信息技术中心-大数据开发工程师/数据治理工程师/数据分析专家（金融科技方向）

1、数据平台建设与优化

负责证券行业数据中台/数据仓库的架构设计与开发，搭建实时/离线数据处理平台（Hadoop/Spark/Flink/Kafka等），支撑交易数据、客户行为、市场行情等海量数据的存储与分析

优化数据采集、清洗、加工流程，提升ETL效率，保障数据时效性与准确性（如交易流水实时入仓、风险指标T+0监控）

设计高可用、高扩展的数据治理体系，包括元数据管理、数据血缘追踪、数据质量监控等模块；

2、业务场景赋能

深度参与证券核心业务系统（如交易、风控、投研）的数据需求对接，提供数据建模与分析支持（如客户画像、智能投顾、异常交易监测）

开发数据服务API，对接业务系统（如PB级行情数据接口、反洗钱分析模块），推动数据资产价值转化

探索AI与大数据融合场景（如NLP舆情分析、时序预测模型），辅助投资决策与运营优化；

3、技术攻坚与创新

研究大数据前沿技术（如湖仓一体、存算分离、Flink CDC），推动技术栈升级与性能调优

解决证券行业特有技术挑战（如T+1结算数据一致性、高频交易数据低延迟处理）

参与行业级数据标准制定（如证监会数据分类分级规范），确保合规性与安全性。

1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学、金融工程等相关专业。

2、技术能力：精通SQL/Python/Java，熟练使用Hive/Spark/Flink等大数据工具，有实时数仓开发经验者优先；

熟悉数据仓库分层设计（ODS/DWD/DWS/ADS），掌握维度建模、星型/雪花模型

了解证券行业业务知识（如交易规则、风控指标、监管报送要求）。

加分项：熟悉金融数据标准（如FIX协议、XBRL）、数据安全技术（如隐私计算、区块链存证）

具备金融大数据项目经验（如客户行为分析系统、智能投研平台）

3、3年以上大数据开发/治理经验，有证券、基金、银行等金融行业经验者优先；

主导或参与过PB级数据平台建设项目，熟悉数据治理全生命周期管理。

4、具备金融数据敏感度，能从海量数据中提炼业务洞察（如市场异常波动预警）

强大的问题解决能力，能快速定位数据质量问题（如交易流水丢失、指标计算偏差）

良好的跨部门协作能力，熟悉敏捷开发流程，适应高强度项目节奏。