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1、負(fù)責(zé)監(jiān)管集市滾動項(xiàng)目數(shù)據(jù)采集、整合及報送報表與報送接口開發(fā)
編寫數(shù)據(jù)報送流程文檔、用戶手冊和操作指南，為業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)和相關(guān)部門提供培訓(xùn)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)報送意識和能力；從不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫中抽取所需數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去重、轉(zhuǎn)換，整合成符合報送標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集；依據(jù)監(jiān)管要求或內(nèi)部需求設(shè)計報表模板，利用BI工具或自定義開發(fā)程序，實(shí)現(xiàn)自動化報表生；開發(fā)自動化報送流程，與外部監(jiān)管平臺或內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行接口對接，確保數(shù)據(jù)報送的高效和準(zhǔn)確。
2、負(fù)責(zé)監(jiān)管集市滾動項(xiàng)目報送合規(guī)性驗(yàn)證及報送數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控
對照最新的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，審核數(shù)據(jù)報表內(nèi)容，確保所有數(shù)據(jù)報送均符合監(jiān)管要求。實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查機(jī)制，監(jiān)控數(shù)據(jù)報送前后的質(zhì)量，包括完整性、一致性、及時性和準(zhǔn)確性，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。
3、負(fù)責(zé)監(jiān)管集市滾動項(xiàng)目應(yīng)急響應(yīng)與持續(xù)改進(jìn)
處理數(shù)據(jù)報送過程中的異常情況，制定應(yīng)急預(yù)案。根據(jù)反饋和新要求，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程和系統(tǒng)功能。

高級1人，中級3人，本科及以上學(xué)歷，學(xué)信網(wǎng)可查。
1、熟練使用項(xiàng)目管理工具、項(xiàng)目管理方法
2、精通主流關(guān)系數(shù)據(jù)庫，如MySQL,PolarDB，RDS，精通SQL編程； 熟悉金融行業(yè)數(shù)據(jù)倉庫建模的理論；熟悉數(shù)據(jù)倉庫各類模型建模理論；熟悉數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計模型；
3、熟練掌握大數(shù)據(jù)處理框架和技術(shù)：如Hadoop，分布式存儲（HDFS）和計算（MapReduce）的基礎(chǔ)框架。Spark，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的內(nèi)存計算框架，支持批處理、交互式查詢、流處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種功能。Flink，用于實(shí)時數(shù)據(jù)流處理和狀態(tài)計算的框架。Hive，構(gòu)建在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫工具，提供SQL接口來處理數(shù)據(jù)。Kafka，分布式消息隊(duì)列系統(tǒng)，常用于構(gòu)建實(shí)時數(shù)據(jù)管道。
4、了解數(shù)據(jù)可視化工具如Tableau、PowerBI或使用Python的Matplotlib、Seaborn等庫進(jìn)行數(shù)據(jù)展示。