朝阳区
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岗位职责：
1. 数据采集与清洗：制定并执行数据采集策略，从各类来源（如数据库、API、文件等）高效获取数据。对数据进行清洗和预处理，保障数据准确性与完整性，妥善处理缺失值、异常值等问题。
2. 数据建模与管理：搭建并维护数据仓库体系，设计科学的数据模型，支撑大模型与机器学习任务的高效运转。规范数据生命周期管理，确保数据安全合规，符合相关数据保护法规要求。
3. 特征工程：开展特征提取与筛选工作，优化模型输入，提升预测效果。协同算法工程师完成高效特征流程的设计与落地，助力模型训练与调优。
4. 数据可视化与报告：运用可视化工具（如Tableau、Power BI、Pandas等）制作报表和仪表盘，辅助团队及管理层直观理解数据。撰写详实的数据分析文档，记录处理过程与成果，提出可行性优化建议。
5. 性能监控与优化：持续监控数据处理与模型训练性能，快速定位并解决潜在问题，保障系统稳定运行。不断优化数据流程，提升处理效率与质量，降低资源开销。
6. 技术调研与创新：关注前沿数据处理技术与工具发展，评估其在业务中的应用价值，为公司技术升级提供方向性建议。
任职要求：
● 教育背景：计算机科学、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历。
● 工作经验：具备3年以上数据处理实战经验，有金融行业从业经历者优先考虑。
● 技术能力：精通Python、SQL等编程语言，拥有扎实的数据处理与分析实践基础。
○ 熟悉主流数据处理工具与框架，如Pandas、NumPy、Spark等。
○ 掌握数据仓库架构与ETL（Extract, Transform, Load）流程，具备实际项目落地经验。
○ 能熟练使用Tableau、Power BI、Pandas等工具进行数据可视化呈现。
○ 了解大语言模型与机器学习基本原理，具有相关项目实践经验者优先。
● 专业知识：深入掌握数据处理与管理理论，熟悉数据清洗、特征工程、数据建模等核心技术。了解金融领域业务逻辑与数据特性，能针对金融场景开展有效数据分析。
● 解决问题能力：具备出色的分析与解决问题的能力，善于独立思考，能够在复杂情境中识别核心问题并推动解决。
1. 数据采集与清洗：制定并执行数据采集策略，从各类来源（如数据库、API、文件等）高效获取数据。对数据进行清洗和预处理，保障数据准确性与完整性，妥善处理缺失值、异常值等问题。
2. 数据建模与管理：搭建并维护数据仓库体系，设计科学的数据模型，支撑大模型与机器学习任务的高效运转。规范数据生命周期管理，确保数据安全合规，符合相关数据保护法规要求。
3. 特征工程：开展特征提取与筛选工作，优化模型输入，提升预测效果。协同算法工程师完成高效特征流程的设计与落地，助力模型训练与调优。
4. 数据可视化与报告：运用可视化工具（如Tableau、Power BI、Pandas等）制作报表和仪表盘，辅助团队及管理层直观理解数据。撰写详实的数据分析文档，记录处理过程与成果，提出可行性优化建议。
5. 性能监控与优化：持续监控数据处理与模型训练性能，快速定位并解决潜在问题，保障系统稳定运行。不断优化数据流程，提升处理效率与质量，降低资源开销。
6. 技术调研与创新：关注前沿数据处理技术与工具发展，评估其在业务中的应用价值，为公司技术升级提供方向性建议。
任职要求：
● 教育背景：计算机科学、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历。
● 工作经验：具备3年以上数据处理实战经验，有金融行业从业经历者优先考虑。
● 技术能力：精通Python、SQL等编程语言，拥有扎实的数据处理与分析实践基础。
○ 熟悉主流数据处理工具与框架，如Pandas、NumPy、Spark等。
○ 掌握数据仓库架构与ETL（Extract, Transform, Load）流程，具备实际项目落地经验。
○ 能熟练使用Tableau、Power BI、Pandas等工具进行数据可视化呈现。
○ 了解大语言模型与机器学习基本原理，具有相关项目实践经验者优先。
● 专业知识：深入掌握数据处理与管理理论，熟悉数据清洗、特征工程、数据建模等核心技术。了解金融领域业务逻辑与数据特性，能针对金融场景开展有效数据分析。
● 解决问题能力：具备出色的分析与解决问题的能力，善于独立思考，能够在复杂情境中识别核心问题并推动解决。
2026-08-21 14:22
IP属地：北京
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