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万得2020校园招聘火热进行中

  • 作者:极速
  • 2019-11-21 08:02:23
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Hi

金九银十已经过去

你的秋招有收获到满意的果实吗

如果没有,没关系

今天小编就给大家

带来一份 重磅福利

如果你

观好学、维活跃、想敢拼、同道合

那么,欢迎加入

万得息技术股份有限公司

成为金融投资、互联网、大数据、人工智能的跨界人才

做Fintech领域先锋者

招聘对象

2020应届毕业生

正式毕业时间为2019.10-2020.9

关于万得

万得息技术股份有限公司(网页链接)是一家肩负中国金融息服务业行业使命重任、坚持自主研发的全球型企业,对中国该行业的发展起到举足轻重的作用,万得的市场、技术、服务和品牌已成为该行业的参考标准。二十年来,致力于为金融领域专业人士提供准确及时的数据和行业沟通平台,服务中国90%银行、证券、保险、基金、托等各类金融企业,总部位于上海陆家嘴。

网页链接

过去的十年,万得实现100倍的业绩增幅,成为中国发展迅猛的高科技公司之一,估值已超过600亿元。作为中国规划布局内的重软件企业,上海大数据交易中心创始股东,中国互联网金融协会创始会员,万得担负着引领中国金融数据化和智能化转折的历史重任。

万得拥有3000+人专业高效团队,分布在上海、南京、北京、深圳、香港、新加坡、纽约、伦敦等全球40+城市,总部大厦(6万平米)位于上海陆家嘴黄浦江畔,在南京河西CBD拥有10万平米的运营中心(南京万得大厦)。万得二十多年持之以恒,以匠心精神为金融业7*24*365提供准确及时的金融资讯服务。

2018年中国金融息服务业规模高达1000亿元,近三年复合增长率已超40%,欧美国家不仅出于寡头企业的利益考虑,还在争夺中国金融息的控制权。中国金融行业的高速发展离不开金融息服务业,面对海外巨头,万得肩负中国金融息行业发展重任。

万得的背后是一个活生生的上海创业故事,两个大学毕业生,3000多元人民币从海运新村的宿舍里开始起步,多年的专注造就了万得在国内的龙头地位,万得在取得成绩的同时也受到各级领导的关注与支持!

由于行业的特殊性,万得始终抓住核心技术进行自主研发,万得是一家有敏捷基因的企业,具有完善高效的研发体系、集成工具和管理平台。万得金融息服务平台是息技术、金融工程、大数据及人工智能等多项技术综合运用的结晶。

丰富的线上+线下培训,成就更优秀的员工。全方位员工培训,新人导师机制,线上万得大学,应届生“万得之星”训练营,产品培训、技术培训、销售精英培训、金融培训、管理培训、特色公开课等。

2019年万得发展年会盛况空前,万得同学,张弛有度,激情澎湃,万得精神,振奋人心,星火燎,“要正 要爱 要严 要美”的价值观正激励着万得人迈入崭新的十年!

未来十年是人类社会科技奇爆发的时代。万得未来的成长动力,来自金融与科技深度融合的需求,它将推动万得进入一个全新的发展阶段。“数据就是未来”——以数据为核心,通过连接与智能,深耕一千万金融从业人员、千万亿资产规模的金融市场,万得员工总数预计将超过10000人,打造颠覆性的产品和服务,持续引领行业趋势,立志做一家让数据垂手可得的全球企业。

热招岗位

软件工程师Software Engineer

▌招聘人数

200人

▌工作地

上海、南京、苏州、深圳

▌工作内容

从事Linux、Windows、Mac、iOS、Android等系统下金融大数据平台和终端应用的研发

▌岗位要求

1、计算机或相关专业本科及以上学历;2、至少精通C/C++/Java等主流开发语言的一种;3、熟练掌握面向对象的设计模式,熟练编写单元测试,熟悉数据结构和算法

AI算法工程师AI Engineer

▌招聘人数

20人

▌工作地

上海、南京

▌工作内容

面向金融投资研究应用场景,提供AI解决方案,涉及NLP、机器学习、图像识别等相关领域

▌岗位要求

1、计算机、数学等相关专业硕士或博士 2、精通C/C++、Java、Python等至少一门编程语言 3、在NLP、图像识别、机器学习等AI相关领域有极佳的工程实现能力

数据处理专员Data Specialist

▌招聘人数

200人

▌工作地

南京

▌工作内容

从事全球金融、经济、商业相关数据的规划、研究、收集和处理工作,为专业投资研究提供高质量数据服务

▌岗位要求

1、认识到数据已成为当今社会最重要、最具战略价值的资产,对数据行业有极大地热情,愿意投身并扎根数据事业长期发展2、踏实肯干,细致耐心,面对似枯燥、繁琐的数据处理工作依然保持乐观心态和工作激情,在平凡中积累伟大,从菜鸟成长为专家3、勤奋好学,工作中主动学习与岗位相关的业务知识,勤于思考,能对数据处理工作中不合理的方法、流程、工具提出改进意见4、具有良好逻辑思维、数据思维和归纳总结能力,善于从数据中找到规律、发现问题,善于挖掘更深层次数据价值

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