• 数据科学、统计学、经济学、金融、计算机科学或相关领域的学士学位。
• 2–5 年的数据分析师工作经验，最好在银行或金融服务行业。
• 对企业银行产品（贷款、存款、贸易融资、财务、支付）有深入理解。
• 具备数据建模技术的实际经验（例如，星型/雪花模式，ER 图）以及跨系统的数据映射经验。
• 精通 ETL 工具和流程，并具有处理结构化和半结构化数据的经验。
• 熟悉统计分析工具（Python，R）和用于数据查询与转换的 SQL。
• 了解银行中的风险、合规和监管框架（例如，巴塞尔、反洗钱、了解你的客户）。
• 出色的沟通能力，能够将技术数据转化为商业洞察。
首选属性：
• 具有数据仓库和大数据平台的经验（例如，Snowflake，Hadoop，Spark）。
• 接触过用于信用评分、风险建模或客户细分的机器学习技术。
• 较强的商业头脑，能够将数据洞察与收入、成本和风险指标关联起来。
• 具备使用 BI 工具（例如，Power BI，Tableau）进行仪表板和可视化的经验。
• 能够在快速变化的银行环境中有效地与跨职能团队合作。 
