1、设计多源数据整合方案，搭建标准化数据资源池，支撑9万+服务企业数据统一管理；2、主导数据模型全链路开发（ODS/DWD/DWS/ADS分层），设计场景标签与维度模型，优化查询性能，保障模型合理高效；3、参与集团数据治理体系搭建，负责数据质量校验脚本开发，协助搭建元数据平台实现资产可视化；4、负责

核心功能模块包括：全国个人住房数据采集模块（覆盖省级/市级节点数据上报）、跨区域数据共享模块（支持不同省份间信息核验）、数据安全加密模块（保障敏感信息存储与传输安全）、不动产信息统一管理模块（实现全国数据的集中查询与统计）。项目主要功能为支撑国家住建部对全国个人住房信息的统一管控，通过分层架构实现跨

此项目主要包含项目申报和标准申报两个大环节1.项目申报由申报员申报，申报员用户单位审核，分标委审核，热标委审核等环节。2.标准申报选择申报的项目，申报员用户单位审核，分标委审核，热标委审核等环节。

系统按业务领域进行垂直拆分，每个模块职责清晰，通过API或FeignClient进行交互：1.用户中心：用户信息管理、实名认证、黑白名单、基础资料审核；2.风控引擎：核心风控模块，包含规则引擎、评分卡、反欺诈模型,支持实时与批量风控决策,可对接外部征信、多头借贷、行为数据等;3.授信模块：负责用户授

在多业务场景中，存在大量依赖人工完成的数据整理、格式转换与报表输出工作，流程分散、效率低下，且容易因人工操作导致数据不一致或错误。项目目标是通过自动化与工程化方式，将原有人工流程系统化、标准化，实现稳定可复用的数据处理能力。技术方案 • 使用Python构建自动化处理框架 • 基于pandas/nu

1，安装包部署软件系统，调试配置文件，解决密钥接口2，数据库连接管理，调试数据库连接配置3，用户管理，部门配置，角色定义，权限管理4，目录管理，模板管理，报表制作，发布

数据集市类项目功能包括源系统的数据调研、卸数开发、数据装载、数据标准化、数据汇总、数据分发、数据展示。报表类系统项目功能主要是数据的汇总及加工处理。负责MySQL、oracle、DB2和离线数据库的调优工作

在必要的环节“本部分内容旨在概述相关事项的基本情况与总体考量。后续将根据具体要求和实际进展进行动态调整与细化落实，以确保各项工作的有效衔接与平稳推进，达成预期效果。”取必要的措施，是确保工作顺利推进的必要保障。要抓住重点，突出重点，在重点领域和关键环节上找准着力点和突破口，为实现预期目标创造有利条件

1.指标签模型建设,如消费业务分类(基础、行为、资产、渠道、前端、信用、风险),计算分类(原子、派生、衍生) 变化分类(模型预测、综合计算、规则计算、基础特征)等等 2.三方数据解析,总行数据纵横项目(根据中国银行总行标准,进行源系统各个中心各个表各个字段的命名,码值,词根校验) 3.业务的各类需求分析与调研 4.三循报表开发:佣金类报表、财务报表、金融机构类报表、区域中心报表,开发Gbase游标程序(复杂)、个贷的二次营销客户名单 提供,风险决策数据程序开发 技术栈：hadoop、Hive、Impala、Oracle11、三循报表工具、Gbase数据库、Shell

作为网格化智能服务平台的核心数据架构师与ETL专家，负责从多源业务系统（CRM、信贷、财富管理等）抽取、清洗、转换数据，构建网格化数据资产体系，并支撑客户/机构/网格等多维度指标计算，最终输出至平台可视化查询系统。 核心职责 1. 数据整合与ETL开发 源数据处理： 对接CRM、零售、小微、对公、财富管理系统、外部数据平台等，设计增量/全量同步策略 处理结构化与非结构化数据（如GIS坐标、客户画像、交易流水等） 解决跨系统数据一致性问题（如客户ID映射、时间窗口对齐） ETL流程优化： 开发高效SQL作业，处理TB级日增量数据 优化调度依赖，确保T+1数据准时交付 监控数据质量，修复异常数据 2. 网格化指标计算 多维度统计模型： 基于客户（C端）、用户（B端员工）、机构（网点）、网格（LBS围栏）四大维度设计指标 开发复合指标（如“网格内贷款渗透率=贷款客户数/网格总客户数”） 支持实时+离线计算模式（如实时客流统计 vs. 月度资产汇总） 高性能查询优化： 使用预聚合+物化视图技术，确保千万级数据秒级响应 设计时间回溯功能（如查看历史某月网格状态） 3. 数据治理与架构 数据建模： 设计星型模型，关联业务实体（客户↔机构↔网格） 维护数据字典，标准化200+字段定义（如“网格ID=行政区划码+层级标识”） 数据治理： 制定数据分级策略（P1~P3敏感等级） 落地血缘追踪，标记指标来源（如“存款余额←财富系统+对公信贷”） 治理元数据，保障业务人员可自助理解数据含义 4. 全栈运维支持 从采集到展示的全链路管理： 部署数据管道 优化数据库性能（分区表、索引策略） 协助BI团队配置指标可视化逻辑 硬技能： 精通SQL（Oracle/MySQL），能编写复杂分析函数 掌握Python/Shell自动化脚本开发 熟悉数据仓库建模（Kimball维度模型） 了解GIS数据处理（如GeoHash编码） 软技能： 独立工作能力（全流程负责数据板块） 跨系统沟通（协调业务部门明确指标口径）