持续招聘中
【 在 Retriever 的大作中提到: 】
: 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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