logo
登录 / 注册
平安银行公司logo

平安银行

不需要融资 · 1万人以上
1w 关注3 职位2.5w 员工在脉脉
公司介绍发现动态招聘职位
公司介绍
平安银行股份有限公司是一家总部设在深圳的全国性股份制商业银行(深圳证券交易所简称:平安银行,证券代码000001)。其前身是深圳发展银行股份有限公司,于2012年6月吸收合并原平安银行并于同年7月更名为平安银行。中国平安保险(集团)股份有限公司及其子公司合计持有平安银行59%的股份,为平安银行的控股股东。截至2015年末,平安银行在职员工37,937人,通过全国54家分行、997家营业机构为客户提供多种金融服务。 平安银行秉承“对外以客户为中心,对内以人为本”的宗旨,始终坚持“变革、创新、发展”的经营理念,以公司、零售、同业、投行“四轮驱动”为业务重点,以“专业化、集约化、综合金融和互联网金融”四大特色为经营战略,跳出银行办银行,紧密围绕“提质增效”这个中心,大力推进分行转型,全面深化事业部改革,努力打造精品金融、智慧金融、生态金融“三张名片”,践行银行业供给侧改革,积极支持实体经济发展,全面助力中国经济转型。 平安银行持续深化组织模式改革,全面实施事业部制,截至2015年末,全行共有11个产品事业部、6个行业事业部及1个平台事业部,形成了地产、能源矿产、交通、现代物流、现代农业、医疗健康、文化旅游七大行业产业链“全覆盖”模式,以专业化的经营更好地服务实体经济,全方位打造“平安银行,真的不一样”的品牌形象!
动态
查看更多
头像
平安银行
🎉🎉🚀🚀平安银行急招,从初级工程师到专家都招,只看能力,有意私聊。 简历投递🍻助你破鼎💥 邮箱bujunzhao@outlook.com 微信bujunzhao
头像
平安银行
🎉🎉🚀🚀平安银行急招,从初级工程师到专家都招,只看能力,有意私聊。 简历投递🍻助你破鼎💥 邮箱bujunzhao@outlook.com 微信bujunzhao
头像
平安银行
小企业客户经理 岗位职责 1. 开拓小微企业主、个人信用类优质客户,精准营销、高效转化 2. 深挖市场商机,深耕存量客户价值,打造稳定优质客群 任职要求 1. 全日制本科及以上学历 2. 有零售贷款、普惠金融、对公业务相关经验优先 3. 银行正式编制 4. 原则上年龄38岁以内 薪酬待遇 ✅ 年薪3⃣️0⃣️万起,上不封顶,多劳多得 ✅ 正规银行编制,平台稳定,六险二金,按实际工资缴付 ✅ 清晰晋升通道,成长空间无限 👉 敢拼你就来,高薪不设限! [發][發][發]有偿推荐优秀人才 📞 联系热线:13658332523
职位
招聘经理30k-35k · 13薪
广东学历不限3-5年
工作职责 1、负责管理和优化招聘渠道,负责总行岗位招聘和专项人才招聘、搭建全行人才地图; 2、负责制定全行招聘计划并组织实施、分析评估招聘工作效果; 3、负责管理和指导分行招聘工作、组织开展全行招聘相关培训; 4、负责招聘费用管理、渠道管理、数据分析及其他相关工作。 任职资格 1、本科以上学历,人力资源管理、工商管理等相关专业优先; 2、2年以上大型企业集团或公司总部招聘管理经验,有独立负责招聘项目工作经验; 3、熟悉各种招聘渠道,善于整合资源,有较好的洞察及辨析能力; 4、优秀的学习能力、沟通协调能力、执行力和项目管理力; 5、认同公司文化,具备良好的职业修养与人际理解力。 自动筛选条件
人力资源产品经理30k-35k · 15薪
广东本科及以上3-5年
工作职责 协助人力资源线上化转化,有AI与项目管理基础,积极需求HR领域的应用场景并推广落地。 任职资格 1.学历要求:本科及以上学历,计算机、人工智能、商业分析等相关专业优先。 2.技术能力:熟悉AI技术(如机器学习、自然语言处理),熟悉人力资源系统,对人力资源管理有基本认知。 3.专业能力:能将数字化技术融入HR具体业务场景。
大数据平台架构师50k-70k · 14薪
广东本科及以上5-10年
岗位职责: 1. 负责银行业务系统数据平台底座的整体规划、架构设计与技术路线制定,主导数据采集、集成、建模、资产化管理等环节的端到端解决方案设计。 2. 跟踪大数据领域前沿技术,结合融资业务场景开展技术预研与落地,推动平台能力沉淀;负责跨部门及外部团队的技术交流,提升数据研发体系化能力。 3. 指导数据服务体系的架构设计与开发落地,构建高效、可复用的数据处理与服务能力。 4. 指导并赋能大数据工程师团队,承担技术导师角色,推动团队能力建设与技术骨干培养。 5. 推动大数据技术在融资产品全生命周期中的应用落地,包括风控建模、客户画像、额度测算、贷后监控等核心场景。 岗位要求: 1. 本科及以上学历,计算机、数据科学等相关专业,5年以上大数据相关工作经验,具备大规模实时数据处理系统的设计与实施经验;有银行大数据系统开发经验者优先。 2. 精通大规模数据处理、分布式存储与计算架构,掌握数据建模方法论;了解流式计算、湖仓一体、实时数仓等前沿技术趋势。 3. 精通 SQL,熟练掌握 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka 等大数据组件,熟悉 OLAP 引擎(如 Doris、ClickHouse、StarRocks 等)的原理与应用;熟悉 Linux 系统及 Java、Shell、Python 等开发语言。 4. 熟悉数据仓库建模方法论(如维度建模、Data Vault),掌握主流建模工具(如 ER/Studio、PowerDesigner 或开源工具),具备从业务需求到数据模型的抽象能力。 5. 具备出色的跨团队沟通与协作能力,能有效推动数据标准、规范在业务与技术团队间的落地;具备强学习能力与技术创新意识,能快速掌握并应用新技术解决复杂业务问题