大数据技术研发师

1.负责系统总体数据架构设计，完成从业务需求到数据模型设计工作；
2.负责大数据、人工智能重大项目的业务价值孵化以及大数据底层、人工智能疑难技术的攻关、分析及解决；
3.负责银行渠道领域数据中台的规划和建设；
4.负责数据挖掘、人工智能、数据建模技术能力输出以及相关培训工作；
5.带领团队开展研发工作，负责推进大数据、人工智能相关项目落地实施。

1.高级专业人才年龄48周岁（含）以下、中级专业人才年龄40周岁（含）以下，硕士研究生及以上学历，有大数据平台系统设计经验，负责过数据平台上高可用、高性能分布式系统的架构设计；
2.高级专业人才具有5年以上、中级专业人才具有3年以上金融机构、互联网公司、软件 /信息技术服务公司、科技公司、金融咨询公司、政府机关金融科技领域的大数据研发经验；
3.精通Python、Java、SCALA、R等其中一种或多种语言，对大数据基础架构和平台底层原理有深度理解并具备相关开发经验，对复杂系统的性能优化和稳定性提升有一线实战经验，具备相关产品（Hadoop、Hive、HBase、Kafka、MapReduce、Spark、Kylin、lmpala、Kudu、Flink等）项目应用研发经验，对开源社区有贡献者优先；
4.熟悉分布式存储和NoSQL数据库技术（如MongoDB、Redis、ElasticSearch等），有实际分布式设计、开发经验；
5.精通机器学习和人工智能相关算法，熟悉自然语言处理，熟悉常用的机器学习框架（tensorflow、caffe、paddle等）；
6.具有一定的项目规划和决策能力，善于捕捉业务需求及架构设计存在的问题，能够给出有效的解决措施和方法；
7.具有大型数据仓库实施、大数据平台构建开发及人工智能相关经验，熟悉银行业务者优先；
8.有大模型微调和应用经验者优先。

1.高端专家人才
资格条件实行“一人一策、一事一议”，根据实际需要研究确定。其中，拟任高级管理人员的，需符合监管部门规定的任职资格条件要求。
2.高级和中级专业人才
①学历条件：具备国家认可的普通高等学校硕士研究生及以上学历；
②岗位条件：高级专业人才具有5年以上专业岗位工作经历，中级专业人才具有3-5年专业岗位工作经历，能够独立从事相关专业项目工作；
③年龄条件：高级专业人才年龄原则上在48周岁（含）以下，中级专业人才年龄原则上在40周岁（含）以下。
表现特别优秀，同时又是亟需专业岗位人才的，学历、年龄及工作年限可适当放宽。
3.初级专业人才
①学历条件：具备国家认可的普通高等学校研究生及以上学历，特别优秀者可放宽至大学本科；
②专业条件：所学专业应为计算机科学与技术、信息与通信工程、网络安全、软件工程、管理科学与工程、数学、系统科学及大数据、人工智能等相关专业；
③年龄条件：大学本科学历年龄原则上不超过25周岁，硕士研究生学历年龄原则上不超过28周岁，博士研究生学历年龄原则上不超过35周岁。