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崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目前期的業(yè)務(wù)需求梳理、業(yè)務(wù)系統(tǒng)梳理、數(shù)據(jù)資源盤點(diǎn)
2、負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目期間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定，數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估，數(shù)據(jù)優(yōu)化方案
3、負(fù)責(zé)公司數(shù)據(jù)中臺(tái)項(xiàng)目完成后數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)掘，數(shù)據(jù)模型優(yōu)化
4、能夠提出對(duì)公司數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)模式的獨(dú)特見(jiàn)解，通過(guò)分析、挖掘數(shù)據(jù)，產(chǎn)生業(yè)務(wù)增值
5、能夠基于海量結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，建立大宗商品、原油期貨量化交易模型、客戶風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、客戶流失預(yù)警、反欺詐等模型，并且持續(xù)優(yōu)化，解決不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的實(shí)際問(wèn)題

任職要求：
1、參與過(guò)兩個(gè)以上數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)中臺(tái)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的技術(shù)主導(dǎo)工作
2、熟悉大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理體系方法論，包括但不限于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)目錄管理、數(shù)據(jù)治理管理、數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和建設(shè)
3、具備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模實(shí)操能力和經(jīng)驗(yàn)(離線、近線、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù))；熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模工具、ETL工具、SQL腳本開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)簽技術(shù)，熟悉阿里云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖建模技術(shù)候選人優(yōu)先,AnalyticDB MySQL、Dataworks、Maxcomputer等
4、五年及以上機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)建模工作經(jīng)驗(yàn)，掌握主流數(shù)據(jù)挖掘方法、熟悉大宗商品等業(yè)務(wù)知識(shí)，具有實(shí)際項(xiàng)目落地部署經(jīng)驗(yàn)，具備“懂業(yè)務(wù)”、“懂?dāng)?shù)據(jù)”、“懂技術(shù)”的能力
5、能夠熟練運(yùn)用SQL、Python等相關(guān)工具，具有扎實(shí)的工程技術(shù)基礎(chǔ)，具有大數(shù)據(jù)處理（Hadoop/Hbase/Hive/spark等）經(jīng)驗(yàn)
6、有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘綜合技術(shù)背景和經(jīng)驗(yàn)人選更佳
7、具有良好的商業(yè)敏感度、優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析技能，能夠結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)邏輯，設(shè)計(jì)創(chuàng)新實(shí)際的分析方法以解決復(fù)雜的商業(yè)問(wèn)題，業(yè)務(wù)意識(shí)和落地能力都要強(qiáng)
8、良好的溝通能力和快速推動(dòng)業(yè)務(wù)落地能力，能夠協(xié)同工作，樂(lè)于在技術(shù)上指導(dǎo)幫助團(tuán)隊(duì)成員