职位概述
我们正在寻找一位高技能、经验丰富的首席数据工程师加入我们的银行，专注于通过采用行业最佳实践和尖端技术来实现高级分析。作为首席数据工程师，您将在推动创新、试点新的AI/ML模型开发技术、采用云技术以及利用Denodo、OAS和Power BI等BI工具方面发挥关键作用。这个职位为塑造我们组织内数据工程的未来提供了独特的机会，支持数据驱动的决策，并提升我们在金融行业的竞争优势。
职责
• 架构和设计：开发稳健可扩展的数据工程解决方案，包括数据流水线、ETL流程和数据集成框架，利用行业最佳实践并遵循云原生方法。
• 技术评估：研究和评估数据集成分析和可视化的新技术和工具，提出创新解决方案以改进数据集成和分析能力。
• 高级分析支持：与数据科学家和业务分析师合作，了解高级分析需求并将其转化为技术解决方案，确保与现有数据基础设施的无缝集成。
• 技术评估和采用：评估和试点新技术，如AI/ML算法、基于云的服务和BI工具，以增强数据工程能力，优化数据处理性能和改进数据治理。
• 云技术：使用AWS、Azure或GCP等云平台设计、构建和维护数据工程解决方案，确保高效利用云资源并遵守安全和合规标准。
• 团队领导：领导数据工程师团队，提供技术指导、指导和支持数据工程项目的执行，培养协作和高绩效的文化。
• 协作：与跨职能团队合作，包括数据科学家、业务分析师、数据架构师、软件工程师和IT交付，以确保无缝数据流动，优化数据处理并推动项目成功。
• 文档和沟通：创建和维护全面的技术文档，包括数据模型、系统架构图和流程图。能够向技术和非技术利益相关者有效传达复杂的技术概念。
资格
• 计算机科学、信息系统或相关领域的学士或硕士学位。
• 在数据工程角色中的丰富经验（>10年），最好是在银行或金融行业。
• 在设计和实施数据流水线、ETL流程和数据集成框架方面具有强大的专业知识。
• 精通AWS、Azure或GCP等云平台，在云原生环境中构建数据工程解决方案的实际经验。
• 具有AI/ML技术的经验，包括数据预处理、特征工程和模型部署，优先考虑。
• 对于Denodo、OAS、Power BI或类似的BI工具有深入的了解，用于数据可视化和报告。
• 精通Python、SQL或Java等编程语言，具有处理大型数据集和分布式计算框架（如Spark、Hadoop）的经验。
• 出色的问题解决和分析思维能力，注重细节。
• 具备领导能力，能够引导和激励团队共同实现目标。
• 有效的沟通能力，无论是口头还是书面，能够向不同的利益相关者传达复杂的技术概念。
如果您热衷于利用尖端技术、推动数据创新，并在银行业产生重大影响，我们邀请您加入我们充满活力的团队，担任首席数据工程师。我们将共同革新我们的数据能力，释放先进分析在我们组织中的全部潜力。 
新加坡