2019年南京银行总行数字银行管理部社会招聘公告

2019银行社会招聘公告汇总【每日更新】

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2019年南京银行总行数字银行管理部社会招聘公告，本次招聘若干人，报名时间： 长期，招聘岗位及应聘要求详情见公告，本次公告由银行招聘网整理发布。

南京银行成立于1996年2月8日，是一家由国有股份、中资法人股份、外资股份等共同组成的现代股份制商业银行，先后于2001年、2005年引入国际金融公司和法国巴黎银行入股，在全国城商行中率先上市。目前，总资产超12000亿元，员工约10000人，设有南京、南京江北新区、北京、上海、杭州等17家分行。2018年，在英国《银行家》杂志 公布的“全球1000家大银行排行榜”中位列第143位，在2018年“全球银行品牌500强”中排名第124位，历年来在国内外银行业各类奖项评比中屡获殊荣，并且被中国银监会确定为城商行“领头羊”。

南京银行数字银行管理部自2018年3月16日挂牌成立以来，始终以建设数字化“智慧银行”为目标，以“产品个性化、营销精准化、管理精细化、风控智能化”为核心驱动力，扎实推进全行数据治理工作，全面构建大数据平台，积极探索大数据、人工智能、机器学习等前沿科学技术，用心打造南京银行“鑫航标”大数据应用品牌，推动数据应用赋能，推进鑫合联盟成员行数据共享。

部门现有员工55人，全部为本科及以上学历，其中硕士及以上学历占比为68%，专业涵盖金融、统计、经济、会计、管理、计算机科学等多个专业。现因发展需要，诚邀业界精英加盟，共创美好事业新篇章。我们将为您提供良好的职业发展通道和具备竞争力的薪酬福利待遇，实现员工和企业的共同成长!

一、应聘人员基本条件

1、遵守国家法律、法规和各项金融规章制度，无不良记录。

2、身体健康，具有良好的职业操守和较强的事业心、责任心以及学习、沟通、协作能力。

3、爱岗敬业，富有责任心和团队协作精神，认同南京银行企业文化。

4、35周岁及以下。

5、第一学历须为全日制本科及以上学历。

6、本科学历人员应有5年及以上的商业银行或应聘岗位相关行业从业经验；硕士研究生及以上学历人员应有3年及以上的商业银行或应聘岗位相关行业从业经验。

7、应聘者应具备岗位所需能力条件，胜任岗位工作要求，能够按照要求完成工作。

二、岗位具体要求

（一）业务数据分析师（数据分析挖掘岗）（10名）

1、岗位主要职责

（1）负责根据全行业务发展目标及各机构需求，结合业务场景，进行业务数据的分析挖掘工作，并形成分析挖掘报告；

（2）负责建立全行营销、绩效、风险、运营等数据分析挖掘体系，建立数据分析挖掘模型，并持续评估和优化；

（3）负责基于数据分析得到有价值的业务信息，为全行运营决策、产品方向、营销推广、风险管理等提供建设性建议，为各级管理层决策提供价值信息支撑；

（4）牵头规划和建立全行数据分析挖掘平台、自主分析平台等，支持技术开发团队完成系统建设，为全行数据分析挖掘提供平台工具支撑；

（5）负责开展全行数据分析师的培训工作；

（6）负责本岗位相关调研、宣传、培训、监督和检查工作。

2、应聘具体条件

（1）熟悉金融监管政策及银行业务知识，在零售、对公、同业、风险、运营、财务或法律合规等方面至少熟悉一项业务。

（2）具备数据分析与应用经验，能够将数据分析与银行业务场景相结合。

（3）熟练掌握业务分析技术，具备数据类产品调研设计、独立开展业务分析、编写数据分析成果报告的能力。

（4）熟悉数据分析语言及工具（如SAS、Python、SQL等）操作。

（5）具有较强的语言表达能力和分析报告编写能力。

（6）熟悉金融行业法律法规，熟知信息科技风险管理知识者优先。

3、工作地点：南京

（二）数据分析开发工程师（数据分析应用开发岗）（10名）

1、岗位主要职责

（1）参与部门架构规划，不断完善和调整现有的数据架构、技术架构、功能架构、物理架构等；

（2）负责全行基础数据平台类项目的前期调研、需求分析、架构设计、软件开发及运行维护等工作；

（3）负责全行数据集市类项目的前期调研、需求分析、架构设计、软件开发及运行维护等工作；

（4）负责全行监管报送类项目的前期调研、需求分析、设计与开发及运行维护等工作；

（5）负责全行分析挖掘所需数据的提取、处理、分析、建模等工作。

（6）负责所管辖数据类系统应用运维手册与系统应急预案的编制工作；

（7）负责所管辖的数据类系统软件版本的管理工作；

（8）参与相关技术规范和框架模板的制定、评审、发布等工作。

2、应聘具体条件

（1）具备数字化思维，能够持续跟踪国内外数据平台、数据分析应用等前沿领先技术；具备数据平台整体规划经验者优先。

（2）至少熟悉一款分布式数据库技术，熟悉分布式数据库下的SQL开发。

（3）具备数据平台与数据分析应用开发经验，能够数据、人工智能与银行业务场景相结合。

（4）对数据安全、数据架构、数据流向、数据标准和数据质量等领域较熟悉者优先。