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【岗位职责】 1. 深耕银行零售金融业务，精通零售存款、贷款、理财、支付等核心场景，负责银行零售、核心、信贷、风控、账务等全业务线的数据架构、数据模型、数仓分层及指标体系设计落地，主导过大型银行零售数据专项项目，保障金融数据规范、完整、一致。 2. 主导大型金融、零售数据项目的架构迁移、数仓重构、数据体系升级，熟练运用Kettle等主流ETL工具、东方国信行云数据平台完成海量金融零售数据的抽取、清洗、整合与流转，搭建稳定可靠的金融数据底座。 3. 负责金融数据中台搭建、数据开发及建模规范制定，统筹数据任务优化、性能调优、容量规划及数据链路故障治理。 4. 贴合银行监管合规、数据安全、反洗钱及风控审计要求，持续优化数据架构、治理技术债务、完善数据质量体系，保障数据合规可信。 5. 带领数据研发团队落地复杂金融数据项目，指导团队研发工作，赋能团队技术提升，保障项目交付质量与效率。 6. 研究AI数据开发工具，落地AI在数据建模、清洗、脚本开发、故障排查等场景应用，制定团队AI开发规范，提升整体研发效能与数据质量。 【岗位要求】 1. 本科及以上学历，8年以上银行、金融行业数据开发及数据架构经验，熟悉银行业务架构、数据体系及监管合规要求，精通金融数仓与指标体系建设。 2. 具备独立金融数据架构设计能力，可独立完成大型数据项目的架构规划、方案输出、落地实施及复盘优化。 3. 精通主流数据技术栈，熟练使用Hive、Spark、Flink、ES、Oracle、达梦、东方国信行云等数据库，熟练运用Kettle、DATAX、infomatic等完成ETL数据开发，精通数仓建模、分层设计、实时/离线开发、数据同步与任务调度，具备金融国产化数据库适配、改造、落地项目经验。 4. 熟悉金融级数据高可用、高准确、高吞吐要求，掌握数据一致性、数据安全、脱敏、容灾及质量管控体系，具备大型银行数仓架构与性能优化经验。 5. 具备优秀的线上数据故障排查、性能调优与风险预判能力，可快速解决数据偏差、延迟、链路异常等各类复杂问题。 6. 具备良好的技术视野与规范意识，擅长团队赋能、项目统筹与跨部门沟通，高效推进复杂项目落地。 7. 具备丰富的银行零售数据项目落地经验，熟练适配国产化数据软硬件体系，有达梦数据库、国产化数据平台替换改造项目经验者优先；具备数据中台、一体化数据平台搭建经验者优先。 8. 优先条件：拥有AI数据开发工具落地经验。

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