数据架构师 JD: 1.负责面向业务需求和未来扩展的数据基础平台的调研、技术选型、架构设计、系统规划等工作， 确保数据平台具备高可用、高扩展、安全可靠的特性。2.负责数据仓库、数据湖、实时计算平台、数据治理平台等各类数据类平台的应用架构、数据架构、技术架构的制定， 确保架构的前瞻性、可扩展性和可维护性， 并能有效支撑上层数据应用。3.制定大数据平台的性能监控方案， 并负责主导性能瓶颈分析和架构层面的优化调整， 提升平台整体性能； 制定大数据平台日常运维规范和操作手册， 确保平台稳定可靠运行。4.负责湖仓一体平台的规划、研究及架构设计和技术指导层面的建设实施工作， 深入研究湖仓一体架构的最佳实践， 推动湖仓一体平台在业务场景中的落地应用，提升数据平台的整体能力。5.负责全行级重点数据项目的技术方案设计和架构评审， 主导关键架构选型和设计， 并解决项目中遇到的关键数据架构问题;6.负责大数据、云计算、人工智能等相关前瞻技术研究和技术创新， 持续跟踪和研究业界最新的技术趋势和最佳实践。 任职要求：1.精通数据库、数据仓库原理，熟练掌握关系模型、维度模型、流程模型等建模技术，具有业务系统数据分析、金融数据模型设计和数据资源管理能力；2.具有丰富的企业级数据架构设计、开发和管理经验，具有丰富的数据处理、数据分析应用等项目开发或支持经验，在相关领域具有成功设计、构建、深度优化完整数据体系的实践经验，具有数据开发项目经验者优先，熟悉银行业务者优先；3.精通主流数据开发语言和数据分析工具，熟练掌握 Teradata 、GaussDB 、MySQL 、Hadoop 等一种或多种数据平台技术，熟练掌握 Java 、C 、C++、Shell 、Perl 、Python 等一种或多种开发语言；4.有头部股份制银行、城商行、国有银行、消费金融、金融科技等从业经历或具有大数据工程师证书者优先。 大数据开发工程师 JD:1.负责大数据系统总体数据架构设计，采用维度建模、星型模型等方法 (对于数据仓库部分) 和 数据湖架构设计方法 (例如湖仓一体)， 完成从业务需求到数据仓库和数据湖的数据模型和架构设计工作；2. 负责数据湖的逻辑架构和物理架构设计， 包括数据存储层、数据接入层、元数据管理层、数据服务层等； 选型和搭建数据湖基础设施，例如对象存储 (OSS/S3/Azure Blob Storage)、数据湖管理平台等； 制定数据湖建设和运维规范。3. 建立实时和离线大数据处理流程，负责数据模型的开发和性能优化，提供统一、可靠的离线和实时数据服务；4. 负责数据治理，建立数据规范，优化数据链路，保证数据时效和数据质量，包括数据标准、数据质量标准、元数据管理规范等。；5. 通过数据仓库和数据湖(例如数据报表、数据可视化、数据 API 服务)的建设和治理，实现数据产品化，能够针对业务场景探索，例如用户画像、精准营销等，提供大数据解决方案。 任职要求：1.熟练使用 SQL 和至少一种编程语言 (例如 Python, Scala, Java) 和 Shell…
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