**岗位名称**：数据架构师 **主要职责**： 1. **制定并执行数据平台策略**：制定并优化数据平台战略，确保数据平台的稳定性和性能，以满足业务需求。 2. **数据平台运营管理**：负责大数据平台系统的日常运营，包括监控、维护、优化和故障排除。 3. **数据架构设计**：设计并优化数据架构，包括数据存储、数据处理、数据传输等，以提高数据质量和性能。 4. **数据治理**：负责制定数据治理策略，推动公司数据标准化和规范化。 5. **团队管理和培训**：领导团队，提供必要的培训，提高团队成员的技术水平和团队合作能力。 6. **业务支持与咨询**：为业务部门提供数据支持和咨询服务，协助解决数据相关问题。 7. **新技术研究与实施**：关注并学习新兴技术，将适合的数据技术应用到实际工作中，优化数据平台。 8. **数据安全与隐私保护**：遵守相关法律法规，确保数据安全和隐私保护。 **任职要求**： 1. **具有深厚的数据架构知识和经验**，包括大数据处理、存储、传输等方面。 2. **熟悉Hadoop、Spark等大数据技术栈**，有实际项目经验。 3. **具有出色的项目管理能力和团队合作能力**。 4. **具有出色的沟通能力和领导能力**，能够与不同部门进行有效沟通，推动项目进展。 5. **具有高度的工作责任心和敬业精神**，能够应对工作压力，保证工作质量。 6. **熟悉数据分析、挖掘、机器学习等相关技术**。 7. **有互联网或IT行业背景者优先**。 以上内容仅供参考，具体职责和任职要求可以根据实际情况调整。

岗位职责： 1. 负责AI平台的整体架构设计，确保其满足用户及市场需求。 2. 负责AI平台核心代码开发，优化团队代码质量。 3. 持续跟踪AI和大模型领域的技术趋势，推动平台的创新和升级 4. 协同其他团队成员，包括产品、开发、测试、运营等，推进项目按时、高质量地交付。 职位描述： 1. 硕士或以上学历，6年以上研发经验，3年以上AI相关大型平台或项目架构设计经验； 2. 熟悉机器学习、深度学习、计算机视觉等AI相关技术，对大语言模型有深入理解和实践经验； 3. 熟悉大语言模型的训练流程，包括数据预处理、模型设计、参数调优等； 4. 熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，具备良好的编程能力； 5. 有大规模文本数据集处理经验，能够针对特定任务进行数据集的构建和优化； 6. 具备良好的研究能力，能够跟踪和掌握大语言模型的最新研究进展； 7. 有跨模态语言模型、多模态模型等研究经验者优先。 8. 熟悉主流的算力卡驱动，例如 cuda，对昇腾系列适配有经验者优先

职位描述： 1、系统架构设计与治理：负责公司财务系统的架构设计和治理，打造高质量、稳定可靠的系统，确保财务数据的准确性和完整性。 2、标准规范与执行：制定并执行研发标准和规范，通过强化抽象思维和系统方法保障系统的持续稳定性。 3、业务理解与技术落地：深入理解财务业务需求，具备财务领域知识，能够分析产品需求并进行技术设计和实施。 4、技术探索与创新：识别技术改进机会，探索在高并发处理、存储性能优化、数据一致性保障等方面的技术突破。 5、产品能力与持续优化：设计和完善产品的技术架构，解决关键问题，并形成整体改进方案。持续推动系统进化，保障财务数据的可靠性。 6、前瞻性技术研究：持续优化系统架构，调研业内新技术方案，基于业务发展需求进行前瞻性思考和设计。 任职要求： 1、计算机及相关专业，本科及以上学历，拥有10年以上财务系统研发经验。 2、精通JAVA技术，具有负责和推动大型项目落地的经验。 3、强烈的责任感和自驱精神，良好的沟通能力，能高效组织和推动跨团队项目共同完成系统研发和支持。 4、对财务建模和财务基础知识有深入了解优先，数据整理能力强，对数据具有高敏感度，并具有财务数据分析能力。 5、具有质量管理和数据治理方面的工作经验。 6、对SAP、Oracle等企业级应用套件的架构有深入理解，并参与过相关集成项目。 7、在同行业、同规模公司中，具有财务系统架构的规划、落地和治理经验。

岗位职责： 1、 负责大模型MaaS平台、Agent智能体及Worflow等研发工作； 2、 基于智能体等能力拓展支撑各类业务场景，重点包括开发类工具、数据类工具、部署类工具、安全类工具等； 3、 较敏锐的前沿技术感知，了解大模型等AI技术发展情况； 4、 承担技术教练角色，指导研发过程，培养开发人员的开发水平和架构思维，快速普及关键技术和新技术。 任职要求： 1、 深入研究人工智能技术，熟悉python技术语言，能够快速应用人工智能常用框架； 2、 熟练使用spring boot、mybatis、vue、中间件等企业级应用开发技术栈； 3、 具备产品架构、技术架构、AI架构等设计工作经验； 4、 思维开阔灵活，积极跟踪AI技术发展，了解大模型技术及相关产品，有一定创造性思维，善于在现有业务和技术上发现创新点； 6、聚焦企业数字化转型，以AI技术为驱动，探索产品及技术新形态和新范式； 7、积极有效沟通能力，能够带领团队积极拓展和探索新方向。

工作职责： 1. 负责公司AI项目的架构设计，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习等； 2. 参与AI算法的研发和优化，包括模型设计、调优、评估等； 3. 参与AI系统的部署和实施，包括硬件选型、系统配置、数据管理等； 4. 跟踪AI领域的最新进展，为团队提供技术指导和支持； 5. 协助团队成员解决技术难题，提高团队的技术水平和创新能力。 任职资格： 1. 计算机相关专业本科及以上学历，具有5年以上AI开发经验； 2. 熟悉常见机器学习、深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等； 3. 具有金融行业AI开发经验者优先； 4. 具有大模型落地实施经验者优先； 5. 具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够独立完成复杂任务； 6. 具有优秀的逻辑思维能力，能够迅速定位和解决问题。 关键技能： 1. 优秀的架构设计能力，能够根据项目需求设计出高效、可扩展的AI系统； 2. 熟练掌握数据分析和评估方法，能够根据数据对AI系统进行优化和改进； 3. 具有强烈的学习和进取心，能够不断跟踪AI领域的最新进展，提高自己的技术水平。 岗位附加信息： 1. 公司提供完善的培训和晋升机制，优秀者有机会成为公司合伙人； 2. 工作环境优越，位于金融科技园区，交通便利，周围同事友好； 3. 公司重视员工的生活品质，为员工提供健康、休闲的活动和设施。 以上是AI开发架构师的岗位介绍，希望对您有所帮助！

工作职责 １.负责自动驾驶数据平台、仿真平台、标注平台、训练平台及相关工具链的架构设计和研发工作，打造符合前瞻、量产智驾技术研发需要的数据闭环 ２.负责大规模、可伸缩计算集群系统的解决方案的设计和搭建，以及核心技术的研究、开发和优化，负责平台长期运维支持和架构优化 ３.负责自动驾驶软件系统框架架构设计和开发，与硬件、算法和测试团队合作，持续集成并优化自动驾驶系统 ４.负责量产车型的数据驱动影子模式、数据记录等车端功能设计、系统架构和开发 工作要求 1.学历要求：**本科及以上学历，英语CET-4及以上， 2.工作经验：具有6年及以上相关工作经验，特别优秀者可适当放宽 3.其他： ① 计算机科学与技术、软件工程专业、自动化控制专业、人工智能等相关专业优先 ② 满足以下条件之一： 1）熟悉软件开发流程、具备扎实的算法和数据结构、算法、操作系统、网络、数据库等知识 2）熟悉几何、计算机图形学、动态系统建模等理论和方法 3）精通C/C++/Go/Python/nodejs一种或多种编程语言，熟悉HTML/CSS/React/REST 4）熟悉Linux/RTOS环境下开发与调试，有嵌入式操作系统和实时操作系统的内核或驱动开发经验，有多进程多线程、中间件、计算机视觉应用（OpenCV）、CUDA、TensorRT等开发经验优先 5）有丰富的Gin/Pylons/Django Web框架开发经验 6）熟悉PyTorch，TensorFlow,TensorRT等深度学习框架，有模型训练、调优相关经验 7）熟悉Spark/K8S相关技术，有相关开发经验，有过海量数据系统开发经验优先，有过集群系统开发、部署和优化经验优先 8）熟悉软件开发流程以及DevOps完整流程，熟悉DevOps相关系统原理，有相关工具和使用经验、如Jenkins,Argo, K8S,Docker,Kubernetes等 ③ 工作认真负责，具有良好的团队合作能力、沟通协调能力和学习能力 ④ 有Tier 1或主机厂相关工作经验优先

岗位主要职责： 1.技术架构设计：规划平台底层架构（微服务/K8S），确保高并发、高可用及可扩展性，支持混合云部署。 2.技术标准制定：主导研发流程、技术规范及质量体系搭建，推动新技术（如AI大模型）应用落地。 3.前沿技术转化：跟踪物联网、边缘计算等技术趋势，主导平台迭代与性能优化。 4.团队赋能：培养技术人才梯队，提升团队架构设计与系统分析能力。 任职要求： •背景：211/985高校本科，计算机、电气自动化、机械类相关专业。 •经验：5年以上大型系统架构设计经验，主导过能源数字平台全流程开发。 •能力： o精通电力、能源行业； o精通需求分析、系统设计及主流架构； o熟悉工业协议（MQTT/CoAP）及能碳数据治理； o优秀的创新思维与技术前瞻性。

1.负责数据仓库、数据中台、BI相关产品选型、研发，包括离线/实时数据流处理，数据建模、数据分析、挖掘、数据展现等 2.负责数据中台技术团队的建设，制定数据架构规范 和代码规范，指导团队落地，参与项目质量审核，提 升团队开发质量和效率 3.负责对第三方数据产品进行评估和维护，并给予优化建议 4.参与数据底层的工具、平台、部署流程等技术体系建设 5.制定数据质量标准与数据使用规范，管理数据资产，确保数据安全 任职要求: 1.统招本科及以上学历，8年以上工作经验，5年以上 数据中台相关产品设计和管理经验; 2.有一定带队经验，熟悉研发管理过程; 3.对大数据采集、数据仓库、数据治理、数据处理、数据建模、数据资产管理、数据应用等领域有深度的理解，主持过相关产品的设计和研发，并有丰富的实战经验; 4.熟悉Hadoop生态圈，精通HDFS、Hive、Hbase、Flink Spark、Kafka、ES等技术组件; 5.具备通过对公司内外环境的分析判断，参与制定部门的中长期发展目标，并能把具体工作安排和整体发展目标有效结合起来的能力; 6.具有较强的内外沟通能力，良好的团队意识和协作精神，并有很强学习能力，分析和解决问题能力，可以迅速掌握业务逻辑并转化为技术方案; 7.有数据开发、数据治理、数据挖掘等领域产品设计经验优先; 8.熟悉Java，Dubbo，Spring等框架的应用开发者优先; 9.有以下行业经验者优先：数据服务、供应链、零售；

岗位职责: 1、熟练掌握公司产品及服务目录，了解行业背景知识，了解核心技术点: 2、负责与销售人员一起了解用户需求，介绍公司解决方案、产品及服务，并能根据方案库内容快速出具初步方案; 3、负责公司软件产品的演示与推介，项目方案及宣讲材料的整理、讲解; 4、负责将用户需求清晰描述，协调方案专员根据需求出具解决方案: 5、负责日常招投标工作的准备，及标书的制作、初审等; 6、负责投标标书的编写。 任职要求: 1、本科及以上学历，计算机软件相关专业;相关专业应届硕士也可考虑。 2、三年以上售前或项目管理相关工作经验，熟练使用Office办公软件，对计算机语言有一点的了解。 3、具备良好的综合分析概括和语言表达能力，善于交流、沟通。 4、具备较好的演讲水平，有说服力、感染力，包括制作演讲材料的能力。 5、有政府行业从业经验优先，能适应出差。

岗位职责： 1. 负责提升软件系统的产品化程度；比如供应链、商品、订单交易、会员、营销等系统； 2. 负责业务领域系统的产品需求分析、技术规划、架构设计； 3. 负责核心功能模块的代码编写； 4. 负责技术难点攻关。 任职要求： 1. 计算机及软件相关专业本科及以上学历，5年以上技术开发工作经验； 2. 精通大型应用系统需求分析、领域建模、整体架构设计、；并有成功的落地实践经验； 3. 精通 Java 语言编程和Spring框架、精通微服务治理、分布式系统设计开发； 4. 精通 MySql 数据库，精通Redis、Kafka、ES 等中间件；熟练使用 PgSql 等数据存储； 5. 精通设计模式，具备优秀的编程习惯和效率；具备优秀的系统分析、架构设计能力。 6. 具备优秀的业务感知能力、用户产品思维、和较高的沟通协作能力； 7. 具备低代码平台实践经验者优先。 8. 具备零售行业业务领域知识者优先。

岗位职责： 1.大数据基础平台、应用平台功能设计和开发。 2.负责大数据平台及组件的调研选型，部署，日常监控及问题解决。 3.参与海量数据处理方案设计，提供业务系统技术支撑。 任职要求： 1.本科以上，计算机相关专业。 2.至少精通java/scala其中一种开发语言，熟悉主流后端开发框架。 3.熟悉大数据平台常用框架（hadoop/hive/spark/hbase/flink/presto/clickhouse/kafka）原理及常用应用场景，至少有3年以上大型生产系统相关经验。 4.熟悉linux系统，熟悉常用的操作系统命令和shell脚本编写。 5.责任心强，有较强的沟通能力和团队合作精神。 6.了解docker、k8s相关技术，有大数据组件容器化经验优先。

高级java架构师（南京）薪资待遇：40~60K 该岗位侧重Java技术栈，您将承担设计和推动公司后端架构的责任，确保其能够支持和促进AI产品的高效运作。在这个角色中，您将领导技术团队，制定并执行技术战略，以确保我们的AI系统满足业务需求，并在性能、可扩展性和安全性方面保持最佳状态。 职责： 1.架构设计： • 负责AI产品（机器人/知识库/大模型）的系统架构设计，确保系统的稳定性、可伸缩性和安全性。 • 整合人工智能（AI）技术，推动系统智能化和数据驱动的架构设计。 2.技术选型： • 负责选择适用于大规模数据和大模型处理的技术栈，结合业务需求和云服务最佳实践。 • 深入了解云服务提供商的各项服务，充分利用云原生技术，如云函数、云容器服务等。 3.团队协作和管理： • 领导开发团队，制定技术方向和规范，确保团队成员理解并实施系统架构。 • 提供技术支持和培训，确保团队成员具备所需的技术能力。 • 整合云服务资源，优化团队的工作流程，提高开发和部署的效率。 • 具备优秀的团队协作和领导能力，有团队管理经验者优先。 4.性能优化： • 分析系统性能，提出并实施优化策略，充分利用云服务的弹性伸缩，确保系统的高效运行。 • 针对大规模数据处理和高并发请求，进行性能调优，实现高性能计算。 5.安全性： • 设计和实施全面的安全措施，包括但不限于数据加密、访问控制等。 • 充分利用云服务提供商的安全特性，确保系统在云环境中的安全性。 6.项目管理： • 参与制定项目计划和时间表，确保项目按时交付。 • 协调不同团队之间的工作，确保项目的整体一致性和质量。 • 充分利用云服务提供商的各项服务，提高项目的灵活性和可伸缩性。 7.技术领导： • 通过培训、技术分享和组织内部论坛等方式，提高整个团队的技术水平。 • 跟踪大数据、人工智能领域的前沿技术，推动团队在大模型、云服务和AI技术方面的技术创新。 • 对新技术有强烈的好奇心，能够持续学习和创新。 要求： 1.本科及以上学历，计算机相关专业优先。 2.至少5年以上的Java开发经验，3年以上架构设计经验。 3.深入理解并实践大规模数据处理和高并发业务请求，熟悉机器学习和深度学习相关技术。 4. 精通Java及相关技术栈，对云服务提供商的服务有深入了解，如AWS、Azure、阿里云等。 5.在实际项目中应用人工智能和机器学习技术的经验者优先。

职位描述： 1. 从事全球金融、经济相关数据的深度采集和挖 掘工作，对数据进行采集、清洗和录入，为国内 外客户提供最专业的金融数据； 2. 整合多种来源和不同格式的数据，甄别数据的真伪和质量，分析数据间的联系，挖掘数据背后 潜在的价值； 3. 参与设计数据加工工艺和流程改进，优化数据采集工具，确保数据的及时性及准确度； 4. 参与重点数据项目的立项、规划、落地及产品上线； 5. 拓展数据源，并储备数据规划及数据分析的能力。 任职要求： 1. 沉稳细心，踏实认真，对大数据领域充满热情并立志在此 领域长期发展； 2. 拥有小语种相关资格证书（包括日语，韩语，西班牙语，阿拉伯语，俄语、葡萄牙语等），能达到基本工作用语的水平； 3. 对金融市场有敏锐的洞察力，具有一定的金融、经济或行业知识或金融财务相关证书（例如各类从业证等），有金融、互联网、数据服务等行业的实习经验者优先； 4. 能熟练使用EXCEL和OFFICE办公软件，掌握数据库相关知识；

岗位名称：银行数据专员 工作职责： 1. 负责银行数据的收集、整理、清洗、分析等工作； 2. 运用数据挖掘和分析工具，对银行数据进行深度分析，为业务决策提供支持； 3. 协助银行数据分析师完成数据建模和报告撰写等工作； 4. 持续关注银行业务动态和数据技术的发展，提出优化建议； 5. 完成上级交办的其他相关工作。 任职资格： 1. 统计学、数学、计算机等相关专业本科及以上学历； 2. 熟悉数据挖掘、数据分析相关理论和方法，具备一定的编程基础（如Python等）； 3. 具备较强的数据处理和数据分析能力，熟练使用Excel、SQL等数据工具； 4. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够承受一定的工作压力； 5. 有银行、金融行业数据分析经验者优先。 工作时间：周一至周五，上午9:00-下午6:00，周末双休。 薪资待遇：****。 岗位亮点： 1. 接触各类银行业务数据，有机会了解银行业务全貌； 2. 与银行内部人员密切合作，获得更多职业发展机会； 3. 在数据分析和处理上有较大的自主权，工作灵活度高。 岗位简介： 银行数据专员是银行内部不可或缺的角色，他们负责收集、整理、分析和展现银行数据，为银行决策提供数据支持。作为银行数据专员，你将有机会接触到银行各种业务数据，了解银行业务全貌，并与银行内部人员密切合作，获得更多的职业发展机会。同时，你将在数据分析和处理上有较大的自主权，工作灵活度高。我们欢迎有志于数据分析的人才加入我们，共同推动银行数据工作的发展。

（一）数据采集与整合 1. 设计和开发数据采集系统，从多种数据源（如网页、数据库、文件系统、传感器等）获取数据，确保数据的准确性、完整性和及时性，以满足大模型的训练和优化需求。 2. 针对不同结构（结构化、半结构化和非结构化）的数据制定相应的采集策略，能够处理海量数据的采集任务。 3. 负责将采集到的各类数据进行整合，建立统一的数据存储和管理体系，消除数据孤岛现象，保障数据的一致性。 （二）数据预处理与清洗 1. 对采集到的原始数据进行预处理，包括但不限于数据格式转换、编码处理、数据归一化等操作，以便于后续的数据处理和模型训练。 2. 开发数据清洗程序，识别和处理数据中的噪声、缺失值、异常值等问题，提高数据质量，为大模型提供高质量的输入数据。 3. 建立数据质量监控机制，持续跟踪数据质量指标，及时发现并解决数据质量下降的问题。 （三）数据标注与管理 1. 对于需要人工标注的数据，设计数据标注方案并组织标注工作，确保标注的准确性和一致性。 2. 建立数据标注平台或工具，提高标注效率，同时方便对标注数据进行管理、审核和版本控制。 3. 管理标注数据的存储和分发，与大模型开发团队紧密合作，确保标注数据能够及时、准确地用于模型训练和评估。 （四）数据存储与优化 1. 设计和优化大模型的数据存储架构，根据数据的特点（如数据量、访问频率、数据类型等）选择合适的存储技术（如关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等）。 2. 负责数据存储系统的性能优化，包括数据库索引优化、存储容量规划、数据读写性能提升等方面，以满足大模型对数据快速访问的需求。 3. 确保数据存储的安全性和可靠性，制定数据备份、恢复和灾难应对策略，防止数据丢失或损坏。 （五）数据管道构建与维护 1. 构建高效的数据管道（Data Pipeline），实现数据从采集到存储、预处理、标注再到模型训练的自动化流程，提高数据流转效率。 2. 监控数据管道的运行状态，及时处理管道中的故障和堵塞问题，确保数据的稳定流动。 3. 对数据管道进行持续优化，根据业务需求和数据规模的变化，调整管道的架构和参数，提高数据处理的效率和可扩展性。 （六）与团队协作 1. 与大模型算法开发团队、前端开发团队、测试团队等密切合作，理解各方对数据的需求，提供数据支持并协同解决项目中的数据相关问题。 2. 参与数据工程团队内部的技术交流和分享活动，促进团队整体技术水平的提升