- 主题:【社招】光大银行总行信息科技部社会招聘
职位： 数据分析师-智能营销方向、数据分析师-智能运营方向、数据分析师-智能财务方向、算法工程师-智能营销方向、算法工程师-智能运营方向、算法工程师-智能财务方向、数据挖掘工程师、大数据技术经理-智能应用方向、大数据研发工程师-智能应用方向
学历：全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑
年龄：年龄35周岁及以下
薪酬待遇：20K-45K/月
工作地点：石景山
应聘方式：请将个人简历电子版发至邮箱：ceb_20201234@163.com。邮件标题格式：拟应聘岗位名称+应聘人员姓名
其他补充信息：部门内部推荐渠道，简历通过，会很快安排面试。
一、数据分析师-智能营销方向 若干
岗位职责：
1、结合银行客户经营和营销重点任务，通过数据分析挖掘支持客户分析、精准营销、产品推荐、旅程营销等工作；
2、基于分析主题或业务目标，自主设计分析思路，对数据进行清洗、加工、统计分析，编写分析报告，并基于分析结果给出合理建议；
3、设计、开发和运营数据产品；
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
3、对数据分析有强烈兴趣，具数据敏感度，有较强的数据处理、分析能力和表达能力，有良好的学习能力和强烈的进取心；
4、熟悉数据库，擅长使用SQL、Excel、SAS等语言和工具处理数据；
5、熟悉银行业务，尤其是零售板块的客户服务、客户经营、客户管理和产品分析管理。
二、数据分析师-智能运营方向 若干
岗位职责：
1、结合银行业务领域重点任务，通过业务场景理解、业务数据分析支持客户洞察、行为分析、用户线上运营、渠道运营、权益运营等工作；。
2、负责数据分析领域的工作，参与数据产品研发和数据分析报告的规划、设计及交付。
3、结合前沿技术和内外部数据探索运营智能化应用场景，参与银行大数据创新项目的研究与落地。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、作为核心团队成员参与过线上运营、渠道运营、用户行为分析等数据分析和数据挖掘相关项目，有实际项目成果者优先考虑；
3、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
4、熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与金融应用场景进行结合应用；
5、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密。
三、数据分析师-智能财务方向 若干
岗位职责：
1、结合银行智能财务领域重点任务，开展资产负债、财务、定价、流动性相关分析；
2、负责智能财务领域的重要指标监测及关键业务驱动因素分析；
3、参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施，应用机器学习建模的方法进行客群分类，支持财务相关策略制定；
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、具有金融行业数据分析经验，具有资产负债管理、盈利性分析、客户差异化定价管理、流动性管理等领域数据分析经验优先考虑；
3、具备数据高度敏感性和处理能力，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
四、算法工程师-智能营销方向 若干
岗位职责：
1、结合银行客户经营和营销重点任务，通过数据分析挖掘支持客户分析、精准营销、产品推荐、旅程营销等工作；
2、运用机器学习和深度学习技术进行数据挖掘建模和应用；
3、负责或参与机器学习技术在营销领域的探索和算法应用研究；
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
3、熟悉数据挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
4、熟练掌握常见的机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、聚类、关联规则等；
5、熟悉掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具；
6、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密。
五、算法工程师-智能运营方向 若干
岗位职责：
1、结合银行智能运营领域重点任务，运用机器学习和深度学习技术进行数据挖掘建模支持用户运营、智能推荐、渠道运营、权益运营等工作；
2、负责数据挖掘领域的工作，参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施；
3、负责机器学习和深度学习领域的算法模型研究工作，关注相关领域技术动态，提出实现最前沿的算法，并将其在业务中探索实践，持续提升算法效果和用户体验。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、作为核心团队成员参与过线上运营、渠道运营、用户行为分析等数据分析和数据挖掘相关项目，有实际项目成果者优先考虑；
3、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
4、熟悉掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与金融应用场景进行结合应用；
5、熟悉机器学习基本框架和模型常用算法，并对其中至少一种有应用经验；
6、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
六、算法工程师-智能财务方向 若干
岗位职责：
1、结合银行业务领域重点任务，通过数据挖掘、机器学习支持智能定价、智能财务等工作。
2、负责数据挖掘领域的工作，参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施。
3、结合前沿技术探索智能财务应用场景，参与银行大数据创新项目的研究与落地。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、作为核心团队成员参与过银行数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
3、熟悉数据挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
4、熟练掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与智能财务应用场景进行结合应用；
5、具备的交互设计能力和数据可视化设计能力，对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力。
七、数据挖掘工程师 若干
岗位职责：
1、负责数据挖掘领域的工作，从业务逻辑中提炼并计算指标，支持风控数据分析工作。
2、搭建指标体系，通过建模和分析等手段，描述各个因素对核心业务目标的影响。对核心指标进行监控。
3、参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施。包括数据准备、数据分析、数据建模、模型优化、算法应用等工作。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑。
2、2年及以上银行、大数据分析、IT公司从事金融行业数据挖掘相关工作经验。
3、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有项目管理经验者优先考虑。
4、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力。
5、熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具，熟悉文本挖掘、图挖掘、机器学习（基本框架和常用算法）、深度学习等相关模型、算法者优先。
6、具备大数据Hadoop相关组件（spark/Hive/Kafka等）Hadoop生态知识者优先。
7、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密，有良好的团队合作能力。
八、大数据技术经理-智能应用方向 若干
岗位职责：
1、负责大数据智能应用领域的需求分析、数据建模、设计开发、测试、投产等工作，对项目进行技术把控，保证项目质量；
2、结合大数据智能应用的发展方向，负责智能应用项目的实施落地和宣贯推广；
3、结合业务反馈以及市场需求，提出合理的解决方案，不断完善在线系统、持续提升系统的功能和数据处理能力。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、具备2年（研究生1年）以上数据领域研发工作经验；
3、熟练掌握SQL语言，熟悉Hadoop生态相关组件（HDFS、HBase、Hive、Spark、Solr等），熟悉MPP数据库（Teradata、Greenplum、华为GaussDB、GBase等），对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力和产品执行力；
4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
九、大数据研发工程师-智能应用方向 若干
岗位职责：
1、负责智能应用领域的产品研发工作，参与核心代码的开发和测试工作；
2、负责智能应用研发领域的技术应用趋势跟踪，进行技术分享，促进研发能力提升，不断孵化智能应用领域新产品；
3、结合业务反馈以及市场需求，提出产品改进意见，不断完善在线产品、持续提升产品的功能和数据处理能力。
招聘条件：
1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
2、具备2年（研究生1年）以上数据领域研发工作经验；
3、熟练掌握SQL、JAVA、Python等一种或一种以上开发语言，熟悉Hadoop生态相关组件（HDFS、HBase、Hive、Spark、Solr等），熟悉MPP数据库（Teradata、Greenplum、华为GaussDB、GBase等），对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力和产品执行力；
4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
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: 职位：数据分析师-智能营销方向、数据分析师-智能运营方向、数据分析师-智能财务方向、算法工程师-智能营销方向、算法工程师-智能运营方向、算法工程师-智能财务方向、数据挖掘工程师、大数据技术经理-智能应用方向、大数据研发工程师-智能应用方向
: 学历：全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑
: 年龄：年龄35周岁及以下
: 薪酬待遇：20K-45K/月
: 工作地点：石景山
: 应聘方式：请将个人简历电子版发至邮箱：ceb_20201234@163.com。邮件标题格式：拟应聘岗位名称+应聘人员姓名
: 其他补充信息：部门内部推荐渠道，简历通过，会很快安排面试。
: 一、数据分析师-智能营销方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行客户经营和营销重点任务，通过数据分析挖掘支持客户分析、精准营销、产品推荐、旅程营销等工作；
: 2、基于分析主题或业务目标，自主设计分析思路，对数据进行清洗、加工、统计分析，编写分析报告，并基于分析结果给出合理建议；
: 3、设计、开发和运营数据产品；
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
: 3、对数据分析有强烈兴趣，具数据敏感度，有较强的数据处理、分析能力和表达能力，有良好的学习能力和强烈的进取心；
: 4、熟悉数据库，擅长使用SQL、Excel、SAS等语言和工具处理数据；
: 5、熟悉银行业务，尤其是零售板块的客户服务、客户经营、客户管理和产品分析管理。
: 二、数据分析师-智能运营方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行业务领域重点任务，通过业务场景理解、业务数据分析支持客户洞察、行为分析、用户线上运营、渠道运营、权益运营等工作；。
: 2、负责数据分析领域的工作，参与数据产品研发和数据分析报告的规划、设计及交付。
: 3、结合前沿技术和内外部数据探索运营智能化应用场景，参与银行大数据创新项目的研究与落地。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、作为核心团队成员参与过线上运营、渠道运营、用户行为分析等数据分析和数据挖掘相关项目，有实际项目成果者优先考虑；
: 3、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
: 4、熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与金融应用场景进行结合应用；
: 5、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密。
: 三、数据分析师-智能财务方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行智能财务领域重点任务，开展资产负债、财务、定价、流动性相关分析；
: 2、负责智能财务领域的重要指标监测及关键业务驱动因素分析；
: 3、参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施，应用机器学习建模的方法进行客群分类，支持财务相关策略制定；
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、具有金融行业数据分析经验，具有资产负债管理、盈利性分析、客户差异化定价管理、流动性管理等领域数据分析经验优先考虑；
: 3、具备数据高度敏感性和处理能力，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
: 4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
: 四、算法工程师-智能营销方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行客户经营和营销重点任务，通过数据分析挖掘支持客户分析、精准营销、产品推荐、旅程营销等工作；
: 2、运用机器学习和深度学习技术进行数据挖掘建模和应用；
: 3、负责或参与机器学习技术在营销领域的探索和算法应用研究；
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
: 3、熟悉数据挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
: 4、熟练掌握常见的机器学习算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、聚类、关联规则等；
: 5、熟悉掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具；
: 6、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密。
: 五、算法工程师-智能运营方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行智能运营领域重点任务，运用机器学习和深度学习技术进行数据挖掘建模支持用户运营、智能推荐、渠道运营、权益运营等工作；
: 2、负责数据挖掘领域的工作，参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施；
: 3、负责机器学习和深度学习领域的算法模型研究工作，关注相关领域技术动态，提出实现最前沿的算法，并将其在业务中探索实践，持续提升算法效果和用户体验。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、作为核心团队成员参与过线上运营、渠道运营、用户行为分析等数据分析和数据挖掘相关项目，有实际项目成果者优先考虑；
: 3、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
: 4、熟悉掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与金融应用场景进行结合应用；
: 5、熟悉机器学习基本框架和模型常用算法，并对其中至少一种有应用经验；
: 6、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
: 六、算法工程师-智能财务方向若干
: 岗位职责：
: 1、结合银行业务领域重点任务，通过数据挖掘、机器学习支持智能定价、智能财务等工作。
: 2、负责数据挖掘领域的工作，参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施。
: 3、结合前沿技术探索智能财务应用场景，参与银行大数据创新项目的研究与落地。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、作为核心团队成员参与过银行数据分析或数据挖掘项目，有实际项目成果者优先考虑；
: 3、熟悉数据挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力；
: 4、熟练掌握SAS、Python、R等一种或一种以上的分析工具，能够尝试将机器学习、深度学习技术与智能财务应用场景进行结合应用；
: 5、具备的交互设计能力和数据可视化设计能力，对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力。
: 七、数据挖掘工程师若干
: 岗位职责：
: 1、负责数据挖掘领域的工作，从业务逻辑中提炼并计算指标，支持风控数据分析工作。
: 2、搭建指标体系，通过建模和分析等手段，描述各个因素对核心业务目标的影响。对核心指标进行监控。
: 3、参与数据挖掘及数据产品研发的规划、设计及实施。包括数据准备、数据分析、数据建模、模型优化、算法应用等工作。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑。
: 2、2年及以上银行、大数据分析、IT公司从事金融行业数据挖掘相关工作经验。
: 3、作为核心团队成员参与过金融数据分析或数据挖掘项目，有项目管理经验者优先考虑。
: 4、熟悉数据分析挖掘过程，具备独立完成数据抽取、数据处理、数据建模及验证、数据分析报告等任务的能力。
: 5、熟练掌握Python、R等一种或一种以上的分析工具，熟悉文本挖掘、图挖掘、机器学习（基本框架和常用算法）、深度学习等相关模型、算法者优先。
: 6、具备大数据Hadoop相关组件（spark/Hive/Kafka等）Hadoop生态知识者优先。
: 7、具有较强的逻辑分析能力，同时对新知识、新事物具有强烈的钻研精神，思路清晰、思维缜密，有良好的团队合作能力。
: 八、大数据技术经理-智能应用方向若干
: 岗位职责：
: 1、负责大数据智能应用领域的需求分析、数据建模、设计开发、测试、投产等工作，对项目进行技术把控，保证项目质量；
: 2、结合大数据智能应用的发展方向，负责智能应用项目的实施落地和宣贯推广；
: 3、结合业务反馈以及市场需求，提出合理的解决方案，不断完善在线系统、持续提升系统的功能和数据处理能力。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、具备2年（研究生1年）以上数据领域研发工作经验；
: 3、熟练掌握SQL语言，熟悉Hadoop生态相关组件（HDFS、HBase、Hive、Spark、Solr等），熟悉MPP数据库（Teradata、Greenplum、华为GaussDB、GBase等），对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力和产品执行力；
: 4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
: 九、大数据研发工程师-智能应用方向若干
: 岗位职责：
: 1、负责智能应用领域的产品研发工作，参与核心代码的开发和测试工作；
: 2、负责智能应用研发领域的技术应用趋势跟踪，进行技术分享，促进研发能力提升，不断孵化智能应用领域新产品；
: 3、结合业务反馈以及市场需求，提出产品改进意见，不断完善在线产品、持续提升产品的功能和数据处理能力。
: 招聘条件：
: 1、年龄35周岁及以下，全日制本科及以上学历、985或211院校优先考虑；
: 2、具备2年（研究生1年）以上数据领域研发工作经验；
: 3、熟练掌握SQL、JAVA、Python等一种或一种以上开发语言，熟悉Hadoop生态相关组件（HDFS、HBase、Hive、Spark、Solr等），熟悉MPP数据库（Teradata、Greenplum、华为GaussDB、GBase等），对数据敏感，有良好的沟通协调能力、逻辑思维能力和产品执行力；
: 4、具备较强的工作责任心和团队合作意识，抗压能力强，具有较强分析问题和解决问题的能力，具备良好的协调沟通能力。
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