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工作職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)相關(guān)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)流設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、業(yè)務(wù)需求分析和數(shù)據(jù)挖掘建模等，構(gòu)建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析體系，協(xié)助業(yè)務(wù)確定各項(xiàng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)。 2.運(yùn)用Hadoop、Spark等工具完成海量數(shù)據(jù)清洗、分析與深度挖掘，揭示業(yè)務(wù)規(guī)律與趨勢(shì)。 3. 參與公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)，任務(wù)調(diào)度，監(jiān)控預(yù)警，持續(xù)完善大數(shù)據(jù)平臺(tái)，保證穩(wěn)定性與安全性。 4. 參與公司數(shù)據(jù)中臺(tái)規(guī)劃，制定并完善開(kāi)發(fā)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)和流程。 5. 深入業(yè)務(wù)，理解業(yè)務(wù)運(yùn)作邏輯，按照業(yè)務(wù)部門(mén)需求或者數(shù)據(jù)分析需要，開(kāi)發(fā)各類(lèi)主題報(bào)表，并進(jìn)行可視化展示。 6.應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法建立數(shù)據(jù)模型進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)測(cè)、分析。 7.持續(xù)探索前沿?cái)?shù)據(jù)分析工具與技術(shù)，優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺(tái)功能與分析方法，提升團(tuán)隊(duì)技術(shù)效能。 8.建立跨部門(mén)協(xié)作機(jī)制，精準(zhǔn)傳遞數(shù)據(jù)洞察結(jié)果與策略建議，賦能業(yè)務(wù)增長(zhǎng)與創(chuàng)新。 任職要求： 1.本科及以上學(xué)歷，7年以上有大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/大數(shù)據(jù)/BI/數(shù)據(jù)分析的整體實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，實(shí)際參與過(guò)大型數(shù)據(jù)分析類(lèi)項(xiàng)目的需求、開(kāi)發(fā)、維護(hù)等各項(xiàng)工作。 2.精通 Java/Scala/Python 等編程語(yǔ)言，熟悉 Linux 操作系統(tǒng)。 3.熟練掌握SQL編程和優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)，熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)如Oracle, Mysql等。 4.熟悉至少一種實(shí)時(shí)計(jì)算引擎SparkStreaming, Flink, Storm。 5.深入理解HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Spark、HBase、Trino 等組件的原理和應(yīng)用。 6.了解基本的數(shù)據(jù)加工、計(jì)算、分析、數(shù)據(jù)管理方法與流程。 7.熟悉ETL、報(bào)表、調(diào)度等多種產(chǎn)品機(jī)制，對(duì)BI報(bào)表開(kāi)發(fā)，可視化展現(xiàn)有充分的理解，有BI分析工具使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 8.有財(cái)務(wù)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)平臺(tái)咨詢(xún)經(jīng)驗(yàn)，熟悉財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理、信用評(píng)估等模型，熟悉財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工具優(yōu)先。 9.如有航運(yùn)業(yè)相關(guān)背景或財(cái)務(wù)相關(guān)項(xiàng)目背景優(yōu)先。