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3、热门国企央企名企招聘信息汇总（2023年11月8日）中智集团、中广核、中海物业、上咨集团、广东省农信联社、兴业证券、盒马等
春季招聘已经接近尾声银行秋季校园招聘陆续开启30+银行都会招聘，全国有岗，10w+岗位众多的招聘岗位，应该如何选择银行呢？今天给大家全面介绍银行类别和岗位明细~ 银行类别 一、银行行业主要包括四部分，分别是中央银行、监管机构、行业自律组织和银行金融机构。1.中央银行：中国人民银行，简称央行，简言就是管银行的银行，发布各种货币政策。2.监管机构：中国银行业监督管理委员会，简称银监会，正部级单位。3.行业自律组织：中国银行业协会，非营利性社会团体。4.银行金融机构：（1）政策性银行：国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行。（2）国有商业银行：工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行。（3）股份制商业银行：招商银行、浦发银行、中信银行、光大银行、华夏银行、兴业银行、民生银行、平安银行、花旗银行、广发银行、恒丰银行、渤海银行、浙商银行等。（4）城市商业银行：各地基本都有，如北京银行、南京银行、上海银行、江苏银行、宁波银行、青岛银行等。（5）外资银行：汇丰银行、渣打银行、新加坡华侨银行、摩根大通等。（6）农商行/农信社：各地区农村商业银行和农村信用合作社。 银行岗位分类 银行岗位分别分为三类：随着金融制度的改革、政策不断优化及业务发展的需要，银行的部门和工作岗位也越来越细化，单从一个岗位名称上并不能判断出是否适合自己。其实，最简单直接的银行岗位分类，要数人们常说的前台、中台和后台。 一、前台岗位指直接面对客户的岗位，负责营销和服务的工作，换言之，前台就是展示与接收的平台。这一类也是校园招聘中最常见的岗位。 岗位介绍：（1）综合柜员办理银行柜面各项基本业务，包括但不限于本币存取款业务、结售汇业务、票据业务等。负责解答银行内外客户提出的业务咨询，配合业务开发部门进行客户服务。（2）公司业务客户经理从事中小型企业、个体工商户、企业主的银行存款、贷款、中间业务等业务的维护、拓展业务。（3）大堂经理确保银行营业大厅日常运作，维护秩序，给予客户适当指引与帮助，应对银行营业大厅内突发事件的处理，处理领导交付的其他任务。（4）外汇交易员分析国内外金融市场行情走势，把握市场机会，及时进行交易操作，定期提供市场分析报告。 二、中台岗位为前台提供专业性的管理和指导，换言之，就是处理逻辑，分支流程的地方。岗位介绍：（1）风险经理负责所在区域目标市场调研及授信政策传达，与客户经理共同实施贷前调查，出具项目风险评估报告，做好风险预警工作，监控本部资产。（2）授信审查熟悉银行各类资产业务及金融产品，了解相关法律法规，具有较强的合规意识，良好的市场研究及金融创新能力。（3）财务管理负责创新项目的立项、预算规划，负责创新项目投产追踪、分析，理财产品设计。 三、后台岗位指更为公共的一些企业职能，换言之，后台就是结果存储，最终不变的集合。岗位介绍：（1）内审经理建立健全公司内部审计体系，对公司开展审计工作，包括财务审计、业务流程及内部控制审计、费用及预算审计等，负责对被审计单位管理的真实性、合法性、规范性、效益性进行监督、检查与评价，负责拟投项目尽职调查，出具调查报告。（2）会计经理根据中国/香港会计准则及其他适用会计准则研究各项作业的账务处理，制定相关操作系统的会计处理需求，编制报送监管机构/母行的综合账报表、对外财务披露报表、控股公司年度财务报告或报表及其他财务报表数据。 银行秋招备考 秋招学习已经正式开启！现在提前预定提前领取全套春招课程比别人先学习一步，上岸更快一步！【十套真题备考资料】留言回复【银行备考】，即可免费获取！ 如题 数据分析作为一项专职技能，如同学习外语专门做翻译，岗位就是：数据分析师。在组织架构上会有两种情况：大公司会搭建自己的数据中台和数据分析产品，数据分析师也会在一个专职提供数据分析产品和服务的中台公线部门；中小公司一般还没有真正的数据驱动意识和技术实力，还是业务驱动为主。所以数据分析师往往是业务团队自主招进来支持自己的业务。 如果将数据分析作为一项必备的技能之一，如同学习外语去做外贸，岗位可以按照导向来划分：偏业务导向，包括：数据运营。可以是用户运营、商家运营、产品运营，有数据分析的基础，做这些运营工作会更有优势。商业分析。可以看成是传统的管理咨询业务+现代大数据分析技术的结合体，做的事情是咨询，如战略规划、策略制定、经营分析、绩效考核等，需要很强的业务sense，服务的客户更多是老板决策层，数据分析在其中发挥的作用只是一小块。数据产品。角色定位是产品经理（产品策划），只是属于B端，且面向业务方的数据分析师和普通的数据用户来开发好用的数据分析产品。除了需要懂数据分析从而更好理解使用者的需求场景，也要懂数据技术。偏技术导向，包括：数据科学。比数据分析的区别在于面对的问题更加复杂，需要处理的数据集更大，所以要求使用更复杂的数据处理技术、数据建模、统计算法、机器学习来解决。所以，至少在表面上来看，数据科学更“高大上”一些，更贴近大家对大数据想象中的直观认知。但是数据科学火了这么多年，如果脱离对一线业务的了解和对业务底层逻辑的理解，单纯强调凭借高深的算法技术，能创造多少真正价值、真正解决多少问题，会越来越受到质疑。数据工程。更加往后端走，涉及到数据基础的建设，如数据采集、ETL入库、建底层表甚至整个数据库建模等。 每条路都有自己的发展路径和天花板。 路怎么走，要根据自己的志趣和优劣势，想清楚挑选。 关注我多年的小伙伴清楚我从事数据以来已经9年，帮助过很多小伙伴转型为数据分析师、策略增长、数据产品、商业分析师、战略分析师等，很多小伙伴一直希望我能出一篇文章详细介绍下这么多数据/分析岗位，到底有哪些不同，优势劣势是什么，薪资又是多少，成长空间如何。于是以我多年来辅导知乎小伙伴整理出的经验，同时也做了大量市场人才调研，给大家整理了一份关于数据岗的一览图，帮助大家了解到底有多少类型的数据岗位。 工作职能：围绕着业务需求，往往是临时性的取数需求而工作，就是我们常说的工具人。 所需能力：SQL，Excel（基本函数和作图)，良好沟通能力 优势：门槛低，容易进入；压力小，执行层 劣势：连续工作3年以上，会发现自己的职场竞争力超级弱，因为太多入职1年的新人python比你写的 好，sql比你玩的溜。此外，还会发现小型市场已经开始逐步使用数据产品工具自动化取数需求。 薪资区间：10-20k 工作职能：需要掌握根据具体业务指标提取和分析公司数据的方法，从商业指标到用户行为到精益管理等，并采取可视化技术传达你的意见和想法。 举例：让A同学去分析如何通过优化APP栏位布局来提高整体下单转化率。这是一个相对具象的分析目标。针对这个问题，A同学需要熟悉现有的APP栏位、市场上常见的栏位布局方式、用户下单转化全流 程，并且具有一套分析方法、会使用SQL这样的工具帮他完成整个分析过程。 所需能力：熟练掌握SQL、Excel(基本函数，透视表/图)；Tableau/Power BI/FineBI等可视化工具；熟悉某个行业或者领域的业务流程、知识。熟练掌握业务指标拆解；中高级业务分析师需要掌握更系统的分 析方法论，具备良好的统计学基础知识等； 优势：经过修炼，可以成为某个行业或者领域的专家 劣势：取数分析师进阶版。市场上业务分析师良莠不齐，对业务分析师的要求差异也比较大。有的公司 在招人时也是“挂羊头，卖狗肉”。所以，因此，需要自己对职位有一定鉴别能力或者有导师帮助check一下（取数分析师通常解决这个问题是什么？目前发展到什么阶段？而业务分析师要利用业务知识和分 析技能做好问题发现，归因） 薪资区间：15k-25k 工作职能：企业内部经营状况分析，通常涉及业绩目标制定、各个渠道经营状况监控、业绩指标异常监控和量化归因并为决策者提供决策依据。主要是解决企业目前营销业绩是否健康?营收状况是否良好？希望 通过分析企业各类财务指标，发现业绩增长点，从而调整企业内部战略。 举例： 1.深入理解业务模型和外卖用户补贴逻辑，构建较为完善的外卖补贴分析体系； 2.长期洞察外卖 用户特征，从消费场景、用户群等视角寻求用户增长的机会点，驱动外卖新客增长； 3.深度参与推进外 卖用户营销相关的增长驱动项目，负责项目目标制定、业务模式设计和项目推进过程的跟踪和复盘； 4.联动用户运营、产品、市场营销等相关部门，盘点不同营销渠道的效果和效率，建设营销效果评价方 法，推进外卖市场营销目标、策略、评价的体系化建设。 所需能力：熟练掌握SQL、Excel(基本函数，透视表/图)；Tableau/Power BI/FineBI等可视化工具；掌握基本财务指标；具备一定数据分析方法论，善于通过指标拆解提炼出解决方案。熟练掌握某个行业的商业模式，基本了解同行的财务指标情况； 优势：偏战略方向，向高层汇报，更多机会和挑战，更高的行业天花板； 劣势：准入门槛相对较高，要懂财务、懂行或者"镶金"出身 (名校背景)、有咨询背景更佳 薪资区间：25k-60k 相关职位： 工作职能：为老板出谋划策，站在高层或者老板的角度看问题。主要关心问题如市场多大？竞争对手有哪些？对手做什么？我们应该能做什么？诸如此类的。对这批人的能力要求更高，需要很懂行，也就是对行业有较为全面的认知。不仅如此，还需要有敏锐的商业嗅觉，什么意思呢？就是能快速察觉政 策、竞对、市场风向等，并及时做出响应。 所需能力：熟练掌握各类分析方法框架；全局思维；清晰的分析思路；敏锐的商业嗅觉； 优势：面向企业高层，职业天花板高，格局大、视野广 劣势：坑位少，一般互联网公司就招那么5-10个 薪资区间：35k-65k 工作职能：策略数据分析师仍旧还是基于数据分析，这是他与策略产品、策略运营不同的点。 先看“策略”一词,简单说就是可以实现目标的方案集合。说白了就是大家围绕着一个具象化目标制定的一系列的解决方案。那么，策略分析就是通过数据的方法寻找解决方案。同样，策略产品就是通过一系列产品功能更新迭代去完成这个目标。策略运营就是通过一系列运营的手段去完成目标。所 以，和策略相关的岗位更强调目标性、更体系。对从业者要求也不再是某个点的理解，而是要懂得 整条”链路”。 根据行业和对象不同，策略数据分析师又有风控策略分析师、营销策略分析师、商品定价策略、推荐策略分析师等 所需能力：SQL或Python；有用户画像/商品画像知识体系；掌握核心指标拆解、用户细分和一些基本的 营销模型、定价模型、风控模型或基本的推荐算法；熟练掌握某个行业业务知识、业务流程；和产品、 运营、算法团队协作，将分析决策落地 优势：薪资高、护城河高；需要一定行业经验积累； 劣势：需要绝对的背KPI能力，抗压耐受性强； 薪资区间：25k-60k 相关职位： 工作职能：策略产品就是通过一系列产品功能更新迭代去完成特定量化目标。 策略产品归根结底还是产品，因此，围绕产品功能迭代、更新去进行，区别在于目标更明确、更具体。 所需能力：需求对接、撰写需求文档；熟练掌握某个行业业务知识、业务流程；熟悉增长策略、用户细 分；了解用户画像/标签、商品画像/标签； 掌握用户细分和一些基本的营销模型、定价模型、风控模型或基本的推荐算法；和产品、运营、算法团队协作，将分析决策落地。 优势：薪资高、护城河高；需要一定行业经验积累； 劣势：难度略高，综合能力要求高 薪资区间：25k-60k 工作职能：策略运营就是通过一系列运营动作去完成特定量化目标。 策略运营归根结底还是运营，所以，先看运营。根据对象不同，运营又有【用户运营】、【内容运 营】、【活动运营】、【社群运营】等； 知友总结的很好，【用户运营】是满足目标用户的需求，来提高用户黏性，让用户心甘情愿买单， 为公司创收。【内容运营】是通过内容来有针对性地吸引目标客群，引导用户为其付费；这里的“内 容”不仅包括文字，可能还包括图片、短视频等。【活动运营】亦然，通过组织产品说明会、线下交 流会等各种活动，来提高用户活跃度。【社群运营】也是通过社交网络，让用户与用户之间形成关 系网，关系网内的互动可以减少用户的流失率，甚至可以拉新、转介绍。 优势：薪资高、护城河高；需要一定行业经验积累； 劣势：没有什么劣势，是运营很好的晋升方向。 薪资区间：25k-60k 工作职能：数据产品经理是在数据背景下催生出的又一新兴职位。从命名上看，数据产品经理与产品经理差异 就体现在“数据”两个字上。如果说产品经理主要负责和产品相关的产品需求对接、产品规划、设 计、过程管控、产品功能更新和迭代。那么，数据产品经理显然是围绕着数据服务，去设计功能、 平台来满足需求方（企业内部或者外部使用者） 数据服务又分数据基础层中间层、应用层。所以，数据产品细分也可以遵循这样的划分，虽然企业招人不按照这样细分，但却也会依据之前的经验对号入座。比如，你之前做的就是偏基础层产品， 那么倾向把你划分去做基础层数据产品。 疑问来了：究竟什么是基础层？什么是中间层？什么是应用层？基础层的数据产品，具象来说可能是埋点平台、数据仓库、数据模型、指标规范、任务调度、测试工具 等（如阿里的OneData），往往更多也跟数据的来源接入有关，对产品经理自身的技术思维和素养要求更多； 中间层的数据产品，以画像标签平台、自助化报表平台、各种数据中台为主，在大部分场景都会是承上 启下的角色。这就需要产品经理一方面能对数据的来源和质量有所理解把控，一方面也能以应用价值为目标规划自己的平台，确保它不会变成一堆功能的堆砌； 应用层的数据产品，集合了神策这类数据分析类的产品，也包含DMP等能实际做出动作产生收益的平 台。总之这一层的数据产品跟钱更近，对产品经理的产品思维和素养要求的也更多；所需能力：需求对接、撰写需求文档；了解业务知识、数据分析；了解市场上各种类型数据产品； 偏基础层数据产品最好有开发经验，偏中间层数据产品最好有数据分析能力、熟悉数据可视化，一定开 发经验；偏应用层的则侧重于业务经验； 优势：薪资较高、护城河高；需要一定行业经验积累；目前数据分析师、开发转型成为数据产品相对容易； 劣势：数据产品经理这个岗位特性只集中在大厂，中小厂不太会设定数据产品这样的岗位。 薪资区间：25k-45k 相关职位： 工作职能：需要从海量数据中发现规律, 这就需要一定的数学知识,基本统计模型、数据挖掘技术，如机器学习算法、深度学习算法等；按照方向细分：自然语言处理、搜索推荐算法、计算机视觉等。 所需能力：数学、统计学、计算机基础；熟悉SQL和 R、SAS、SPSS等至少一种相关分析软件；掌握Python、Java、scala、golang等一种或以上编程语言；掌握数理统计和数据分析，掌握回归分析、分类、聚类、关联规则等常用数据统计模型和机器学习、深度网络等 ，并有独立完整的建模实践经验 优势：薪资高 劣势：门槛高，技术更新快，需要持续更新技能；容易遇到中年危机; 薪资区间：20k-100k 相关职位： 工作职能：根据业务需求完成数据仓库的架构、设计和开发工作。 项目数据统计与分析任务，提供数据支持服务，ETL实施、ETL优化、报表等； 全链路数据开发，包括日志埋点、数据采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线 数据和实时数据开发、数据服务化、可视化和数据治理等工作。 建设用户、商品、交易、流量、营销、采配、库存、仓储、配送、履约等业务领域的通用数据集市。 所需能力：掌握大数据技术栈，包括Hadoop/Spark/Ka a/Flink/ES/Hbase/OLAP引擎等其中几种技术；精通Hive编程、掌握Python/Scala/Java等开发语言一种以上，熟悉Linux系统及常规shell命令；掌 握数据仓库体系架构、建模方法、数据治理等知识； 优势：薪资区间大，薪资较高 劣势：技术门槛高，偏底层技术，难以量化产出； 薪资区间：18k-60k 相关职位： 最后想说每个公司对每个title岗位都有不一样的要求，包括职能与薪资。我只是把市场上比较通用的岗位定义给大家总结出来。 花了一个周末时间整理，欢迎大家点赞喜欢收藏。点赞是对知乎原创作者持续创作的最大动力。 巧了，本来想手动写写的，刚好看了本书《数据驱动力 企业数据分析实战》里面的数据岗位划分还算不错的，这里稍微引用下。 在这本书里，作者把分析师分为：数据分析师、数据分析工程师、商业分析师、数据科学家、统计学家、金融工程师、会计和财务分析师，以及数据可视化专家。下面简单总结下（加粗部分为总结，引用部分为原文） 数据分析师：T型技能，从事的工作和使用工具各有不同。数据分析师”是最宽泛、最常见的称谓，至少与后文中更专业化的角色相比如此。多数情况下，数据分析师是“T”型的：他们在广泛的技能领域经验较少，但在某一领域拥有扎实的技能和知识。初级数据分析师主要从事数据收集和准备工作，而技术娴熟、高度专业的数据分析师往往是领域专家，会关注各种领域，如客户反馈、忠诚度计划、电子邮件营销、地缘专业情报或股票市场的若干板块。数据分析师在组织里的角色取决于组织的规模、成熟度、领域和市场。数据分析师存在于广泛的领域中，其技术水平也不尽相同。他们的职责通常是生成报告和进行分析。 举个例子，电商和零售也会有数字化管理的分析师，分析着销售数据，关注例如客户反馈，ROI，退货率等各种指标，从而让每一次促销都能达到想要的效果。具体可以看《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营（全彩）》【摘要 书评 试读】- 京东图书 数据工程师和分析工程师：获取、清洗和处理数据他们主要负责获取、清洗和处理数据，并将其转换成分析师能够获取和分析的形式。他们负责处理运营方面的事项，如吞吐量、扩展、峰值负载和日志等，可能还负责构建供分析师使用的商业智能工具。 商业分析师：充当企业利益相关者和技术部门之间的纽带，负责改进业务流程商业分析师通常充当企业利益相关者（如部门主管）和技术部门（如软件开发人员）之间的纽带。他们负责改进业务流程，或帮助进行后台或前端系统功能的设计、开发和优化，比如改进面向用户网站中的结账流程。 数据科学家：一个广义称呼，统计+编码技能。构建「数据产品」数据科学家是一个广义的称呼，一般指那些更偏向数学或统计方向的人员，他们通常同时拥有较高的学位（多是数学、科学和计算机科学等定量学科）和娴熟的编码技能。 统计学家：不仅要做分析工作，还要为获得原始数据而设计调查文娟，实验和采集协议。（个人感觉有点像数据科学家，但对编码技能少）统计学家是组织中关注统计模型的技能型人才，一般至少拥有统计学硕士学位。他们备受保险、医疗、研发和政府部门的欢迎。美国有约 1/4 的统计学家在联邦政府、州政府和地方政府就职。他们通常不仅从事分析工作，还要为获得原始数据而设计调查问卷、实验和采集协议。 金融工程师：对金融产品的定价，风险管理等进行建模工作。金融工程师是精通数学的数量分析专家，通常在金融服务业（买方或卖方）从事对证券定价、风险管理和股市行为的建模工作。例如，一支养老基金可能会聘请一名金融工程师寻找最优的债券投资组合，以满足基金的未来盈利需求。他们往往具有数学、物理学或工程学背景，而一部分人，特别是算法交易分析师（在所有分析师中薪水最高），是尤其卓越的程序员，擅长 C++ 之类的程序语言，可以实现超低延迟的数据处理和行为决策。 会计和财务分析师：关注财务分析。会计和财务分析师关注内部财务报表、审计、预测和企业绩效分析 数据可视化专家：具有优秀的设计审美，负责构造信息图、仪表盘和其他设计相关产品，会用到Javascript,CSS,HTML，D3等数据可视化专家具备优秀的设计审美，他们负责构造信息图、仪表板和其他设计相关产品。有的也参与编写代码，比如会用到 JavaScript、CoffeeScript、CSS 和 HTML，以及一些数据可视化库，如 D3（一个非常强大而优秀的可视化库，可参考 Scott Murray 的著作《数据可视化实战：使用 D3 设计交互式图表（第 2 版）》2 和 HTML5。 大家可能会看到目前互联网与分析师相关的很多Title，比如“数据科学”，“数据分析”，“商业分析”， 很多同学会很好奇，这些岗位标题对应的工作到底有什么区别呢？今天就通过这篇回答来给大家区分一下。 首先，根据工作内容的偏重不同，分析师可以有以下几种类型： 在公司中，“分析师”要承担的核心职责，就是“把问题搞清楚，讲明白”， 帮助决策者在深度理解问题本质后，做出更好的决定推动公司发展。 不同层级的人，需要做出的决定不同。因此在具体的公司岗位设定中，分析师的工作方向各有侧重： 一般直接和公司的总裁/总经理/CEO进行对话。讨论的问题是“公司要往哪里去”。 战略是公司发展的起点，也是公司能成功的关键因素。 想要做出正确的战略选择，仅仅依靠一系列分析是远远不够的，企业领导者的信念、远见起到了更加重要的作用。要想成为一个好的战略分析师，需要有大量实战经验，并且不断更迭自己对世界的认知，找到更完备的思考框架。 这类分析师也直接与公司管理团队对话，他们的主要的岗位职责如下： 现在不仅是互联网企业，越来越多的传统行业也开始设立这个岗位，有些公司这样的岗位是设置在财务岗的，财务分析，或者在总经理办公室或者总裁办之类。也有不少公司是专门设置了这个岗位，比如阿里巴巴的商业智能线。 通过招聘网的岗位显示：发现经营分析在近几年人才需求量比较大。因此，对经营管理分析工作内容感兴趣的同学，除了互联网大厂外，很多传统行业也是不错的选择。 做这个层面分析的同学，更多是和业务一线的具体执行密切相关。这种类型的分析师需要对业务、产品的细节和逻辑非常清楚，通过筛选总结，层次分明地作出具体的分析，然后来指导策略的优化。 最后总结一下，分析师的进阶之路，是一个人对商业，社会，环境，人性不断加深理解之路。越老越香，是一个值得长期投入的岗位。 我们是：清北硅谷导师/谷歌微软职场达人/分享留学求职经验/教育创业者,目前活跃的创作者有： Kevin：一个清华非典型代表/谷歌技术经理/不断折腾的创业者 Jenny: 谷歌数据分析师/从普华永道到谷歌/啥都能聊的知心大姐姐 Lan: 微软应用科学家/沉心于机器学习的技术宅/网文写作者 期待每一位同学的关注！如果你需要留学求职的咨询/面经题库/模拟面试，欢迎关注我们的机构号：篱笆教育篱笆教育面经题库：CS、AI、DA、DSwww.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272www.zhihu.com/column/c_1500955401516982272篱笆老师：【持续更新！】leetcode常考题型带练视频免费分享！11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章11 赞同 · 6 评论文章学长学姐offer说www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680www.zhihu.com/column/c_1433170305112391680 续接上文：还不知道数据类岗位的相关技能和职责吗？涤生大数据告诉你（一） 数据治理工程师的工作职责主要包括以下几个方面： 1. 数据管理策略制定：制定和实施数据管理策略，包括数据收集、存储、处理和使用的规范和流程，确保数据的可靠性和一致性。 2. 数据质量管理：评估和监控数据质量，发现和解决数据质量问题，确保数据的准确性、完整性和一致性。 3. 数据安全和隐私保护：制定和执行数据安全策略和措施，保护数据的安全性和隐私，防止数据泄露和非法使用。 4. 数据架构设计：设计和维护适合业务需求的数据架构，包括逻辑模型和物理模型，确保数据的有效组织和高效利用。 5. 数据治理工具和技术应用：使用数据治理工具和技术，如数据目录、元数据管理工具、数据质量工具等，进行数据管理和治理工作。 6. 数据合规性管理：确保数据处理和使用符合相关法律法规和行业规范，遵循数据保护和隐私保护的要求。 7. 与业务团队和技术团队合作：与业务团队和技术团队紧密合作，了解业务需求，提供数据治理支持和解决方案。 8. 数据培训和意识提升：开展数据培训和意识提升活动，提高组织内部对数据治理的理解和重视程度。 总的来说，数据治理工程师的工作职责是确保数据的质量、低成本和合规性，设计和维护适合业务需求的数据架构，并与业务和技术团队合作，提供数据治理支持和解决方案。 数据治理工程师和数仓工程师在公司的工作职责有一定的交集，但也存在一些区别。 数据治理工程师的主要职责是管理和治理公司的数据资产，确保数据质量、安全和合规性，并为业务和技术团队提供数据治理支持和解决方案。具体包括数据管理策略制定、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据架构设计、数据治理工具和技术应用、数据合规性管理等方面的工作。 数仓工程师的主要职责是设计、开发和维护公司的数据仓库系统，包括数据的抽取、转换、加载和存储等方面的工作。数仓工程师需要了解业务需求，设计数据模型和数据架构，开发ETL流程，确保数据的准确性、完整性和一致性。 两个岗位的交集在于数据架构设计和数据质量管理方面。数据治理工程师和数仓工程师都需要了解业务需求，设计适合的数据架构和数据模型。同时，两个岗位都需要关注数据质量问题，确保数据的准确性、完整性和一致性。 两个岗位的区别在于数据治理工程师更加注重数据资产的管理和治理，包括数据安全和隐私保护、数据合规性管理等方面的工作；而数仓工程师更加注重数据仓库系统的设计和开发，包括ETL流程的开发和维护等方面的工作。在很多公司中，并没有单独设立一个数据治理团队，而是由数仓开发担任这个角色， 数据仓库工程师作为数据治理的主力军参与数据治理体系建设中，更多的是以实施的角色参与到数据治理中。而数据治理工程师更多的是以数据治理牵头人，或者提供方法论角色参与到项目中。 综上所述，数据治理工程师和数仓工程师在工作职责有一定的交集，但也存在一些区别。两个岗位需要紧密合作，共同为公司的数据资产和业务需求提供更加质量，低成本的解决方案。 BI工程师的工作职责主要包括以下几个方面： 1. 数据分析与报告：BI工程师负责收集、整理和分析公司的业务数据，并根据业务需求生成相应的报告和可视化图表。他们需要使用BI工具（如Tableau、Power BI等）进行数据分析和可视化展示，以帮助决策者更好地理解业务数据和趋势。 2. 数据和ETL开发：BI工程师也会参与设计和维护数据仓库系统。需要编写数据任务的ETL脚本，从不同的数据源中提取数据，并将其转换为可用于分析和报告的格式。 3. 数据模型设计：BI工程师需要根据业务需求设计数据模型，以支持准确和高效的数据分析。他们需要理解业务流程和数据关系，并使用数据建模工具（如ERwin、PowerDesigner等）设计适合的数据模型。 4. 数据质量管理：BI工程师负责确保数据的质量和一致性。他们需要监控数据质量指标，识别和解决数据质量问题，并建立数据质量管理流程和规范。 5. 技术支持与培训：BI工程师需要提供技术支持，解决业务用户在数据分析和报告过程中遇到的问题。他们还需要为用户提供培训，帮助他们更好地使用BI工具和系统。 总体而言，BI工程师在负责将大量的业务数据转化为有价值的信息和洞察，并帮助决策者做出基于数据的决策，核心工作内容是实现业务指标的可视化，并转化为业务和管理成更加易于理解和决策的数据展现方式。他们同时需要具备数据分析、数据仓库和ETL开发、数据模型设计以及数据质量管理等方面的技能和知识。 在信贷公司的大数据团队中，BI工程师和数仓工程师的工作有一定的交集，但也存在一些岗位区别。 1. 工作交集： - 数据分析和报告：BI工程师和数仓工程师都需要收集、整理和分析大量的业务数据，共同提供数据驱动的决策支持和业务洞察。 - 数据仓库开发：BI工程师和数仓工程师都需要设计、构建和维护数据仓库和数据集市，确保数据的准确性、完整性和一致性。 - 数据质量管理：因为完整的数据质量BI工程师和数仓工程师都需要监控和维护数据质量，保证数据的准确性和可靠性。 在日常工作中，数仓工程师更多扮演的角色是数据支撑和数据模型提供者的角色，例如一个报表需求，数仓工程师负责端到端全链路的数据开发工作，而bi工程师负责利用如tableau，finereport等报表工作基于数仓开发工程师提供的数据表实现报表展现工作。注意的是，有些公司当中bi工程师会兼备数据工程师的工作职责，例如负责ads层数据开发工作。 2. 岗位区别： - 技术要求：BI工程师需要具备数据分析和报表工具的开发和运用能力，熟悉数据挖掘和分析技术，以及数据可视化工具的使用。而数仓工程师需要具备数据仓库模型设计和ETL流程开发的能力，熟悉数据建模和数据库技术。 - 业务关注点：BI工程师更加关注数据分析和报表工具的使用和业务需求的满足，致力于提供数据驱动的决策支持。数仓工程师更加关注数据仓库的建设和数据流程的优化，致力于提供高质量、高性能的数据基础设施。 - 角色定位：BI工程师通常更加贴近业务部门，与业务人员紧密合作，理解业务需求并提供相应的数据分析解决方案。数仓工程师通常更加贴近技术团队，与数据架构师和开发人员紧密合作，负责数据仓库的设计和开发。 综上所述，BI工程师和数仓工程师在团队中的工作有一定的交集，但在技术要求、业务关注点和角色定位上存在一些区别。 大数据运维工程师的岗位技能要求可以包括以下方面： 1. 大数据技术：熟悉大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Hive、HBase等，了解这些组件的底层原理、架构和使用方法。 2. 数据存储管理：管理和维护大数据存储系统，如HDFS、HBase等，确保数据的可靠性和可用性，进行容量规划和性能优化。能够进行数据库安装、配置、备份和恢复等操作。 3. 数据存储运维：熟悉大数据存储系统如HDFS、NoSQL数据库等，能够进行常见的存储介质的运维保障工作。 4. 数据安全和权限管理：具备数据安全和权限管理的能力，了解数据加密、访问控制、数据保护等相关技术，能够制定和执行数据安全策略。 5. 故障排除和性能优化：具备大数据相关平或者组件的的故障排除和集群性能优化的能力，能够监控和诊断大数据平台的故障和性能问题，并采取相应措施进行解决和优化。 6. 编程和脚本语言：熟练掌握编程和脚本语言，如Python、Java、Shell等，能够编写自动化脚本和工具进行大数据运维工作。 7. 问题解决能力：具备良好的问题解决能力，能够快速定位和解决数据运维中的问题，具备良好的分析和沟通能力。 8. 团队合作：具备良好的团队合作能力，能够与数据工程师、数据科学家和业务团队等紧密合作，共同解决数据运维方面的问题和需求。 在日常工作中，大数据运维工程师和数仓工程师可能会有一些交集。例如： 1.当数据中台团队承接业务部门的一些数据服务类需求的时候，需要大数据运维团队和数仓团队协同完成需求的方案设计和开发上线，对于方案设计，两个团队都需要站在如何站在架构合理性的角度对需求进行方案设计。而对于开发工作，数仓工程师负责数据模型设计及数据开发工作，大数据运维工程师负责hbase,ck等存储介质的建表及接口开发工作，接口开发完成对下游应用系统暴露接口。 2.日常任务运维工作当中，一般由运维工程师负责监控集群及任务的故障问题，当集群出现故障告警或者调度任务出现报错，运维工程师首先会入手排查问题原因，如果是集群问题，运维工程师需要紧急修复故障问题，如果是调度任务代码或者数据开发问题，运维工程师会通知到对应的任务责任人，如数仓开发工程师，数仓工程师上线解决修复任务问题。 对于etl工程师也好，数仓工程师还是数据开发工程师也好，都是同一个目的支撑公司数据类应用的需求，为业务团队提供高质量的数据支持和解决方案。 1.数仓建模本质到底是什么？为什么维度建能模脱颖而出？2.企业数仓DQC数据质量管理实践篇 3.企业数据治理实战总结--数仓面试必备 4.OneData理论案例实战—企业级数仓业务过程 5.中大厂数仓模型规范与度量指标有哪些？ 6.大厂数仓专家实战分享：企业级埋点管理与应用 7.手把手教你搭建用户画像系统（入门篇上） 8.手把手教你搭建用户画像系统（入门篇下） 9.SQL优化之诊断篇：快速定位生产性能问题实践 10.SQL之优化篇：一文搞懂如何优化线上任务性能，增效降本！ 11.还不知道数据类岗位的相关技能和职责吗？涤生大数据告诉你（一） 中智集团、中广核、中海物业、上咨集团、广东省农信联社等大型国企央企陆续发布了2024秋季校园招聘公告，另外还有兴业证券、盒马等高薪500强知名私企外企正在招纳贤才，总计招聘超过2100人。 国企央企的岗位历来是校园招聘、社会招聘中的热门抢手岗位，应聘成功入职后就类似于拿到了铁饭碗，因此深受各大应届毕业生、往届毕业生青睐；一些500强知名私企外企也因其提供的高收入吸引着广大求职者。一言以蔽之，就是要么去热门国企央企躺赢，要么去高薪外企私企创富。 【上岸了么】公众号对今日发布招聘公告的热门国企央企和高薪私企外企岗位整理如下： 招聘岗位：市场营销类、财务金融类、业务类、客户服务类、计算机类等岗位。 招聘人数：预计招聘500+人。 报名地址：中智集团2024校园招聘正式启动|人力资源服务类央企 招聘岗位：核能研发、核电设计、核电技术服务、新能源技术、核燃料等岗位。 招聘人数：预计招聘100+人。 报名地址：中广核2023面向全球招聘高层次人才|世界500强能源央企 招聘岗位：项目运营类、商务管理类、职能管理类等岗位。 招聘人数：预计招聘300+人。 报名地址：中海物业2024届校园招聘持续进行中|世界500强中国建筑旗下 招聘岗位：经济类、管理类、人文类、金融类、土木工程类、人工智能类等岗位。 招聘人数：预计招聘200+人。 报名地址：上咨集团2024校园招聘正式开启|一线城市综合咨询国企 招聘岗位：金融科技类、业务类等岗位。 招聘人数：预计招聘200+人。 报名地址：广东省农信联社2024届秋季校园招聘开启|内含笔试复习资料 招聘岗位：信息技术、金融科技、资产管理等岗位。 招聘人数：预计招聘300+人。 报名地址：兴业证券2024届秋季校园招聘正式启动|一站式综合性券商 招聘岗位：经管类、理学等岗位。 招聘人数：预计招聘500+人。 报名地址：盒马2024届校招未来星计划启动|世界500强阿里巴巴旗下银行招聘岗位都有哪些？岗位种类都有哪些呢？的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于银行招聘岗位都有哪些？岗位种类都有哪些呢？、银行招聘岗位都有哪些？岗位种类都有哪些呢？的信息别忘了在本站进行查找喔。
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