大數據分析管理崗：副總裁、總監、經理、leader需要相應具備哪些能力？

大數據分析副總裁

• 崗位職責：

1、構建多中心雲平臺，實現各數據中心交互；

2、建立數據存儲、核心算法、分析、交付的標準；

3、負責構建基於數據分析與數據挖掘業務分析體系；

4、解決數據分析應用開發過程中的疑難問題；

5、大數據平臺數據清洗、轉換和建模的開發；

6、編寫與維護系統開發過程中的相關文檔。

• 任職資格：

1、數據中心設計及管理經驗，軟件構建能力，數據分析及挖掘能力；

2、精通大數據平臺框架、原理，架構設計及開發；

3、熟悉數據庫的開發及已有數據庫，掌握至少一種數據庫技術；

4、較好的溝通表達能力，邏輯思維清晰，抗壓能力強，良好的團隊合作精神；

5、熟悉各類操作系統，熟悉掌握常用工具；

6、有一定的雲架構、雲計算、雲存儲技術經驗。

大數據分析總監

• 崗位職責

1. 全面瞭解銀行及互聯網金融行業數據，挖掘實體以及網絡群體的特徵，支持風控業務（反欺詐、負面信息核查、行為欺詐分析、反欺詐雲報告）以及綜合信用風險評估；

2. 深入瞭解各個業務場景，通過機器學習、深度學習等技術，提升業務風險感知能力，自動推薦、更新風控策略，平衡業務風險-收益，保障業務正常發展；

3. 基於集奧數據，挖掘客戶的360度特徵，在客戶身份識別、客戶關係發現上做出創新，如：基於身份信息核驗，電信業務狀態核查，行業關注名單，通信異常行為，資產質量評估，消費能力評估等時間序列挖掘用戶的行為異常、基於複雜網絡挖掘客戶的關聯程度和關聯類型等，並把成果應用在異常金融行為識別，客戶風險細分上；

4. 應用先進的統計建模，數據挖掘，機器學習方法解決實際問題，並研發創新方法解決常規方法不能解決的問題。

• 任職條件：

1. 數據挖掘、機器學習、自然語言處理、信息檢索、圖像識別、語音識別等相關專業碩士及以上學歷；

2.5年以上海量數據下機器學習和算法實施相關工作經驗，3年以上團隊管理經驗，具有較強的數據聚合，數據分析／挖掘，和解決業務問題的能力；

3. 對機器學習、深度學習、遷移學習、強化學習、複雜網絡、異常檢測其中之一理解透徹，熟悉常用的模型，如：LR、KNN、NaiveBayes、RF、GBDT、NN(LSTM/AlexNet/GoogleNet/ResNet等)、TL等。

4. 熟練掌握Python語言，R有Linux、Mac等平臺研發環境優先；

5. 有大數據分佈式處理經驗優先，如：Hadoop、Spark、Flink等框架經驗；熟悉常用機器學習庫，如：Sklearn等；

6. 良好的溝通協作能力，具有較強的分享意願，對業務有很好的理解能力。

大數據分析經理

• 崗位職責:

負責公司內外部數據分析、探索，應用建模工具進行模型開發、訓練，對用戶提出模型應用建議及提供決策依據。

1. 對公司自有數據進行深入研究和探索，挖掘數據的業務價值；找出業務與數據的關係點；

2. 針對影響公司業務的重要預測問題，如選品，選址，銷售預測，精準營銷進行建模；

3. 配合將預測模型落地到公司業務流程中；

• 任職資格:

1.有紮實的機器學習理論基礎；

2. 有機器學習，深度學習3年以上工作或者研究經驗；

3. 熟悉Python語言，熟練運用開源機器學習工具；

4. 有大規模機器學習研究和項目經驗者優先。

大數據分析師/leader

• 崗位要求：

1、負責業務數據統計、分析、挖掘工作；

2、負責大數據數據分析和挖掘平臺的規劃、開發、運營和優化；

3、為公司項目提供數據支持，數據決策分析，輔助項目迭代。

• 任職要求：

1、本科及以上學歷，5年以上大數據分析工作經驗；

2、熟悉Linux/Unix系統，瞭解python、shell等腳本語言；

3、有數據建模、分佈式數據挖掘項目經驗；

4、根據項目設計開發數據模型、數據挖掘和處理算法；通過數據探索和模型的輸出進行分析，給出分析結果；

5、熟悉常用的統計方法如：線性迴歸、邏輯迴歸、實驗設計、聚類、分群等，熟悉主流統計分析軟件，數據挖掘的常用算法，能夠進行海量數據處理和挖掘；

6、Hadoop/MR、Hive、SPARK或其它並行計算架構1年以上實踐經驗。