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秦农银行

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数据类岗位

1、负责根据全行业务发展日标,各机构需求,结合业务场景,进行业务数据的分析挖掘工作,井形成分折挖掘报告;2、负责建立全行营销、绩效、风控、运营等数据分析挖掘体系,建立数据分折挖掘模型,并持续评估和优化;3.负责基于数据分析得到有价值的业务信息,为全行运营决策、产品方向、营销推广、风险管理等提供建设性建议,为各级管理层决策提供价值信息支撑;4.牵头规划和建立全行数据分析模型、数据分析工具等,支持技木开发团队完成系统建设,为全行数据分折提供楔型、工具.平台支撑;5.跟踪联邦学习、隐私计算、大模型等技术在金融数据应用中的实践和落地;6.负责数据治理体系建设,进行数据管理制度,规范,流程的设计与制定,包括数据标准制定、元数据管理、数据质量管理(问题治理+监控体系),推动数据资产价值最大化,支持银行业务决策和监管要求;7.设计元数据管理框架,制定元数据采集、存储、维护和应用的规范;维护元数据并确保数据血缘清晰可追溯;8.制定和维护银行数据标准,并推动标准在系统建设、数据交换中的落地;配合内外部审计和监管检查,确保数据合规性;9.定位数据质量问题根因,协调业务、科技、风险等部门制定改进方案并跟踪落实;提炼银行业务数据质量要求,监控关键数据指标,推动问题整改;10.建立并完善数据资产,实现数据资产全生命周期管理及价值评估。

3人

1.年龄40周岁(含)以下,大学本科及以上学历;数学、统计、计算机、金融工程、信息技术等相关专业;2.精通SQL/Python/R至少一种,熟悉银行常用数据库(Hive、Greenplum);3.掌握机器学习算法(如XGBoost、随机森林)在金融风控中的应用案例;4.熟悉主流的大数据分析方法和计算框架,对预测建模、统计抽样、机器学习和人工智能技术有项目经验;5、精通金融行业数据仓库架构,熟悉数据治理框架及数据资产管理方法论,具备金融监管报送系统建设经验者优先;6、熟悉银行重要业务系统业务流程及数据;7、逻辑清晰,具备问题分析和文档编写能力;8、优秀的跨部门协调能力,能有效沟通业务、技术及合规部门;9、持有CDMP、DAMA等数据管理认证证书者优先。