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2019年微众银行数据部校园招聘公告

发布时间:2018-08-18 16:24:48 分类:招考公告 作者:鲁春会 来源:微众银行
【导读】2019年微众银行数据部校园招聘公告,本次招聘若干人,网申截止时间:广州、武汉:9月16日,北京、上海:10月15日,其他视线路情况而定。招聘岗位及应聘要求详情见公告,本次公告由银行招聘网发布。

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2019年微众银行数据部校园招聘公告,本次招聘若干人,网申截止时间:广州、武汉:9月16日,北京、上海:10月15日,其他视线路情况而定。招聘岗位及应聘要求详情见公告,本次公告由银行招聘发布。

工作地点:深圳市

信息安全(数据挖掘方向)

工作职责:

1、研究各个业务场景下的欺诈、盗号、技术攻击等恶意行为的数据特征,建立模型发现恶意行为;

2、建设完整的安全运营数据指标体系,完善用户安全画像;

3、业务安全评估,提供业务安全决策建议及依据;

4、研究前沿数据挖掘、人工智能技术和黑产新动向,制定更加快准稳的安全解决方案。

工作要求:

1、统计学、数学与应用数学、信息与计算科学等专业本科及以上学历;

2、了解数据挖掘项目过程,对常用数据挖掘算法有较深入理解,有相关应用经验者优先;

3、了解大数据技术,熟练使用sql,掌握至少一种数据分析/挖掘工具,如Python、R、Shell、Scala、SAS等,了解linux常见命令;

4、较强的学习能力,优秀的逻辑思维和创新能力,积极主动,对数据敏感,热爱数据分析。如果您在招聘阶段有任何疑问,可加入银行秋招备考QQ群

数据应用(大数据平台开发方向)

工作职责:

1、 负责前沿的智能金融大数据应用的分布式系统设计和实现;

2、负责创新型大数据人工智能分析平台的系统设计和实现;

3、与数据科学家一起工程化实现各种先进的机器学习和数据挖掘的算法;

4、 负责各种算法在高性能云服务器、大数据平台上的并行化和优化工作。

工作要求:

1、 计算机或软件工程相关专业本科及以上毕业生;

2、熟悉Java/C++/Scala/Python等编程语言中的一种或多种;

3、了解流行大数据处理平台的使用方法和架构原理,例如Hadoop、Spark、Storm、HBase、Kafka等,有一定使用经验者优先;

4、 熟悉Linux系统及常规操作命令;

5、 了解数据挖掘和机器学习算法原理和实现方法者优先;

6、热爱开发工作,有良好的编码风格习惯,富有责任感和合作精神。

风险模型

工作职责:

1、负责风险模型的开发、测试、监控和优化;

2、负责各类数据的分析和建模,探索各类数据在信用评级、欺诈侦测、催收管理等各类风险管理领域的应用;

3、通过数据挖掘了解与预测用户的行为,为精细化的风险管理提供参考意见。

工作要求:

1、数学、统计学、计算机、运筹学、金融工程专业等相关专业,其中本科或研究生必须有一个是数学或统计专业;

2、具有扎实的逻辑思维能力和较好的编程能力,有从事算法和机器学习相关研究和实施项目尤佳;

3、熟练掌握R\SAS\Python等分析工具,有一定金融数据分析经验者优先;

4、能主动学习,并具备较强的抗压能力;

5、团队协作合作性好,沟通协调能力强;

6、参与过政府、公共组织及大型企业数据挖掘的应用项目者优先。

数据仓库

工作职责:

1、 负责消费金融条线数据仓库设计、ER建模以及ETL开发;

2、 负责大数据分析平台整体架构规划、实施与运维;

3、 探索尝试最前沿的大数据处理与分析技术。

工作要求:

1、计算机、软件工程、数学、统计学等相关专业本科及以上学历,专业基础知识扎实;

2、具有良好的系统思维和逻辑思维能力,具备较好的编程能力;

3、较高的技术钻研能力、解决技术难点的科研攻关能力,和较强的创新能力;

3、积极主动,较强的沟通和协调能力,抗压能力强;

4、熟悉SQL, Hive, Python等数据开发工具。

数据科学

工作职责:

1、学习并掌握数理统计,计量金融,以及人工智能方面的基本方法和前沿发展;

2、利用相关手段针对关键业务环节设计算法,或对已有算法进行改进,提升业务指标;

3、推动算法落地,并对算法效果进行追踪和持续迭代优化。

工作要求:

1、应用数学,金融统计,计算机等相关专业硕士及以上学历;

2、对数值分析,量化金融,推荐系统,知识图谱,自然语言处理,图像识别,以及语音识别中部分方向的相关算法有一定程度的掌握

3、对数据算法的基本概念和常识有较完整的了解,对前沿发展有一定的了解,以及良好的学习能力;

4、能使用编程语言(Python,C++,Java优先)对算法进行实现。

数据应用(数据产品方向)

工作职责:

1、负责数据产品功能与原型的构建,并通过原型工具进行展现;

2、负责产品开发需求拟定,推进项目的落地;

3、持续关注市场与竞品动态,积极思考与探索大数据驱动的新型产品服务;

4、基于用户视角洞察客户需求,并通过产品运营支持,对产品功能进行逐步优化,并与合作客户建立良好的合作伙伴关系。

(编辑:鲁春会)
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