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一、数据仓库开发工程师
职位描述
1、参与财经部门消金、支付、保险、证券等业务线的离线与实时数据仓库设计，业务主题建设；
2、参与复杂链路依赖和多元数据内容生态下的数据治理工作，优化数据流程，保障数据质量；
3、响应策略、产品、运营等业务角色的数据需求，快速落地解决方案。
1、精通数据仓库实施方法论，深入了解大数据环境下的数据仓库体系； 2、负责过线上业务相关的仓库主题建设与维度建模，有快速迭***支撑实际业务场景经验； 3、具备较强编码能力，熟练掌握SQL/Python/Hive/Shell/Spark/Kafka/Flink中的多项； 4、善于沟通，具备优秀的技术与业务结合能力； 5、本科以上学历，三年以上数据仓库开发经验； 6、有高性能分布式平台开发经验，有金融行业经验优先。
二、大数据研发工程师
职位描述
1、打造领先的数据智能平台，通过在线数据分析、实时数据流、数据仓库等方式整理用户数据，建设用户分析、智能运营等场景化数据只能解决方案；
2、打造业界领先的存储、计算等分布式系统，为海量数据和大规模业务系统提供可靠的基础设施；
1、熟悉多项大数据领域的开源框架，e.g. Hadoop, Hive, Presto, Storm, Spark, Kafka, HBase, Redis, RocksDB, ElasticSearch, Druid, etc.；
2、强悍的编码和 troubleshooting 能力；
3、乐于挑战没有明显答案的问题，对新技术有强烈的学习热情。
三、数据挖掘工程师
职位描述
1、研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术，针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像以及用户属性； 2、基于对用户理解和大量数据特征，参与风控、精准营销、个性化定价等模型建设和领域研究，提升产品效果； 3、根据公司需要寻找和采集相关数据，对原始数据进行清理、甄别、归类和整合，并实现流程自动化。
1、机器学习、数据挖掘相关方向硕士及以上学历或 2 年以上工作经验，对用户画像分层/推荐系统有经验者优先考虑； 2、熟悉C/C++语言、Python、Java任意一种语言，较强的算法和数据结构功底；熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术,熟悉Hadoop/Spark/Hive技术优先； 3、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情； 4、良好的团队合作精神,较强的沟通能力。
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