该职位负责管理银行内数据管理的战略、治理和技术方面。角色涉及建立数据办公室的框架，包括数据管理、数据保留与归档、数据质量管理、数据架构、元数据管理、主业务智能、数据治理和数据集成，以确保数据完整性、符合监管要求，并满足内部、外部、业务和IT需求。\n\n该角色负责定义、管理和控制主数据和元数据管理政策，审查和更新控制标准和数据架构原则。数据管理专家将与技术投资组合管理与转型负责人及其他利益相关者紧密合作，以支持更广泛的技术战略及业务职能的相关数据需求（例如，数据科学和数据货币化）。职位持有者将协助实施一个涉及数据所有者、IT和业务员工的协作数据管理计划。\n\n专业技能/技术知识，角色所需的技术能力：\n• 计算机科学、数据科学、金融与银行管理信息系统或信息管理、运营管理的学士/硕士学位（优先考虑）。\n• 在银行或金融公司具有数据管理的良好业绩记录，并拥有在大型复杂业务环境中直接管理数据和推动变革的实践经验。\n• 在构建和领导数据科学组织方面拥有丰富经验，建立数据管理和数据办公室的框架，并成功倡导数据价值于业务及多样化受众。\n• 拥有数据管理、数据治理的专业认证是高度期望的，例如，认证数据管理专业人员（CDMP）、认证数据治理专业人员（DGSP）。\n• 在数据管理、数据治理、数据架构和数据集成方面拥有广泛经验。\n• 在数据治理框架（例如，DAMA数据管理基础知识 - CDMP - DMBOK - 数据管理知识体系）方面具有强大经验，并能够建立数据治理政策和程序。\n• 对金融服务行业的信息需求和标准报告有良好的了解。\n• 在数据管理知识体系的所有领域（即目标和原则、组织与文化、活动、交付物、实践与技术、技术）方面具有强大经验。\n\n角色与职责：\n• 精通数据建模技术，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。\n• 熟练掌握数据质量框架（例如，六西格玛、全面数据质量管理（TDQM））及其制定和执行数据质量标准和程序的能力。\n• 在数据集成、ETL流程和数据管理平台及工具（如Snowflake等）方面具有丰富经验。\n• 对云计算技术及其实施云基础的数据管理解决方案和服务有深入了解。\n• 了解数据仓库、数据湖（Cloudera）、数据湖屋和数据网格架构及技术。\n• 对数据湖架构有深入了解，并在使用Azure和AWS等平台管理和集成数据湖方面有经验。\n• 了解API管理和集成，促进内部系统与外部数据源之间的数据交换。\n• 了解数据可视化和报告工具（例如，Power BI）。\n• 理解机器学习和AI框架及平台。\n\n之前的经验：\n• 在银行或金融公司从事数据管理、技术和数字化工作。\n• 在企业数据管理方面的经验，即数据架构、数据保留与归档、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、商业智能和数据治理。\n• 能够在组织的各个层面建立和维护强大的跨职能合作关系。\n• 能够以简洁的方式向各种利益相关者口头和书面传达复杂的技术信息。\n• 强大的组织能力，包括在压力下表现的能力，以及管理多个优先事项和竞争需求的能力。 
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