猿急送>

西安后端兼职程序员

ID：267808

『』

数据开发

公司信息：
东方国信

工作经验：
4年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程

所在区域：
西安
全区

技术能力

个人评价
工作能力：3年互联网行业经验，熟悉行业数据处理技巧，能够快速且精准的处理大批量数据，擅长数据清洗，逻辑思维强，善于整合现有资源，给出解决方案。
学习能力：自我驱动能力强，对自己有较高的要求，自律性强。
核心素质：工作认真负责，高度仔细，抗压能力强，成长性思维，结果导向型。

专业技能：sql脚本开发（掌握pg、oracle、mysql、DB2不同的语法构成，能熟练开发脚本），ETL开发，文件入表等等。

目前就职于高新技术上市公司，承担数据开发岗位，主要工作是支撑本省电信公司业务需求的数据开发。
希望能在兼职充实时间，提高生活水平，同时也锻炼自己的能力，不负光阴。

项目经验

采用逻辑树分析方法将资金短缺问题拆解为放款和回款的问题。对各大区放款金额和回款金额分
别用时间序列分析模型进行回归预测，采用ARIMA模型，分析发现华南大区回款资金同期对比
减少20%，对回款流程各节点的时间同期分析，发现在金融机构审核放款阶段所需时间同比增长
1.5天，确认是因为该大区同事业务不熟悉，提交客户资料在审核中信息有误驳回重新提交导致
的流程时长增加。该项目是刚毕业时做过的一项基础的分析，与目前工作内容无重合。

案例展示

电信业务支撑

根据要求开发出界面需要的底层报表，并负责后续的测试以及修改功能，和ui沟通界面优化等，负责客户后面的需求升级调整。因公司保密性要求，图片不予以展示，作品无法链接。望理解！
标签开发

项目背景：公司放款账户接连5天出现资金短缺的现象，严重影响业务放款。 ⧫ 项目描述：采用逻辑树分析方法将资金短缺问题拆解为放款和回款的问题。对各大区放款金额和回款金额分别用时间序列分析模型进行回归预测，采用ARIMA模型，分析发现华南大区回款资金同期对比减少20%，对回
标签开发

项目背景：公司放款账户接连5天出现资金短缺的现象，严重影响业务放款。 ⧫ 项目描述：采用逻辑树分析方法将资金短缺问题拆解为放款和回款的问题。对各大区放款金额和回款金额分别用时间序列分析模型进行回归预测，采用ARIMA模型，分析发现华南大区回款资金同期对比减少20%，对回
标签

⧫ 项目背景：公司放款账户接连5天出现资金短缺的现象，严重影响业务放款。 ⧫ 项目描述：采用逻辑树分析方法将资金短缺问题拆解为放款和回款的问题。对各大区放款金额和回款金额分别用时间序列分析模型进行回归预测，采用ARIMA模型，分析发现华南大区回款资金同期对比减少20%，