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一、团队介绍： 数字产研事业部，负责推进云与产业互联网战略，依托大数据计算、人工智能等技术创新打造“产业智能”相关的数据智能产品，探索用户与产业的创新互动，帮助客户挖掘数据价值，助力交通、安全、金融、农业、工业、医疗、零售等产业的数字化升级，切实提升客户的生产力和工作效率，将数据和算法能力转化为各个行业的商业价值。 金融行业研发团队，负责研发针对金融客户的行业性的大数据产品，主要用于数据的计算、分析、挖掘、展现，通过大数据技术和人工智能结合来探索数据之美。 我们的使命是降低大数据和人工智能的使用门槛，让用户高效、低成本地分析数据、理解数据、挖掘数据，让数据作用于金融业务，帮助客户提升业务价值。 二、岗位职责： 1. 直击金融客户大数据痛点，通过设计金融数据中台产品，帮助客户提升大数据应用能力，打造数据价值流动的生态圈。 2. 负责阿里云金融行业的数据中台产品的研发，包括数据模型、标签体系、典型大数据应用等，结合工具产品进行输出，最大化给客户的业务价值。 3. 思考产品定位，规划产品发展战略，制定中长期发展规划，推进系统架构演进，驱动产品迭代升级，构建行业性的解决方案，提高产品的市场占用率。 4. 主导技术难题攻关，提供系统架构、性能优化及有前瞻性的技术解决方案。 5. 配合团队协同工作，包括需求沟通，并主导或协助平台和产品的快速迭代和优化。 6. 负责指导、培训金融客户以及合作伙伴，把控项目的方案设计与交付质量。 三、岗位要求： 1. 熟悉及掌握Oracle/Tearadata/PG等传统数据仓库技术，包括技术原理、性能调优，主题建模等能力。 2. 熟悉及掌握大数据技术，包括hadoop/spark/flink/kafka/yarn/impala等大数据平台。 3. 熟悉银行、证券、保险、互金等细分行业或领域，有大数据相关的业务或产品研发经验，比如客户画像、APP埋点采集、用户行为分析、营销、风控等方面的应用经验。 4. 精通SQL/Java/Python等一般通用编程语言的至少两种，具备独立完成较为复杂的带数据建模及处理的业务模块的研发测试上线能力。 5. 熟悉及掌握阿里云datawokrs/maxcompute/blink/datahub/emr等大数据技术平台的技术原理和应用优先。 6. 有流计算、图计算，数据湖，流批一体化，超大规模数据平台搭建，PB级数据集容量规划以及数据处理经验者优先。 7. 有安全跨域数据交换技术，数据安全及审计，高价值数据产品研发，金融行业细分领域数据业务理解深刻经验者优先。
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