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python可以做什么工作-济南大数据可以做哪些岗位

时间:2018-12-10 22:32:17

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python可以做什么工作-济南大数据可以做哪些岗位

金融

a.大数据项目经理15-25K,5-

项目管理、系统架构

职位说明

(1)负责大数据产品的规划、宣传和产品推广。

(2)负责业务文档的编写、业务原型的开发,从业务角度确认产品的正确性。

(3)支持项目经理的需求工作。

b.大数据工程师,18-35K,3-5年

数据分析、数据库开发、数据架构

岗位职责:

1.参与大数据平台建设,结合应用需求,发现潜在的特征,规划应用场景,挖掘现有数据的价值,驱动业务发展。

2.从场景和问题出发,运用内外部数据,对业务数据进行场景识别,发现和挖掘大数据价值。

3.负责业务数据分析,包括数据建模、算法实现、分析应用、结果评估等。

岗位要求:

1.计算机、经济/金融、数学相关专业本科或以上学历,有3年以上的数据分析经验,熟练常用数据结构及算法,对其中一个领域或几种算法有深入研究,年龄原则上不超过35周岁。

2.熟悉Python、R或C++,有较强的数据敏感性,在经济/金融领域大规模数据处理及挖掘有经验,熟悉元数据管理和数据安全管理方法。

3.深入大数据生态体系,对Hadoop,spark,hive等分布式框架有深刻理解,通读主要源码,有大数据项目构建经验。

4.熟练人工智能项目构建流程,熟悉目前业界使用的机器学习算法;熟悉深度学习常用算法,熟练TensorFlow,Pytorch,Caffe其中一种深度学习框架;对图像识别,语音识别,自然语言处理,推荐系统,知识图谱有项目经验者优先。

c.大数据分析挖掘岗,15-25K,3-5年

SQL、Python、数据建模

岗位描述:

1、结合银行业务领域重点任务,通过数据分析支持精准营销、客户服务、智能风控、运营优化等工作。

2、负责数据挖掘建模工作,参与数据产品的规划、设计及实施。

3、负责针对业务需求开展数据应用系统需求分析、设计、开发、项目管理工作。

4、负责对分行数据分析挖掘工作提供技术支持,并对相关人员进行文化宣贯和技能培训。

5、全日制本科及以上学历,计算机、数据等相关专业,具有3年以上金融行业数据服务或数据仓库、数据集市建设工作经验,年龄在35周岁及以下。

6、熟悉数据模型设计方法,熟练掌握SQL语言、SAS、R、Python等一种或一种以上的分析工具。

7、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。

d.数据产品分析师(银行/大数据/风险方向),20-30K,3-5年

数据分析、风控银行

岗位职责:

1、梳理产品需求、规划产品功能、设计产品逻辑、参与产品建模及内容制作,并制作产品原型、编写PRD等文档;

2、根据公司数据资源深度分析,挖掘数据价值;

3、根据产品要求,通过数据分析发现并解决问题,提供实施方案;

4、跟进产品全生命周期,以及其间的各部门协调工作

任职要求:

1、本科及以上学历,3年以上金融咨询行业、银行业数据分析等相关经验;

2、熟悉银行领域系统以及周边的数据分析、决策支持系统,熟悉相关行内外数据和模型,有AI建模经验优先

3、具备数理统计理论基础,掌握数据分析工作;

4、学习能力强,逻辑清晰,富有责任心,工作踏实、能承受压力;具有良好的沟通能力和团队合作精神;

5、能够熟练使用相关工具输出产品原型、流程定义、PRD等相关文档;

e.大数据科学家,15-30K,经验不限

机器学习、R语言、sas

工作职责:

1. 根据业务需求,进行大数据风控模型设计和开发,包括但不限于用户画像、信用风险模型、欺诈风险模型、行为评分模型等、贷后风险模型;

2. 负责评分模型相关策略制定,跟进模型实施上线;

3. 负责模型验证,撰写验证报告,结合模型和验证结果,进行模型优化;

任职资格:

1. 统招本科以上学历硕士优先,统计学、数据挖掘、计算机科学、数学、金融等相关专业优先;

2. 深入理解数据挖掘、机器学习算法或理念,具备优秀的数据建模能力,能够根据实际问题选择合适的模型和算法;

3. 熟练SAS、SPSS、R、Python等其中一种或多种数据分析和建模工具;

4. 能够独立发现业务问题,将业务问题映射为数据问题,制定量化分析目标,设计数据挖掘框架、流程与计划,设计与优化数据挖掘算法。(数据挖掘与建模方向);

f.高级数据模型师,20-40K,经验不限

机器学习、R语言、sas

岗位职责:

1、通过数据挖掘技术,分析客户行为,定制风险预测模型;

2、推动模型的上线、投产、追踪、评估等工作;

3、负责同外部机构合作数据实验室、共同建模工作;

4、负责业务部门数据采集和分析工作,并定期出具风险报告,监控公司信贷资产质量;

岗位要求:

1、本科或以上学历,金融、数学、计算机、统计类相关专业毕业;

2、熟悉基本的数据挖掘模型,如回归、决策树、聚类、GBDT等算法模型;

3、3年以上数据挖掘工作经验,有消费信贷评分卡开发经验;

4、精通SAS/BASE、SAS/STAT、SAS/EM等SAS模块,以及熟悉MySQL、Oracle等数据库;

5、熟悉Python语言,了解numpy,sicpy者优先;

g.风控建模,15-20K,3-5年

风险评估、信贷风险管理

岗位职责:

1、基于用户基础数据的管理,负责建立授信决策模型的基本框架;

2、利用统计和机器学习的方法对用户的行为数据进行分析,评估信用风险、欺诈风险;

3、负责各类信贷模型的策略制定,跟进模型的实施迭代;

4、建设信贷审批模型,用户行为表现模型,反欺诈模型,贷后催收策略模型,客户分级定价模型等,推动公司信贷业务的发展。

任职资格:

1、统招本科及以上学历,数学、金融、统计、计量经济学、人工智能等相关专业优先;

2、三年以上风控相关工作经验,具有金融机构、支付机构、风险管理等相关经验者优先;

3、熟练SAS、SPSS、R、Python等其中一种或多种数据分析和建模工具,熟悉Spark大数据分析的优先;

4、曾经参与过完整的数据采集、整理、分析工作;

5、具有一定的数据挖掘、风险模型开发经验;

h.运维大数据,14-28K,1-3年

Hadoop、Spark、hive

岗位职责:

1.负责运维大数据平台解决方案的制定,设计和实施。

2.跟进HDFS,Yarn,spark,kafka,habse,ELK等生态组件的落地实践。

3.负责智能运维体系模型开发和优化,持续推进智能运维的落地。

岗位要求:

1.本科及以上学历,统计学,计算机,数学相关专业背景,对运维大数据开发有两年以上开发经验。

2.精通hadoop/MapReduce/Hive/Spark,熟悉ELK框架。

3.熟练使用SQL/Python/SAS/R等数据库和统计分析软件进行数据挖掘和模型开发。

4.熟悉逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等挖掘算法并具备丰富的实操经验;具有丰富的模型设计,开发,应用,监控,存档等全流程生命周期管理经验。

中天软——梅梅老师

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