本进行数据处理； 3、负责数据仓库、应用集市的设计与数据建模； 4、参与数据仓库和企业数据化转型创新应用的数据调研、分析与目标数据架构设计工作。 岗位要求： 1、计算机、应用数学等相关专业本科或以上学历； 2、熟悉银行、保险等金融业务流程，熟悉金融行业数据模型，有金融业务系统或数据类系统开发经验者优先； 3、熟练掌握SQL编程、ETL开发，熟悉大数据技术栈； 4、熟悉掌握数据建模，特别是企业级数据仓库，和分析模型建模； 5、熟练数据加工与分析，ETL，数据清理转换，统计分析模型等； 6、具备数据管理能力，数据标准，数据质量，数据安全等数据资产管理； 7、良好的业务理解和归纳抽象能力；良好的服务意识、产品意识和质量意识；强烈的责任心，清晰的目标感；良好的团队精神、沟通能力、解决问题的能力和学习能力。

工作职责 1. 负责与BA进行和产品沟通，完成监管模型的落地转化； 2. 负责监管模型mapping和校验规则开发和迭代； 3. 负责基于监管数据集市进行ETL和调度方面的开发； 4. 负责监管数据的导入、迁移、清洗、核对等； 5. 负责解决监管数据模型的性能问题； 6. 负责监管数据模型的上线和更新。 任职资格 1. 计算机等相关专业毕业，本科及以上学历。 2. 熟悉监管报送行业，有监管报送ETL开发经验，包括但不限于east、1104、存保、大集中、金数等。 3. 3-5年及以上离线/实时数仓的项目经验，2-5年及以上离线/实时数仓ETL开发经验。 4. 熟悉大数据生态并有实战经验，包括但不限于Hive、HBase、Spark、Kafka、Flink、ClickHouse等。 5. 熟悉阿里云生态体系，具有EMR/Dataworks等相关经验者优先。 6. 熟悉主流数据管理平台及调度工具，以及元数据管理工具等。

职位描述： 1. 负责与BA进行和产品沟通，完成监管模型的落地转化； 2. 负责监管模型mapping和校验规则开发和迭代； 3. 负责基于监管数据集市进行ETL和调度方面的开发； 4. 负责监管数据的导入、迁移、清洗、核对等； 5. 负责解决监管数据模型的性能问题； 6. 负责监管数据模型的上线和更新。 职位要求： 1. 计算机等相关专业毕业，本科及以上学历。 2. 熟悉监管报送行业，有监管报送ETL开发经验，包括但不限于east、1104、存保、大集中、金数等。 3. 3-5年及以上离线/实时数仓的项目经验，2-5年及以上离线/实时数仓ETL开发经验。 4. 熟悉大数据生态并有实战经验，包括但不限于Hive、HBase、Spark、Kafka、Flink、ClickHouse等。 5. 熟悉阿里云生态体系，具有EMR/Dataworks等相关经验者优先。 6. 熟悉主流数据管理平台及调度工具，以及元数据管理工具等。 7. 熟练运用各类SQL，有SQL优化经验优先。 8. 数据监管模型开发，有基于数仓模型落地经验优先。 9. 思维敏捷，逻辑清晰，有快速学习能力；做事积极主动，责任心强；良好的沟通能力和团队合作精神。

岗位职责： 1、模型开发：负责信贷风险模型的开发、评估、验证和实施，从业务需求、数据采集清洗、特征构造转换、到模型训练测试及评估验证全流程工作，包括但不限于申请评分模型、催收模型、行为评分模型、反欺诈模型等的开发工作； 2、模型的设计：参与信贷业务各环节，根据需求进行模型的框架设计及算法优化改进； 3、数据分析：负责交付模型的表现跟踪分析，以及模型影响信贷业务的分析，及时配合业务进行模型优化，并为模型升级提供业务经验； 4、合作：负责与产品、模型需求方、系统等部对接，保证开发模型量化策略的准确实施，以及上线后的良好运维； 5、参与各类与外界的合作项目，包括评估风险等级、财务状况、风控能力等。 任职要求： 1、***本科及以上学历，数学、物理、计算机、统计、经济学等专业或工科（不限专业），211、985院校优先； 2、接触过任何程序设计语言，熟练使用Python，SAS, R等统计软件和SQL等数据库语言者为佳（非必须）； 3、具有基本的数据库知识； 4、热爱金融，执行能力强，善于沟通协调，有创新意识，逻辑思维能力强； 5、为人诚实、正直，对工作勤勉负责。

岗位职责： 1、负责信贷风险模型的开发、评估、验证和实施，从业务需求、数据采集清洗、特征构造转换到模型训练测试及评估验证全流程工作，包括但不限于申请评分模型、行为评分模型等开发工作； 2、参与信贷业务各环节，根据需求进行模型的框架设计及算法优化改进； 3、负责交付模型的表现跟踪分析，以及模型影响信贷业务的分析，及时配合业务进行模型优化； 4、与产品、模型需求方、系统等团队对接，保证开发模型量化策略 的准确实施，以及上线后的良好运维。 任职资格： 1、***硕士及以上学历，数学、统计等理工科专业，有扎实的数理基础； 2、具有基本的数据库知识和扎实的编码能力，能使用Python，R等统计软件和SQL等数据库语言者为佳； 3、熟悉常用的机器学习算法，包括但不限于XGBoost、LogisticRegression、决策树等； 4、具备良好的风险意识和判断能力，具备良好的数据和流程分析能力、归纳总结能力。

【岗位职责】 1. 参与系统的需求调研和需求分析，提出技术研究及可行性报告，并对此制定可落地方案并督促执行； 2. 针对业务需求，提供系统架构设计，包括系统应用逻辑架构、技术架构、数据架构、软件选型等； 3. 结合需求设计高扩展性、高性能、安全、稳定、可靠的技术系统 ； 4. 指导研发工程师的产品开发和技术研究工作，解决各类技术疑难问题，形成良好的研发氛围，提升团队整体技术水平。 【任职要求】 1. 7年以上的工作经验，至少三年以上的大型实时交易类系统或业务中台类系统的架构经验；保险、银行、证券、大型互联网公司经验优先； 2. 熟悉Java平台下高性能、高可用性、高可拓展性业务中台架构设计模式；精通多线程及队列编程，熟悉HTTP，TCP/IP协议； 3. 对数据库的基本理论和内部实现机制有深刻的理解，能够熟练应用MySQL/NoSQL，有实际大数据量的数据库设计经验； 4. 熟悉缓存技术，网站优化，服务器优化，集群技术处理、网站负载均衡、系统性能调优等软件编程高级技术； 5. 具有良好的逻辑思维能力，熟悉业务抽象和数据模型设计，能够形成领域归纳并抽象成领域模型，具有很强的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情； 知识面广，思路开阔，创新能力强，对新技术持有敏感性并愿意致力于新技术的探索和研究。

工作职责 1、数据模型：根据业务需求，运用机器学习、数据挖掘技术进行相关模型搭建，完成相应分析设计、数据清洗、数据挖掘、模型开发、模型上线和模型监测；承接风控模型及差异化策略在承保风控端的推动落地和效果监控； 2、 数据分析：承担健康险承保风险方向数据分析工作，搭建符合经营逻辑的承保风控指标体系，日常运营分析和监控； 3、 数据管理：完善承保过程数据库底层基础建设，根据日常数据分析和挖掘需求，搭建自动化报表和看板； 4、 AI视频设计类工作：根据核保文案通过AI视频工具生成行销辅助视频； 5、 完成上级交代的其他工作。 任职要求 1、本科或以上学历，数学、精算、保险学、统计学、计算机等相关专业； 2、具有1年以上数据挖掘、数据建模相关工作经验，熟悉基础统计理论和金融知识，掌握逻辑回归、GLM、Boosting、随机森林、神经网络等机器学习理论； 3、至少熟练掌握一门数据库语言（Oracle、MySQL）和一种数据分析软件（SAS、R、Python、SPSS），实施过保险风险挖掘项目经验者优先； 4、熟练使用AI视频类应用软件； 5、具备敏锐的金融大数据业务洞察力和良好的沟通能力，有一定数据产品思维，确保数据分析、数据建模与实际业务密切结合。

岗位职责： 工作内容： 1.负责数据或大数据类项目的设计、需求分析、开发、测试和维护工作； 2.负责数据或大数据类项目的后续优化和升级需求的相关开发测试工作； 3.负责基于大数据平台使用流处理工具进行ETL的相关开发； 4.负责数据中台相关主题域和数据服务的开发和测试工作； 5.配合数据模型分析工作，完成模型分析输入信息的探查、采集、准备等开发工作； 6.协助项目经理跟踪数据类项目的实施进度，需求管理，协调解决项目问题，根据系统后续使用情况，规划优化方案等；    技能要求： 1.计算机相关专业本科及以上学历 ;  2.3年以上寿险数据或大数据类项目工作经验，有数据类项目需求分析经验，熟练掌握SQL,了解寿险业务和指标体系，； 3.熟悉数据中台架构或熟悉数仓分层分主题体系架构;  4.熟悉主流数据库系统：oracle、mysql和nosql数据库,有相关ETL开发经验； 5.熟悉分布式、缓存、消息队列、负载均衡等机制及实现，具备大规模高并发访问的应用系统开发经验者优先； 6.有相关大数据知识，了解大数据平台的基本架构和组件优先； 7.有完整的交付类项目经验，有数据中台用户中台项目经验优先; 8.具备较强的自学能力，团队精神及抗压能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，较强的沟通表达能力与协作推进能力。

职责描述： 1. 理解数据业务，负责数据平台核心数据资产内容的设计与开发工作，实现高质量数据的互通与共享 2. 负责数据仓库、数据集市的数据模型设计 3. 参与数据仓库ETL规则设计和开发 岗位要求： 1. 3年以上金融/互联网数据仓库建设经验。 2. 熟悉数据仓库建设方法论,熟悉数据仓库架构和模型设计。 3. 熟悉数据仓库领域知识和技能，包括但不局限于：元数据管理、数据质量管理等。 4. 精通ETL开发和SQL开发及SQL性能调优。 5. 良好的数据敏感度，能从数据中发现问题并解释，较强的数据和业务理解能力。 6. 具有良好的表达能力和沟通能力，态度积极，责任心强，思维清晰。 7. 具备统计学、数学和数据挖掘知识基础，精通数据挖掘方法论，有数据分析和建模经验者优先。

职责要求： 1.负责数据模型的需求分析、模型设计、数据开发工作； 2.负责数据产品模型的维护； 3.负责数据管理类任务的开展实施，如数据建模，元数据管理、数据质量管理、数据资产梳理、数据资产评估与分析、数据运营等工作。 招聘要求： 1.***本科及以上学历，金融、经济学、数据分析、统计学等相关专业毕业； 2.熟悉掌握大数据及数据仓库原理; 3.熟悉Greenplum(GP)/Teradata(TD)/MPP/mysql/Oracle/Redis/MongoDB/Neo4j一种或者多种数据库，具备大型数据库（TD/GP/MPP）的工作经验优先考虑；熟悉掌握ERWIN等建模工具。 4.有很强责任心.团队精神和持续研究学习的能力，能够接受工作挑战。

岗位职责： 1、深度参与数字化转型项目，提供变革方案，主导数据治理项目，组织拉通业务和技术部门共同推进项目实施，包括数据需求调研与分析、数据标准制定、数据生命清理、数据质量监控、数据管理规章制度设计等； 2、负责数据管理专业领域的规划及实施落地，包括企业级数据模型及架构管理、元数据管理、主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理和数据资产管理等数据全生命周周期管理； 3、负责对数据的收集、整理、组织、存储、加工、归档、消亡各个过程进行控制与管理，以确保获得准确的数据满足数据服务的要求数据架构、数据模型（逻辑）、数据质量、元数据、主数据和数据安全等相关内容的要求； 4、规划数据管理体系，完善数据管理标准，管理制度、监督与考核办法，并建立、发布和维护相应标准化文档；负责统筹并建立内外部数据管控机制、管理规划和考核评价机制； 5、负责跟进行业大数据服务，根据业务发展推动引入外部数据源，推动数据中台建立，支撑业务高速发展； 6、负责数据治理落地相关工作的推进、跟踪、检查和宣讲，引入业界数据管理最佳实践，沉淀公司级数据治理实施能力。 任职要求： 1、***本科及以上学历，统计学、数学、金融、计算机相关专业； 2、熟悉数据治理知识体系框架，5年以上大型金融企业数据治理相关工作经验，系统掌握数据治理方法论，具备数据管理规划设计落地实施经验，作为项目负责人或核心成员主导过主数据治理项目实施者优先； 3、熟悉数据治理知识框架体系，精通主数据治理方法论，熟悉DAMA、DCMM等，具有数据治理专家（CDGP）、PMP等资质证书优先考虑； 4、具备项目价值提炼，总结项目核心亮点、项目规划、工作业绩等能力，以及调研访谈、方案设计及展示能力； 5、具备丰富的项目管理能力，能够制定工作计划、监控推动计划执行、保证交付质量、确保项目阶段目标达成，具有良好的沟通和组织协调能力；语言表达能力强，逻辑思维能力强，思路清晰。

职位职责： 我们正在寻找AI/ML技术的技术专家，包括计算机视觉(CV)，自然语言处理(NLP)和音频信号处理。您将负责与各种利益相关者(产品、运营、政策和工程)合作，并开发最先进的模型。 1、利用自然语言处理、机器学习或计算机视觉等内容理解能力设计和构建产品核心能力，提取数据洞察并优化变现策略； 2、基于最新的深度学习、机器学习、统计和优化技术的算法开发创新性解决方案并构建业务问题原型； 3、从0到1管理数据项目，并与产品经理协作定义用户故事和成功指标来指导开发过程； 4、使用不限于AB测试等方法验证项目的商业价值和预计收益； 5、与工程团队合作部署数据模型并将解决方案规模化。 We are looking for generalists and specialists in AI/ML techniques, including computer vision (CV), natural language processing (NLP), and audio signal processing. You will be responsible for partnering with a variety of stakeholders (product, operations, policy, and engineering) and developing state-of-the-art models. 1. Design and build core capabilities by leveraging content understanding; capabilities, such as natural language processing, machine learning, or computer vision, to extract insights and improve monetization strategies; 2. Develop creative solutions and build prototypes for business problems using algorithms based on the latest deep learning, machine learning, statistics, and optimization techniques; 3. Independently manage data projects from 0 to 1, and collaborate with product managers to define user stories, and success metrics to guide the development process; 4. Verify the business value and estimated revenue of the project using methods such as AB testing; 5. Collaborate with engineering teams to deploy and scale data science solutions. 职位要求： 1、了解统计学，机器学习和分析的基本数学基础知识； 2、至少 3 年数据分析经验，具有 ML/DL 和 CV/NLP/Speech 之一的行业经验； 3、具有探索性数据分析、统计分析和假设检验以及模型开发的经验； 4、精通 SQL、Hive、Presto 或 Spark，并具有处理大型数据集的经验； 5、熟练掌握Python和SQL，以及tensorflow、pytorch等ML/DL框架； 6、清楚地了解数据pipeline、模型开发、模型测试和部署； 7、有 CI/CD（如 git）和云服务（如 AWS/GCP/Azure）的经验者优先； 8、具备英文沟通能力强；能够以易于理解的方式向技术/非技术同事传达分析和技术内容； 9、具有求知欲以及出色的解决问题和量化能力，包括拆解问题、找出根本原因并提出解决方案。 1. Knowledge of underlying mathematical fundamentals in statistics, machine learning and analytics; 2. At least 3 years experience in data modeling/analysis, with industry experience in ML/DL and one of CV/NLP/Speech; 3. Experience with exploratory data analysis, statistical analysis and hypothesis testing, and model development; 4. Fluency in SQL, Hive, Presto, or Spark and having experience working with large datasets; 5. High proficiency in Python and SQL, and ML/DL frameworks such as tensorflow, pytorch; 6. Clear understanding of data pipeline, model development, model testing and deployment; 7. Experience in CI/CD such as git and cloud services such as AWS/GCP/Azure will be highly desirable; 8. Advanced English with good communications skills; able to communicate analytical and technical content in an easy to understand way to both technical and non-technical audiences; 9. Intellectual curiosity, along with excellent problem-solving and quantitative skills, including the ability to desegregate issues, identify root causes and recommend solutions.