2021中证数据(中国证监会直管)招聘19人公告

2021-06-21 11:13 来源：中证数据有限责任公司2021届需求

　　安徽银行招聘网同步中证数据有限责任公司2021届需求考试动态信息：2021中证数据(中国证监会直管)招聘19人公告。更多关于中证数据有限责任公司届需求信息,中证数据有限责任公司2021届需求的信息的内容，请关注安徽银行招聘网，安徽华图金融：anhuijinlingren和交流群（）获取更多招考信息和备考资料。

中证数据有限责任公司2021届需求信息招聘公告

　　一、公司简介

　　中证数据有限责任公司成立于2012年9月12日，是由中国证监会直接管理的专业机构。

　　公司职责：

　　1、承担证券期货业监管大数据中心的建设、运行和维护，负责数据采集、加工、汇总、存储、管理和治理;

　　2、协助统筹中国证监会监管大数据分析需求，包括统计查询、风险监测、数据挖掘及其他监管应用;

　　3、根据大数据分析需求，提出大数据监管应用系统和分析软件需求，按相关规定提交开发机构开发，并参与上线测试，负责验收;

　　4、按照相关规定提供数据及分析等服务;

　　5、中国证监会交办的其他工作。

　　二、招聘对象

　　招聘对象包括应届毕业生和具有岗位要求相关工作经验的社会人员;应聘人员毕业院校应为境内外知名高校。

　　注：应届毕业生为2021届、及因疫情影响未落实工作的2020届高校毕业生。其中境内院校毕业生应于2021年7月31日前取得相应学历学位证书，境外院校毕业生应于2021年7月31日前取得相应的学历学位证书及教育部留学服务中心的学历学位认证。

　　三、招聘基本条件

　　1、政治素质高、坚决拥护中国共产党、拥护中国特色社会主义制度;

　　2、遵纪守法、诚实守信，具有良好的个人品质和职业操守，无不良从业记录;

　　3、身心健康;

　　4、年龄不超过35周岁;

　　5、其他条件详见岗位具体要求。

　　四、应聘方式

　　1、本次招聘仅接受在线报名申请，网申地址为：http://campus.51job.com/csdata

　　简历接收截止时间到2021年7月4日。

　　2、应聘方式：登录网申系统，按要求填写报名登记表。每人仅可投递一个职位。

　　3、笔试资格将通过短信、邮件等方式发送，请保持通讯畅通。简历投递截止日两周内未收到通知者视为未通过简历筛选。

　　4、笔试计划于2021年7月中下旬举行，届时以具体笔试通知为准。

　　谢绝来电、来访。

　　附件：中证数据2021年招聘岗位职责及要求

　　岗位需求清单


岗位	人数	任职要求	岗位职责
业务分析岗	9	1.35岁以下，硕士研究生及以上学历； 2.会计学、金融工程、统计学、计量经济学、计算机等相关专业，优先考虑有金融行业数据分析等相关经验者； 3.具有较强的分析研究能力和文字写作能力； 4.具有良好的沟通能力、组织能力和团队精神，工作责任心强，适应高强度工作； 5.熟练掌握各种数据分析语言，包括SQL、Python、R等，以及各类数据分析和可视化工具，掌握常见的大数据分析处理技术，具备扎实的统计分析、数据挖掘理论和实践经验等； 6.有证券期货行业相关经验者优先。	搭建监管业务分析体系框架，构建模型，为监管业务决策提供支持；具有清晰的数据分析思路，可独立完成数据提取、清洗、分析以及可视化展示的完整流程；具有优秀的数据处理能力和敏锐的数据洞察力，主动分析业务痛点，迅速定位关键数据信息，开展专项数据分析，定期输出专题分析报告；监控监管业务指标体系的运行效果，针对异常情况进行问题定位、跟踪分析、查找原因并提出解决方案，持续不断优化监管业务指标体系。
数据研发岗	6	1. 35岁以下，硕士研究生及以上学历； 2. 计算机、大数据、信息化等相关专业，优选考虑有数据研发、金融科技等相关经验者； 3.熟练掌握hadoop或MPP架构上一种以上大规模数据开发技术，或者熟练掌握J2EE主流开发框架，具备扎实JAVA编程功底，或者精通Android或IOS全栈开发，或者熟悉Angular、Vue等主流的前端架构及技术，或者掌握数据分析或数据挖掘常见算法，熟悉机器学习工具。 4.有证券期货行业相关经验者优先。	1.参与监管大数据平台的规划设计、建设实施和运维管理等工作； 2.负责或参与公司数据库应用、数据挖掘算法模型等的需求分析、架构设计、开发测试和运维管理。
数据治理岗	4	1.35岁以下，硕士研究生及以上学历； 2.计算机、大数据、金融工程、统计等相关专业，熟悉数据仓库或大数据平台； 3.掌握数据治理相关理论和方法，了解SQL、PYTHON等一到两门编程语言； 4.具有良好的沟通能力、组织能力和团队精神，责任心强，适应高强度工作； 5.熟悉证券期货市场、有数据管理、数据治理或监管科技相关工作经验者优先。	1.实施元数据管理，创建、维护元数据，开展元数据分析工作； 2.开展数据标准管理，构建和维护数据标准体系； 3.推进数据质量管理，组织提升数据质量，开展数据清洗工作； 4.参与主数据管理，开展主数据的创建、清洗、整合和维护，实现主数据同步和共享； 5.推进数据模型管理，开展数据模型的设计、评审和维护；研发、推广行业数据模型； 6.开展数据治理其他核心领域工作； 7.研提数据治理工具及相关管理系统需求。