2021年中信银行信用卡中心大数据中心社会招聘启事（广东）(2)

人工智能岗

职位描述

1、负责机器学习、自然语言处理、图像识别等人工智能技术的研究与探索，以及工智能在金融领域应用的前瞻性研究，搭建卡中心人工智能技术及服务框架。

2、负责卡中心人工智能技术组件及服务组件的开发、组合与封装。

3、结合卡中心的业务场景，制定人工智能科技厂商的技术验证方案完成技术验证和落地部署。

任职要求

1、具备2年以上机器学习/人工智能相关工作经验。数学、统计学及计算机等相关专业本科及以上学历。

2、熟悉一种以上常用的深度学习计算框架，包括但不局限Tensorflow,Mxnet，Torch,Caffe等，熟悉Hadoop、spark生态系统。

3、熟悉常用机器学习算法、深度学习算法及其原理，至少对机器学习、自然语言处理、图像语音识别和深度学习中的一个领域有深入理解。

4、熟练掌握Linux/Hive/SQL，至少掌握Python, Java, C++等一种以上常用编程语言。

数据挖掘岗

职位描述

1、负责大数据挖掘算法及人工智能技术的基础研究和技术组件的开发工作，以及数据挖掘工具和算法的研究引入。

2、结合卡中心的业务场景开展组合营销、动态规划等领域数据挖掘项目的方案制定、项目实施落地及优化，负责卡中心各业务场景的人工智能技术可行性验证和落地部署。

3、负责卡中心战略经营专题分析及其他重点分析工作的开展及落地应用。

4、负责数据挖掘产品化项目的架构设计和核心模块设计研发工作，能够带领团队进行技术攻关。

任职要求

1、具备3年以上数据挖掘相关工作经验，数学、统计学及计算机等相关专业本科及以上学历。

2、熟悉分布式计算框架(hadoop、spark等)及具备相关工作经验。

3、熟悉常用机器学习算法(如分类、回归、聚类等)及其原理，具备丰富的机器学习算法应用场景开发项目经验。

4、熟练掌握Linux/Hive/SQL，至少掌握Python,Scala,Java,R等一种以上常用数据挖掘编程语言。

5、拥有较强的数据洞察能力，数据规划能力、数据分析能力、项目管理能力、逻辑思维能力、问题解决能力、业务敏感度和沟通表达能力。

满足以下任一条件者优先考虑：

1、对机器学习、深度学习、迁移学习、强化学习、自然语言处理、图像识别和语音识别中的任一领域有深入理解。

2、3年及以上大型金融及互联网领域的数据挖掘项目开发及实施经验(分类器，推荐系统，NLP模型等)。

数据增长产品经理

职位描述

1、推动和优化动卡空间APP运营、理财业务运营、中收业务运营及项目落地，进一步提升收入和业绩增长;

2、建立从内容、产品、用户、运营等多角度的数据增长分析体系和方法;

3、建立更加务实和有实践意义的数据驱动业务发展的模式，以及更为确定性的业务增长逻辑;"

任职要求

3年以上产品运营、用户运营、活动运营、内容运营等互联网运营相关工作经验和数据分析项目经验，有金融类APP产品经验者优先

大数据平台架构岗

职位描述

1、负责大数据工具的选型，性能调优，功能定制等;

2、参与大数据平台新技术预研;

3、负责开展大数据需求分析，架构设计;

4、为大数据系统类需求的评估、设计、开发、测试、上线、系统优化及运营提供底层技术支持和保障;

5、制定和完善大数据系统类需求开发规范、流程和制度;

6、参与卡中心大数据开发培训课件制作及开展培训;

任职要求

1、熟悉分布式计算框架(hadoop、spark等)及具备相关工作经验，掌握YARN/MR/TEZ/SPARK原理;

2、深入了解和使用Hive/spark/flink/Storm/Teradata/Greennplum/PostgreSql/Impala 等大数据工具，具备性能优化或二次开发经验;

3、对数据处理、数据分析、数据治理等有深刻认识和丰富经验，具备元数据管理、数据质量管理、数据标准等相关经验;

4、熟悉 Linux平台，精通SQL或HQL，掌握SHELL/PYTHON/JAVA/SCALA中至少2种编程语言;

5、具备较好的逻辑思维能力，较强的抽象概括总结能力、较强的抗压能力;

人工智能岗

职位描述

1、负责深度学习、自然语言处理、知识图谱、图像识别、语音/声纹识别等人工智能技术的研究与探索，以及人工智能在金融领域应用的前瞻性研究，搭建卡中心人工智能技术及服务框架;

2、负责卡中心人工智能技术组件及服务组件的开发、组合与封装;能应用挖掘分析与建模技术并结合公司业务应用场景和需求, 提出切实可行的解决方案，包括算法使用和框架选择和其它工程化要求等，并负责项目的开发与优化，直至项目落地;

3、结合卡中心的业务场景，制定人工智能科技厂商的技术验证方案完成技术验证和落地部署。"

任职要求

候选人从业背景：2年以上主导开发过机器学习/人工智能(深度学习、NLP模型、知识图谱、图像识别、语音/声纹识别等)相关项目的工作经验;模型落地的工程技术能力强;

候选人专业能力：基础扎实、编码能力强，熟悉常用的算法和数据结构，了解分布式计算框架(hadoop、spark、Storm等)，熟悉一种以上常用的深度学习计算框架，包括但不局限Tensorflow,Torch,Mxnet，Caffe等;

熟练掌握Hive/SQL，至少掌握Python,Scala,Java等一种以上常用数据挖掘编程语言;

熟悉模型裁剪、量化等常用手段，具有CUDA/TensorRT/torchserve等高性能计算或推理工具的使用经验优先;

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