年龄条件
一般不超过35周岁（1990年9月30日以后出生），博士研究生可放宽至40周岁（1985年9月30日以后出生）。特别优秀的，条件可适当放宽
学历条件
本科及以上
学位条件
学士及以上（与应聘岗位所需学历相对应）
专业条件
本科专业：计算机类、数学类，电子信息工程、电子科学与技术、通信工程、信息工程、人工智能、信息管理与信息系统、大数据管理与应用、统计学、应用统计学、数据科学等相关专业。
研究生专业：计算机科学与技术、信息与通信工程、软件工程、网络空间安全、数学、统计学（一级学科），电子信息、新一代电子信息技术、通信工程、计算机技术、软件工程、人工智能、大数据技术与工程、网络与信息安全（二级学科）等相关专业。
专业分类以国务院学位委员会、教育部最新版专业目录为准。
岗位要求
1.精通SQL，熟悉 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、HBase、Doris等主流大数据组件技术。
2.对银行金融业务有一定的了解，熟悉存款、贷款、理财、核算等业务流程。
3.满足以下条件之一即可：
（1）具备复杂数据处理及性能优化能力。掌握Java/Scala/Python至少一种语言开发工具，能够编写高性能分布式程序并解决内存管理、并发控制及调优问题。
（2）具备金融行业数据分析经验，能够运用大数据、人工智能等技术推动数据分析挖掘业务场景落地，为数字化运营提供数据支持，辅助业务决策。
（3）具备监管报送类系统开发经验，熟悉银行监管报送系统（如EAST、1104、人行金融统计等），熟练编写SQL语句，能设计监管数据模型并落地实施。
（4）具备金融行业数据模型开发维护经验，具有丰富的金融业务数据模型设计经验，熟练掌握维度建模方法论。主导过范式或维度模型设计且对金融主题模型有深入了解。
4.具有2年以上数据开发相关工作经验。有知名金融科技企业、互联网头部企业或商业银行金融科技相关岗位工作经历者优先。