【招聘】招商局集团数字化中心招聘

1.推动集团及二级公司共性管理系统的规划、建设、改进和推广，提升集团流程化管控，智能化决策，互联网支持水平，推进集团和成员企业管理的数字化转型。

2.对跨集团部门、二级板块的复杂业务需求，在分析阶段参与沟通并予以指导。

3.联系和服务集团相关职能部门，参加总部重大数字化项目的需求评审、方案评审、测试等。

4.协调解决集团应用项目开发和应用过程中，实施方与需求部门存在的问题。

5.建立集团数字化项目全生命周期管理规范。

6.统筹管理集团应用系统项目，对技术方案评审、测试、上线、验收等过程中的重大问题给予指导。

1.硕士及以上学历，985、211院校优先，理工科类、管理类、计算机相关专业优先。

2.12年以上大型集团管理型需求管理、应用开发等经验。

3.8年以上参与架构评审、开发实施、组织验收等经验。

4.精通集团管理领域，能够引导、挖掘、分析用户需求，精通技术方案评审、测试验收工作。

5.PMP/IPMPC级以上认证优先。

1.参与二级业务板块重点项目的需求分析、方案评审工作，提供专业技术和业务创新支持。

2.统筹实施方与业务板块间的沟通，支持跨板块共用解决方案和持续协同的开展。

3.根据开发项目的进度，参与对阶段性成果的确认。

4.推动原有行业应用的云化迁移解决方案。

5.跟进二级板块重点项目进度，研究数字化技术对现有业务和经营创新的支持，提出创新方案。

6.按需开展二级板块重点项目实地考察和过程跟踪工作。

1.本科及以上学历，985、211 院校优先，理工科类、计算机相关专业。

2.4年以上行业（地产、物流、工业制造等）数字化创新从业经验。

3.熟悉行业领域，能够挖掘、分析用户需求，能与实施方沟通方案可行性、合理性。

4.PMP/IPMPC级以上认证优先。

1.统筹集团招商云架构管理制度、架构方案规划和落地工作。

2.负责集团型企业云架构审核，提出指导意见。

3.负责规划设计技术架构方案（包括IAAS、PAAS、SAAS），建立技术相关标准规范。

4.引导推动集团和板块共建共享公共技术平台（开发平台、移动平台、物联网平台、区块链平台、大数据平台、人工智能平台）。

1.硕士及以上学历，985、211院校优先；理工科类、计算机相关专业。

2.12年以上企业架构师从业经验，参与开发和实施的经验；5年以上云计算架构管理经验；8 年以上集团型企业、相关行业经验优先。有突出实施经验，有学术专著和高水平专业研究能力者不受工作年限限制。

3.精通集团型企业架构标准建立，精通企业架构标准，如 TOGAF、Zachman。

4.精通计算虚拟化技术,如 vmware或 kvm或 xen等；精通各类存储技术, 包括Ceph，超融合存储等；精通CloudFoundry、容器（Docker）、DevOps、大数据（Hadoop,Spark）等技术；精通行业合规性和安全标准者优先。

5.OpenGroup国际2级IT架构师/TOGAF架构师等认证优先；RHCE/VCAP/CCIE/OCP/ACSAP证书优先5. PMP/IPMPC级以上认证优先。

1.执行集团总部应用架构方案，推动应用架构落地具体工作。

2.负责技术架构方案制定和公共技术平台落地工作，组织技术平台建设与技术攻坚。

3.对接集团和二级板块需求方，对公共技术平台进行宣传和应用指导。

1.本科及以上学历，985、211院校优先；理工科类、计算机相关专业。

2.8年以上企业架构管理相关经验，参与架构设计、开发和实施的经验。

3.3年以上集团型企业、交通行业经验优先。

4.熟悉企业架构标准，如TOGAF、Zachman。

5.OpenGroup国际2级IT架构师/TOGAF架构师等认证优先。

1.统筹集团数据管理和应用相关工作，设计数据治理（管理）整体方案，并推进制度和流程的落地。

2.统筹大数据平台（数据湖）的建设规划、制度建设、系统建设、应用推广等工作。

3.负责主数据管理工作，推动大数据在总部和各业务领域的应用创新。

4.研究数字化转型中大数据技术创新和行业应用的前沿洞察，并推动数字驱动的成熟方案落地。

1.本科及以上学历，985、211院校优先；计算机、数学、统计学、精算、大数据相关专业。

2.12年以上数据治理相关经验，包括主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全等。

3.有数据湖、数据仓库、大数据平台建设经验者优先。

4.精通数据治理体系架构，对数据标准、数据质量、数据模型、元数据管理方法论和实际 应用有深入研究。

5.精通大中型企业主数据管理和数据标准管理。

1.对数据应用项目过程中出现的需求、技术问题予以指导。

2.结合集团职能部门和二级板块业务特点，挖掘数据应用场景并协同业务人员推动应用落地。

1.本科及以上学历，985、211院校优先；计算机、数学、统计学、精算、大数据相关专业。

2.精通数据结构，能熟练运用数据挖掘和机器学习算法等常用算法，并对机器学习算法和理论有深入研究（如对熟悉决策树、聚类、逻辑回归，序列标注，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法有较深理解和实践经验）。

3.精通数据建模方法论、熟悉运用数据分析、数据挖掘应用。

4.优秀的数据 ETL所需的数据库、编程能力。

5.能够深入理解业务，挖掘业务需求。

6.熟悉Hadoop/Hive/HBase/Kafka/Spark/Storm等一项或多项大数据处理技术者优先。