• 数据科学、统计学、经济学、金融、计算机科学或相关领域的学士学位。
• 2–5 年的数据分析师工作经验，最好是在银行或金融服务行业。
• 对公司银行产品（贷款、存款、贸易融资、财务管理、支付）有深入了解。
• 具有数据建模技术的实际经验（例如，星型/雪花型模式，ER 图）以及跨系统的数据映射经验。
• 精通 ETL 工具和流程，并具有处理结构化和半结构化数据的经验。
• 熟悉统计分析工具（Python、R）和 SQL 用于数据查询和转换。
• 了解银行的风险、合规和监管框架（例如，巴塞尔协议、反洗钱、了解你的客户）。
• 优秀的沟通能力，能够将技术数据转化为业务洞察。
优先属性：
• 具有数据仓库和大数据平台的经验（例如，Snowflake、Hadoop、Spark）。
• 了解用于信用评分、风险建模或客户细分的机器学习技术。
• 强大的商业头脑，能够将数据洞察与收入、成本和风险指标关联。
• 具有使用商业智能工具（例如，Power BI、Tableau）进行仪表板和可视化的经验。
• 能够在快节奏的银行环境中有效地在跨职能团队中工作。 
