职责
• 与数据和人工智能负责人合作，参与与应用相关的项目和解决方案活动，确保项目的成功交付和支持。
• 参与与利益相关者讨论业务应用程序的增强，以了解业务需求，参与开发有效且高效的解决方案。
• 参与银行应用程序的技术相关解决方案和项目交付。
• 在生产实施之前，为系统集成测试（SIT）和用户验收测试（UAT）提供支持。
• 安排和支持生产维护活动，如软件部署、安全补丁和操作系统补丁。
• 及时处理生产问题，并在必要时向管理层报告以引起他们的注意。
• 与外部供应商和内部IT合作伙伴紧密合作，有效地完成所需任务。
• 遵守外部/内部监管要求、内部控制标准和集团合规政策。
• 为银行建立知识资产，贡献适当的应用程序文档。
• 积极参与部门和银行的倡议和活动。
• 设计和维护高效的数据管道架构，以确保数据流和处理的无缝进行。
• 编译和管理满足功能和非功能业务需求的广泛复杂的数据集。
• 通过自动化手动任务、优化数据传输和重新设计基础设施以提高可扩展性，识别、设计和实施内部流程改进。
• 开发和维护必要的基础设施，以实现从多种数据源使用SQL和AWS大数据技术进行最佳数据提取、转换和加载（ETL）。
• 创建高级分析工具，利用数据管道提供关于客户获取、运营效率和其他关键业务绩效指标的可操作洞察。
• 与包括执行、产品、数据和设计团队在内的利益相关者合作，解决与数据相关的技术问题，并支持他们的数据基础设施需求。
• 通过在多个数据中心维护数据分离和安全性，确保数据安全和合规性。
• 为分析和数据科学团队开发数据工具，以帮助构建和优化我们的产品，使其成为创新的行业领导者。
• 与数据和分析专家紧密合作，以增强我们数据系统的功能和性能。
要求
• 大学本科以上学历，最好主修计算机科学、统计学、信息学、信息系统或相关的定量领域。
• 拥有AWS云的专业认证者优先。
• 至少10年数据工程/数据管理经验。
• 了解银行环境中的应用管理和项目SDLC、ITIL流程。
• 在生产和UAT/SIT支持和故障排除方面有经验（协调和动手）。
• 在构建和优化大数据管道、架构和数据集方面有丰富经验。
• 对新技术领域有良好的感觉。
• 良好的沟通技巧和向内部IT利益相关者展示技术方案的能力。
• 具备以下工具和技术知识：
• 大数据工具：Hadoop、Spark、Kafka等。
• 关系型SQL和NoSQL数据库：Postgres、Cassandra等。
• 数据管道和工作流管理工具：Azkaban、Luigi、Airflow等。
• AWS云服务：EC2、EMR、RDS、Redshift、Iceberg。
• 流处理系统：Storm、Spark-Streaming等。
• 面向对象和函数式编程语言：Python、Java、C++、Scala等。
