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1. 數據處理與分析：負責銀行核心業(yè)務數據的采集、清洗、轉換和加載（ETL）工作，使用Spark SQL、SQL等工具，構建高效的數據處理流程，確保數據的準確性、完整性和及時性，為數據分析提供高質量的數據基礎。
2. 圖模型應用開發(fā)：深入理解銀行業(yè)務流程中的復雜關系，運用圖模型（如貝葉斯網絡等）技術，開發(fā)針對反洗錢監(jiān)測、客戶關系分析、資金流向追蹤等場景的應用，通過圖模式匹配等算法，識別潛在風險和業(yè)務機會，為銀行提供精準的風險預警和決策建議。
3. 業(yè)務協(xié)作與溝通：與銀行各業(yè)務部門緊密合作，深入了解業(yè)務需求，提供專業(yè)的數據解決方案；參與項目的需求分析、設計評審、測試驗證等全流程工作。