1、負(fù)責(zé)公司各業(yè)務(wù)方向數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用、數(shù)據(jù)治理、人工智能相關(guān)業(yè)務(wù)需求調(diào)研、分析、場景設(shè)計(jì)及落地推動;
2、參與集團(tuán)數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)和落地,如制定集團(tuán)數(shù)據(jù)治理制度,搭建集團(tuán)數(shù)據(jù)架構(gòu),推進(jìn)數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)、審核數(shù)據(jù)模型、落地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、監(jiān)督數(shù)據(jù)質(zhì)量等;
3、參與大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì),基于Hive、Spark、Hadoop的計(jì)算架構(gòu),進(jìn)行大數(shù)據(jù)開發(fā)工作,撰寫腳本實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺上的自動化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析;
4、參與人工智能算法與應(yīng)用場景的應(yīng)用,包括但不限于自然語言理解類、語音分析類、文本挖掘類、計(jì)算機(jī)視覺類、最優(yōu)化、智能推薦類、特征挖掘類、人機(jī)交互類、推理類、博弈類、知識圖譜類、知識工程類相關(guān)算法等;
5、承接數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用、數(shù)據(jù)治理、人工智能相關(guān)相關(guān)項(xiàng)目的落地實(shí)施、技術(shù)支持和項(xiàng)目管理,并綜合考慮業(yè)務(wù)/數(shù)據(jù)/算法等因素,持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化;
6、技術(shù)預(yù)研、探索并應(yīng)用大數(shù)據(jù)及人工智能前沿技術(shù),持續(xù)跟蹤發(fā)展生態(tài),規(guī)劃公司數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)應(yīng)用。
1、大學(xué)碩士或以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè);
2、有強(qiáng)烈的責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)合作精神、具備良好的溝通能力以及快速學(xué)習(xí)的能力,有獨(dú)立項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn);
3、熟練使用Java或其他語言進(jìn)行復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)處理工作,具備海量數(shù)據(jù)處理以及性能優(yōu)化的能力,熟悉大數(shù)據(jù)架構(gòu)并能夠定位數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)的瓶頸并進(jìn)行性能優(yōu)化的優(yōu)先;
4、數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用方向,要求精通SQL語言,同時熟練掌握大數(shù)據(jù)生態(tài)工具開發(fā)技能,包括Hive、MapReduce、Spark、Kafka、Flink、HBase等,能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)存儲查詢的優(yōu)化;
5、數(shù)據(jù)治理方向,熟練掌握數(shù)據(jù)治理方法,有豐富的指標(biāo)管理體系建設(shè)經(jīng)驗(yàn),具備元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等實(shí)施經(jīng)驗(yàn);
6、人工智能方向,扎實(shí)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方法,具有工程化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),能主動追蹤前沿技術(shù)方向并結(jié)合證券行業(yè)進(jìn)行工程化落地;至少熟悉Python、C++、scala等一門語言,至少熟悉一種深度學(xué)習(xí)框架(TensorFlow/Keras/Caffe等);
7、3年以上大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn),有數(shù)據(jù)倉庫或人工智能方向從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,具有金融證券行業(yè)背景者優(yōu)先。