数据分析职位要求

数据分析职位要求（共6篇）

1.数据分析职位要求 篇一

职位要求 专业要求：不限个人金融部各中心岗位设置及职责

一、个人业务中心

1、主要职责

个人业务中心在个人金融部的指导下开展工作，以满足目标客户对简便、快速、个性化服务的需求，具体内容有：信贷员的管理及在职培训；贷款产品的开发；客户的开发和服务；贷款质量管理；贷款任务的完成。

2、岗位安排与职责

（A）客户经理岗

岗位职责：

（1）接受客户咨询，与客户进行面谈、资质调查以及相关资料的面签。

（2）现场收集客户的身份证明、交易合同、资信证明、经营类、担保等资料并进行核实，对资料的真实性、完整性负责。

（3）各级审贷会陈述、材料整理，向审贷会提交调查结论，并提出具体的贷款方案建议。

（4）如贷款审批通过，填制合同等法律文本；客户信息和贷款信息的录入工作；若贷款申请未获通过，直接告知申请人并退还客户全部资料；

（5）个贷项目的具体营销，撰写房地产项目的调查报告并上报；

（6）负责贷后管理、客户维护工作。

（7）开拓市场、建立渠道。

（8）统计支行的个人信贷数据分析，并报送至相关部门，出具分析报告，为领导决策提供数据支持。

（9）负责贷后业务的系统操作，按客户要求变更还款计划，出具贷款结清手续，并将相关操作凭证交接到档案管理岗；出具返还客户的相关凭证。

（10）负责支行信贷系统、征信系统的维护管理。

(B)审议审批岗

岗位职责：

（1）调查了解个贷业务市场，包括市场的构成、经营状况、潜力和前景；

（2）调查研究国内外个人贷款业务的行业发展趋势及发展状况；

（3）负责新产品、新服务的开发，以满足客户和市场的需求；

（4）监控新产品的推广，拟定、策划和组织实施业务营销、宣传等活动；

（5）不断检查新推出的产品、服务以及流程，不断改进提高，在市场认知、市场份额和财务结果方面保持在市场上的领先地位；

（6）负责新产品的系统开发；

（7）将客户进行分类，针对不同的客户制定不同的产品营销计划；

（8）负责客户关系的相关工作，深化与客户的关系，维护客户、开发客户,扩大客户群；

（9）解答各分支机构及客户的相关业务咨询；

(C)抵押登记岗

岗位职责：

（1）负责收集办理抵押、预抵押登记的相关材料，负责预约客户到房产管理部门办理过户、抵押登记、解除抵押登记手续。

（2）完成领导交办的其他工作。

(D)放款审核岗

岗位职责：

（1）负责办理放款手续。在审查授信文本资料符合合法性、合规性、完整性和有效性相关要求的前提下，按照授信条件办理放款手续或授信额度的提用；

（2）负责授信额度使用流程中授信档案资料收集、立卷和保管，对该部份档案资料的真实性、完整性合法、合规性、及时性和保密性负责；

（3）负责贷后管理监控，对客户经理提交的“受托支付委托书”进行审核，定期对客户经理贷后管理履职情况进行监督检查；

(E)培训师岗

岗位职责：

（1）负责客户经理团队的培训和考核，保证产品销售中为客户提供最高的服务水准；

（2）负责个人贷款新产品的行内培训；

（3）协助分支机构开展培训工作；

（4）收集培训需求，在培训中及时发现问题，并向中心建议解决方案，不断完善和调整培训流程、方法和模式；

（5）组织全行个人贷款业务条线客户经理进行常规性培训和岗位认证培训及考核；

(F)统计分析岗

岗位职责：

（1）负责文件收发，OA管理，上传下达；

（2）负责个人征信系统管理；

（3）负责上报考勤、加班及发放绩效；

（4）负责账务报销、易耗品管理；

（5）负责报送事业部周报、大事记、快讯及其他报表和资料；

（6）定期对前期工作进行总结，提出改进建议，制定改进方法；

（7）各种统计数据的整理分析报送，以便在部门层面进行汇总，跟踪销售业绩，定期审核目标成果，确保整体目标的实现；

（8）负责对各分支机构业务进行考核、评价；

（9）负责与运营服务部门、IT系统部门联系处理相关，同时保证在会计账务上能够得到处理；

(G)风险管理岗

岗位职责：

（1）对个人贷款进行风险监控、风险管理、风险评价；

（2）组织贯彻执行监管部门的规章制度和个人贷款业务相关制度；

（3）负责对分支机构相关人员进行风险业务指导和培训，培养信贷业务风险意识；

（4）对新产品进行风险测试；

（5）检查现有产品、服务以及流程，不断改进提高，加强产品抗风险能力；

（6）负责对个人贷款业务进行审核、审议和审批；

（7）负责定期对分支机构个人贷款业务进行贷后稽核；

（8）负责和风险管理有关的其他工作；

二、综合管理中心

1、主要职责

负责部门公文的管理工作，综合文字材料的起草；负责部门各类会议会务管理工作，负责对外联络、接待和公共关系工作等。

2、岗位安排与职责

（A）综合岗

岗位职责：

（1）负责部门公文管理工作。

（2）负责部门会议管理工作。

（3）负责部门行政印件和保密管理工作。包括印章保管、介绍信管理及文件、会议内容的保密工作。

（4）负责对外联络、接待和公共关系工作

（5）负责部门信息收集、整理和反馈工作。

（6）负责贯彻总行各项方针、政策，做好各项服务工作。

（7）负责质量管理认证工作。

三、财富中心

1、主要职责

为高端客户提供专业化、个性化、高质量、深层次的综合财富管理的服务机构。财富中心围绕客户的需求，根据客户的资产状况、预期目标和风险偏好程度，向客户提供现金、信用、保险、投资组合等一系列的金融服务，同时综合考虑财富的积累和保障，为客户量身设计一套全面的财务规划，为客户提供专业的个人投资建议，将客户的资产、负债、流动性进行综合管理，以满足不同客户不同阶段的财务需求，帮助其达到降低风险、实现财富增值的目的，为投资者打造公开、公平、公正的黄金投资平台，实现财富的稳健保值和增值。

综合考虑财富管理服务的特点，财富中心下设五个中心，分别承担财富中心的五方面不同的职能。五个中心分别为：

（1）投资研究所：负责整个财富中心的投资研究工作，为财富管理的方向提供理论层面上的支持。

（2）产品中心：与其他商业银行或非银行金融机构合作，负责理财产品的设计和开发，如银信合作、银保合作、融资租赁等等。

（3）VIP客户中心：主要为高端客户提供专业的金融理财建议，并负责客户的日常维护工作。

（4）私人银行中心：秉承“一切以客户需要为主”的理念，在综合财富管理的基础上，提供多项增值服务。

（5）营销中心：采取各种高品质营销手段，发展和挖掘资产达到一定规模的高

端客户。

2、岗位安排与职责

（Ⅰ）投资研究所

密切关注宏观经济因素的变化，尤其是货币政策和财政政策等因素的变化，包括经济发展状况、经济周期、货币与财政政策以及通货膨胀等因素，在整体经济涨落起伏中，把握资本市场及各行业的总体变动趋势，评估市场的投资价值，掌握宏观经济政策对证券市场的影响力度与方向，进而发掘市场的投资热点，为整个财富中心的财富管理方向提供宏观方向上的指引。同时定期出版研究报告，举办宏观经济研讨会、股票投资策略会等活动，与客户分享本行最新的研究成果，帮助客户在瞬息万变的资本市场中寻找投资机会。

(A)宏观经济研究员

岗位职责：

从事宏观经济层面的研究及预测工作，关注国际、国内市场宏观经济的运行状况，持续跟踪各类政治与经济事件的发展态势，并综合分析其对经济发展方向的影响，撰写宏观经济研究报告。

（B）行业分析研究员

岗位职责：

侧重行业面的分析研究，熟悉金融行业、能源化工行业、农业行业、房地产行业等，了解所研究行业的行业特征，能够结合宏观经济运行状况，运用相应的理论和计量模型预测行业今后的发展趋势，分析可能影响行业发展方向的因素，并撰写相应的行业研究报告。

（Ⅱ）产品设计中心

制定理财产品的研究设计工作流程，对理财产品的研发、定价、风险管理、销售、资金管理运用、账务处理、收益分配等方面进行全面规范，建立健全有关规章制度和内部审核程序。在此基础上开发设计不同种类、满足不同需求的理财产品，并对理财产品的资金成本进行独立测算，采用合理的测算方式预测理财产品的收益率。

（A）债券产品岗

岗位职责：

从事债券类理财产品的设计。运用理财资金投资国债、央行票据、政策性金融债等非信用类工具，也投资企业债、企业短期融资券、资产支持证券等信用类工具。

（B）信托产品岗

岗位职责：

熟悉信托业务的运作模式，运用计量模型、财务分析模型综合评估相关产品的风险和收益状况，设计相关信托产品，运用理财资金对商业银行或其他信用等级较高的金融机构担保、回购，或商业银行优良信贷资产受益权进行投资。

（C）结构性产品岗

岗位职责：

设计结构性理财产品，即以拆解或组合衍生性金融商品如股票、利率、指数等，或搭配零息债券的方式组合而成的各种不同回报形态的金融商品。

（Ⅲ）VIP客户中心

为高端客户提供“专属的VIP通道、专家理财服务、专供理财产品、专享费用优惠、专业账户管理、专有精彩活动”等优质服务，提供更加多元化、专业化、个性化、私密化的金融理财建议，包括目标储蓄规划、投资规划、保险规划、税务安排、退休规划等等。

（A）VIP客户经理

岗位职责：

（1）为客户提供投资理财规划服务，服务范围涉及教育、房产、税收、养老、保险、信用以及财产传承等全方位的综合理财服务；

（2）为客户提供包括基金投资、黄金投资、外汇投资、债券投资、受托理财、保险理财以及保管箱托管等全面、丰富的投资理财服务；

（3）提供增值理财服务，即在原有的各项贵宾理财服务的基础上，提供机场贵宾通道、生日礼物及贵宾专刊等高附加值的尊贵服务。

（Ⅳ）私人银行中心

提供全方位、个性化、私密性为一体的综合财富管理，在为客户提供专业的财富管理的基础上，进一步完善了礼遇遍布全国的多项增值服务项目，让高端客户充分体验到“一切以客户需要为主”的私人银行服务。私人银行除为客户提供普通商业银行服务外，还为客户提供诸如资产配置、证券投资指导、房地产投资咨询等专业的方案设计及投资建议，还包括私人医生及健康顾问服务等。

（A）业务管理人员

岗位职责：

通过各类渠道，接触并筛选有效客户，分析客户的投资需求，帮助客户制订资产配置方案并向客户提供投资建议；通过参与组织投资报告讲座等各种活动的筹备工作，提升客户转化率；协助私人银行总经理确定私人银行人、财、物的规划，负责私人银行市场营销策划；通过持续跟进与服务，为客户不断提供专业的投资咨询与服务；发挥综合管理、服务支持和协调督办作用。

（B）市场研究人员

岗位职责：

跟踪市场同业及监管政策的最新发展动向；研究高净值客户行为习惯，定期开展客户满意度调查并收集相关数据；与个人银行总部对接，拟定符合我行发展战略的私人银行营销活动策划。

（Ⅴ）营销中心

组建熟悉投行业务、财富管理业务、产品运作的等专业知识的营销团队，负责拓展业务范围，负责与同业（包括信托公司、基金公司、证券公司、保险公司等）沟通交流，同时建立并维护运行通畅良好的同业合作渠道。

（A）营销专员

岗位职责：

在自身对产品有一定程度了解的基础上，充分运用营销技巧，向顾客介绍并销售产品，开发并维系客户资源。

2.数据分析职位要求 篇二

大数据从概念走向应用、从尝试走向普及, 产生了对相关人才的强烈需求。IT咨询机构Gartner预测, 2014、2015两年, 大数据将在全球创建440万个工作岗位。随着大数据对企业的价值逐渐认同, 全球企业正在竭力将大数据人才招至麾下, 技能突出、视野宽阔的人才为各方所觊觎。企业都希望大数据人才带来耳目一新的变化, 让企业深化数据的分析和使用以获得独特的竞争优势。大数据人才战争一触即发。那么, 企业到底需要什么样的人才?面对缺口, 培训和教育能否创新?大数据产业是否会迎来进一步的创业热潮?

引爆大数据人才战争

利用数据进行决策, 已在企业管理者中形成了共识。SAS系统 (统计分析系统) 、《哈佛商业评论》调研结果显示:在700名参与调研的企业高层管理者中, 有75%认为他们所在部门的决策实际上依赖数据分析;有40%认为采用数据分析的结果进行决策, 提升了他们工作的重要程度及在企业中的地位。各级管理者都认为, 数据分析让企业的决策效率更高。由于有扎实的数据分析结果作为依据, 关于方向性的决策可很快达成, 在此基础上就可进一步讨论实现目标的具体流程和方法。决策速度加快, 对于在今天的竞争局面下赢得竞争优势至关重要。当然利用数据帮助决策, 在实践中也面临着一些障碍。调研结果显示:有37%的被调查者认为, 他们所在企业的各级管理者相对于数据分析, 更依赖于直觉;44%的被调查者认为, 他们所在企业在进行重大决策时, 过程需要进一步透明化;近29%的被调查者认为, 他们所在企业在充分发挥数据分析上, 仍缺乏应有的技能。因此在企业决策中, 提高数据分析所占比重还需要一个过程。值得注意的是, 各行业的领军企业都已率先引入大数据为决策服务。

大数据时代已扑面而来, 人才需求旺盛, 但是人才教育和培训体系仍需要时间作出调整, 人们普遍认识到了大数据人才严重短缺的问题。2011年麦肯锡的调查指出, 绝大多数企业缺乏具备大数据相关技能的人才。Gartner (高德纳) 咨询公司的报告也显示, 全球大数据相关岗位的入职率仅有30%。

目前, 越来越多的行业领军企业 (如阿里巴巴、星巴克集团等) 宣布设立CDO (首席数据官) , 由CDO承担全面推进企业大数据战略的职责。企业为什么纷纷设立CDO这一职位?CDO与其他高层职位又有哪些区别?据调查, 我国许多企业已认同大数据解决方案对企业的潜在价值, 但在实践中踟蹰不前, 源于对实施困难的顾虑。目前, 国内熟悉大数据开发技术的专业技术人员数量仍然很少, 同时具备行业经验的人才就更少。一些企业即使想快速上马大数据解决方案, 也倍感力不从心。企业开展大数据应用迫切需要的就是复合型人才, 而CDO就是其中典型的代表。信息化建设在我国被形象地称为“一把手工程”, 由此可见高层管理者支持与认可的分量。大数据在企业中推进也不例外, 一定要有高层管理者的鼎力支持。CDO从层级上讲, 是嵌入企业高层的职位, 有利于在企业整体层面有效管理复杂的数据资源、挖掘其中蕴含的价值。CDO不能仅仅停留在简单收集、整理、分析、报告的层面, 而是要结合企业实际, 发现数字背后潜藏的挑战和机遇, 并将挑战和机遇提交企业决策层, 应用于企业战略规划和日常运营中。

长期以来, 企业的业务部门负责生产经营, 注重掌控数据, 而IT部门更重视软硬件的采购和维护。这种二分法已对企业开展大数据应用形成了障碍。随着企业存储数据的数量级不断攀升, 企业内外部的沟通产生了大量非结构化信息。多样化的数据源、数据种类、信息共享机制正在悄然改变。面对涌动的数据洪流, 传统的职责划分很难适应, 需要一种新的职能将数据与应用有机融合, 这也是企业对CDO“求贤若渴”的原因之一。

数据在企业中的重要性日益凸显, 已成为企业核心的战略资源之一。重视数据分析的企业可提高决策的理性水平、保障运营的稳定, 而未进行数据分析的企业将面临更大的市场波动。因此, 设立CDO是对企业利用数据的制度保障。数据量、处理需求持续增长, 对企业现有技术和管理水平提出了挑战。企业只了解最新技术还不够, 更需要洞察真正具有价值的数据资源。由于企业拥有的数据量规模巨大, 处理和分析数据的投入也会很大, 因此必须考虑投入产出问题。设立CDO就是要在数据分析的成本效益上作出平衡。

大数据的运用不是靠一己之力就能完全承担和完成的, 而应建立在团队基础上。团队需要一个强有力的领导人, 才能把每个人的潜质发挥出来。因此, 设立CDO是团队建设的需要。企业的有序运作离不开各部门 (如研发、生产、物流、市场、销售、财务、人力资源、客户服务等) 的协同配合。随着企业业务的开展, 数据也在各部门之间流动。跨部门数据的流动和价值的发现, 也需要CDO组织、协调。CDO显然需要企业CEO (首席执行官) 的全力支持, 并成为其作决策的智囊。CTO (首席技术官) 负责的是企业核心技术, 如制造型企业的生产技术。CIO (首席信息官) 的职责在于提供符合企业现实情况和未来发展方向的信息技术。CDO则掌握企业内部核心的数据资源, 负责数据分析工作。实际情况是, 目前CIO或IT部门负责数据挖掘工作, 但大多限于技术层面。设立CDO之后, CIO或IT部门可把数据分析的工作转由CDO负责, 同时为CDO提供数据分析的工具和技术支持。CFO (首席财务官) 对历史数据的整理、业务发展的分析和预测的部分工作也可交给CDO负责。

每家试图采用大数据应用的企业都可设立CDO职位。但在实践中, 也要综合考虑企业的规模、业务的复杂程度、对数据分析的需求, 以及来自业务部门的支持等因素。欧美金融企业设立CDO职位的情况较为普遍, 因为加强数据管控可提高对业务风险的控制水平, 是后金融危机时期的重要应对措施。在零售业、制造业、甚至支付部门都开展了这一实践。国内大数据应用尚处于起步阶段, 开始探索的企业集中于金融、电信、互联网行业, 其大数据应用聚焦于改善企业在数据获取、存储和分析的水平, 为企业高层管理者提供更科学有效的决策支持, 以及开拓新的业务领域。由于国内企业对大数据工具和方法的应用尚不普遍, 因此CDO在企业中并不常见, 但预期三年内将有更多企业将其纳入决策层。

与CDO一样受到广泛关注的大数据专业人才是数据科学家。数据科学是一门交叉学科, 涉及数学、统计学、计算机科学、数据可视化技术, 以及具体行业的专业知识等。数据科学赋予人们分析能力、对数据的洞察力。数据科学家的工作就是要提出正确的问题, 并依据对数据的分析提出成功的应对策略。达文波特指出:数据科学家首要任务是在数据的海洋中探索发现, 把大量散乱的数据变成结构化的可供分析的数据;还要找出丰富的数据源, 整合其他可能不完整的数据源, 并整理成结果数据集。数据科学家需要帮助决策者穿梭于各种分析之间, 将临时数据的分析转化为持续的数据交互分析。

数据科学家会遇到技术的局限性, 但不会让技术阻碍他们寻找新颖的解决方案。当他们有所发现, 便会在相互之间交流彼此的风险, 并建议寻找新的业务方向。通常他们会很有创造力地展示视觉化信息, 也让找到的模式清晰而有说服力。他们会把蕴含在数据中的规律提供给产品经理和主管, 从而影响产品、流程和决策。由于大数据还处于技术应用的初级阶段, 数据科学家常常会推广他们自己开发的工具, 甚至进行学术研究。数据科学家基本、通用的一种技能是写代码, 用所有相关方面都能听懂的语言进行沟通, 另一种特殊技能是用数据讲故事, 通过口头表达和视觉效果。数据科学家占支配地位的配置应是强烈的好奇心、想要深入问题内部的渴望, 找到最核心的问题, 提取成清晰的结论, 并要经得起检验。

CDO可为企业应用数据提供更好的途径。CDO领导数据分析团队能将数据转化为业务语言, 从而让企业决策层容易理解和运用。相对于CDO, 数据科学家是专业的数据研究者, 承担了对数据及其价值的专业性风险工作, 因此需要熟练的数据处理和分析技能。CDO职能更多涉及企业总体管理和战略决策层面, 数据科学家在CDO指导下工作, 能解决复杂的数据问题但专业性更强。大数据对所有企业来说都是一个难得的机遇。企业只有拥有CDO、数据科学家等专业人才, 才有可能将技术与业务有机结合, 确保成功推进大数据应用。

懂商业的经营“新星”———CDO

CDO的重要性是从2004年开始, 被誉为“数据挖掘之父”的菲尔德担任雅虎的CDO之后逐渐在企业界“发酵”的。相比于以研究为主的数据科学家, 我们可以说, CDO的定位是一位懂得商业运作的数据分析者, 他必须从每天不断产生、繁杂的大量数据中, 解读什么是消费者想要, 而且企业可以提供的服务, 同时将两个端点串成可以执行的行动方案。真正的CDO, 要集业务知识、IT知识、经济学、统计学于一身, 不仅要关注系统架构中所承载的内容, 更要担任企业决策和数据分析汇整的枢纽;要熟悉面向服务的架构 (SOA) 、商业智能 (BI) 、大规模数据集成系统、数据存储交换机制, 以及数据库、可在、扩展标记语言 (XML) 、电子数据交换 (EDI) 等系统架构;要深入了解企业的业务状况和所处的产业背景, 清楚地了解企业的数据源、大小结构等, 才可将数据资料与业务状况联合起来分析, 并提出相对应的市场和产品策略。从企业的角度说, CDO的知识架构只有分为信息技术、红薯叶营销两个层面, 才能为决策者提供“信息地图”和“数据仪表板”, 让管理者可清楚了解数据带来的商业驱动力。CDO须具备的五种能力是:统计学、数学的能力, 洞悉网络产业和趋势发展的能力, IT设备和技术选型的能力, 商业运营的能力, 管理和沟通的能力。

CDO的工作不仅仅在技术层面, 加上数据分析, 虽然独立于业务、IT和营销等部门之外, 但是却与这些部门紧密相连, 因此在组织管理上开始出现了不同的声音。有人认为, 数据管理隶属于IT部门, 因为目前企业数据的主要来源还是各种IT系统, 所以CDO应与CTO一起向CIO汇报。也有人主张, 在大数据时代的理想状态下, CDO必须整合数据价值与企业决策, 所以应至少是企业核心管理团队的五人之一 (其他包括CEO、CIO、CFO、COO〈首席运营官〉) , 直接向CEO汇报, 阿里巴巴集团对CDO角色的规划便是如此。

然而, 是否每一家企业都需要把CDO纳入“C级俱乐部”?事实上, 各个企业或组织都有自己的历史和特质, 这不仅关系到数据管理的来源和类型, 也左右了CDO在组织中的必要性和功能。我们可从“CDO函数”开始讨论。第一, 规模和历程。一家企业在该市场或国家的排名, 包括市场规模、分公司或子公司数量、员工和顾客的数量, 规模越大、辖下公司和员工数量越多, 越有机会产生大量的数据, 需要管理和分析。第二, 产业。一家企业的核心业务会产生大量且复杂的数据资料 (如金融服务业和制造业) , 或是与顾客互动需要依赖高质量数据分析的产业 (如零售业或电子商务) , 或是对数据需要高度监控的行业 (如金融业、医疗护理业、某些娱乐业) 。第三, IT组织。企业内部的ITY部门是独立运作, 还是用来服务自己的技术需求?CIO要报告的对象是CEO还是CFO?换句话说, IT部门被视为不可或缺的企业战略单位, 或者它只是被视为一个成本中心, 帮助日常业务顺利运作?如果答案都是前者, 那么CDO的存在才有意义。第四, 数据管理的成熟度。数据质量、管理方式、主数据管理、数据安全, 是否都有系统进行分析, 并且成为企业决策的参考依据?是否有数据管理的政策和程序, 并且采用产业标准?最重要的是, 企业经营高层有决心支持数据管理计划。

综上所述, 规模大×适合的产业×IT部门的重要性×数据管理的成熟度=一个适合CDO施展才能的环境。然而, 最好的计划也会因为没有利益关系人的支持和参与而“胎死腹中”。

企业在设置CDO的时应特别注意几点:第一, 其他管理层支持与否。这主要是确认CDO的权责领域。其他高层主管的理解、支持和积极参与, 以及对于CDO这个角色和职责的认同都很重要, 因为这关系到CDO以后如何整合各单位的数据或人力资源。第二, CDO应担负大型的业务问题。在大多数企业中, 只是利用数据说话势必难以服众, 除非CDO可以解决并直接响应一些迫在眉睫的大型业务问题。例如, 金融业如何利用数据分析应对最近加强查核的监管法令, 或是如何帮助医疗业应对法令规定建立标准化的电子病历等。也就是说, CDO的功能在于帮助企业的“核心业务”解决问题或应对挑战, 这样可避免数据小组在发展的早期就面临“夭折”。第三, 识别有特定综合技能的CDO。一个优秀的CDO必须同时平衡技术技能、商业知识、人际能力, 可担任数据小组的领航者;必须有深厚的商业市场专业知识, 更要有能力解决办公室内的政治问题, 才能够使项目顺利推进。第四, 对CDO的责任应明确定义:各个企业对CDO的角色和职责必须明确地规范。例如, 最早开始聘用CDO的华尔街, 就很明确地知道CDO的职责是关注金融风险管理和符合法规;其他产业的CDO主要职责可能在于市场分析、供应链数据可视化或顾客管理。如此, 企业内的其他单位也会对CDO的权责、需要提供或配合的协助较为清楚。第五, 赋予CDO执行权。没有任何权力和资源用来执行数据管理计划, CDO就不可能真正影响到业务, 因此除了配备IT和业务资源之外, CDO也要有执行企业策略或项目的权力, 才能真正发挥数据管理和分析的作用。

CDO的五种角色是:为数据发声———支持和执行数据管理的策略、标准、制度化;权衡数据风险———发展测量和预知数据风险的能力, 并检查对企业经营风险的影响;影响企业策略———以有效的数据分析, 促使企业作出更具有洞察力的决策;提高收入———利用数据增加营业收入、顾客认同、顾客保留率和商誉;提高利润———通过及时和正确的数据, 降低成本、提高生产力。

跨学科的新型人才———数据科学家

Hadoop技术的广泛应用和数据挖掘、数据分析技术的发展, 为企业低成本处理大数据提供了可能。但大数据技术的战略意义不在于掌握或拥有庞大的数据信息, 而在于对这些数据的深度分析挖掘和专业处理能力, 这种能力的发育离不开培养数据人才。市场环境越来越复杂, 直觉式的市场决策已不能适应企业竞争的需求, 越来越多的业务依赖于内外部数据的深度解读。数据科学家在未来企业竞争和战略发展中将发挥越来越大的作用。因此, 企业对数据科学家的需求缺口越来越大。

随着大数据应用的重要性愈发为人所重视, 数据化经济也将是接下来十数年间发展最快速的领域。伴随而来的人才需求, 或者说人才短缺的问题也开始浮上水面。对过去习惯于默默无闻的工作, 并且以冷静和理性著称的数据分析工作者而言, 人们看待他们的眼光突然从过去的“数据怪咖”, 变成了被《哈佛商业评论》认为21世纪“最性感”的职场人才。这是数据科学从学术研究走向职业化的里程碑。麦肯锡全球研究院研究报告显示, 仅美国目前就需要14~19万名深度分析工作者。商业智能公司调查发现, 数据分析师平均年薪为5.5万美元, 而副总裁级别的数据科学家年薪高达13.2万美元, 且这种人才短缺。在失业率居高不下的美国, 这种职位2014年的薪酬还在持续上涨。

数据科学无疑是目前科技业发展最快的领域。美国有几所大学已设置了包括商业分析或数据分析的硕士学位以上的课程, 专门培养“数据科学家”。这是一门整合许多领域的专业技术, 从华尔街的量化交易到网络上的广告定位, 甚至在现实中供应链优化都属于它的范畴。简单说, 数据科学家的专长是“量化问题, 然后解决问题”, 他们的工作由三种内容混合而成:定量分析 (让你了解数据) , 程序设计 (让你可以处理数据) , 讲故事 (让你了解数据的含义) 。

那么在大数据时代, 企业需要具备什么样的数据分析能力和挖掘能力?总的来说, 企业对人才的需求涵盖了三个领域:一是产品和市场分析, 主要是行业发展状况、目标人群特点、新产品的市场接受程度等;二是安全和风险分析, 主要通过收集特定数据并进行分析, 以发现并遏制网络入侵;三是商业智能, 主要对其企业所拥有的杂乱无章的数据进行分析整理, 从中挖掘有效知识, 帮助企业进行经营决策。从企业需求看, 大数据时代的数据科学家与传统意义的分析师相比并无特殊之处, 只是因为对数据的解读和把握能力与企业的业务联系更紧密, 对数据分析的及时性、准确性和深度等提出了更多的要求。同时, 因数据规模庞大、价值密度低等特点, 对数据科学家的个人素质和能力也提出了更多挑战。

1.优秀的数据科学家的定义

优秀的数据科学家能够熟练使用复杂的统计技术和工具软件, 对海量数据进行深度处理。可从技术技能和内在素质两个角度, 定义一个优秀的数据科学家需具备的能力。

(1) 技术技能。第一, 扎实的统计学基础。统计学是当前很多数据分析和数据挖掘算法的理论基础。对统计理论, 如概率分布、假设检验、贝叶斯理论等的理解, 有助于对数据进行更好的解读。第二, 深刻理解预测模型。能够使用常见的预测模型, 如回归、聚类、决策树等, 在历史数据基础上预测未来。对这些预测模型使用方法、应用场景的理解, 是数据科学家的必备技能。第三, 熟练使用统计工具。为了提高工作效率, 数据科学家要熟练使用一种或多种分析工具。Excel是当前最为流行的小规模数据处理工具, SAS工具也在广泛应用。而以Hadoop为代表的数据管理工具, 将越来越广泛地应用于数据业务中。

(2) 内在素质。第一, 数据敏感性。数据科学家应具备很强的数据敏感性, 能够处理大量的数字、Excel表格甚至大型数据库。数据敏感性来源于对类似问题的解决方法和经验, 并以这些经验为基础作适当的调整。第二, 创造力。数据科学家所面对的绝非一成不变的统计公式。每项业务所遇到的问题都是不同的, 而解决这些问题的数据往往复杂多样, 且经常会遇到一些不可预见的问题。优秀的数据科学家应能够独立思考、富有创造力, 能够根据具体业务需求寻找合适的解决方法。第三, 强烈的求知欲。数据科学家应有从大批数据中挖掘有用信息的强烈的求知欲和好奇心, 应知道从何处入手、挖掘何种信息、提出问题并坚持不懈查找答案, 有时还需要对结果的深层次原因进行深度挖掘。第四, 良好的沟通能力。数据科学家经常会卷入各种商业行为中, 需要与各相关方共同工作。优秀的数据科学家能够使用平白的语言对结果进行解释, 并与相关人员达成一致。

一个初级的数据科学家可能只需要掌握基本分析技巧便可胜任;成熟的数据科学家需要对数据分析方法有较深入的理解;而优秀的数据科学家则应具备丰富的经验、广泛的知识面, 能够独立设计和完成相关解决方案。总之, 随着企业对数据的重视程度越来越高, 数据科学家在企业经营和决策中所起的作用也越来越大, 因而对数据科学家的技术技能和内在素质均提出了更多的要求。

2.数据科学家的成长路线图

(1) 端正价值观和职业操守。数据科学家的职业特性使其有可能接触到企业的核心数据, 有些甚至是只有企业少数高管才能看到的。从企业信息安全和战略安全等角度均对数据科学家特别是资深数据科学家的职业操守提出了更高的要求。

(2) 具备数据敏感性。数据敏感性, 是指当看到数据后所产生的直觉判断, 而直觉的培养需要从积累大量的常识数据开始。由于数据科学家经常面对海量的数据, 并从中挖掘有价值的信息并排除异常数据, 因此对其数据敏感性提出了很大的挑战。

(3) 建立合理的知识结构, 拥有深厚的知识底蕴。数据的分析和挖掘是一门科学工作, 需要具备深厚的统计学基础, 并熟悉常用的统计模型, 同时需要积累行业知识。只有积累了足够多的知识, 才能提出独到的见解, 为企业决策提供有价值的参考依据。

(4) 经历大量实际数据项目的历练。实践出真知, 任何理论知识都要经过大量的实践才能转化为个人技术。资深的数据科学家通常要经管多个数据项目, 洞察各种数据内在的逻辑关联, 具备纲举目张、一叶知秋的判断能力。

(5) 熟练使用相关工具。数据分析和挖掘工作离不开相关工具的使用。资深数据科学家应能够熟练操作常用的数据工具, 从各个维度挖掘数据价值。

(6) 重视团队价值。处于数据业务核心的数据科学家, 尤其要注重团队合作意识的培养, 充分调动团队成员的资源和才智, 重视对业务合作伙伴的支持。

创新大数据人才培训和教育模式

大数据产业竞争的核心是人才竞争。只有在大数据人才培训和教育上锐意创新, 才能适应这种新形势。

1.大数据应用业务外包模式

除了招聘大数据人才外, 采用信息技术领域通行的外包策略也是一条可行的途径。

大数据应用业务外包模式显著的优点:一是节省时间 (如减少繁杂的招聘、培训的环节) , 可立即抓住转瞬即逝的市场机会, 力争赢得竞争优势;二是可为企业提供一个不同的视角观察自身的数据资源。来自企业外部的专业数据分析团队, 不容易受到企业惯例的约束, 能直接从数据资源中发现知识、挖掘价值。

大数据分析的外部模式也存在一定缺陷, 需认真对待。一是外包的数据分析人员对企业运作和行业动态可能没有深刻的理解, 同时也缺乏对企业自身的了解;二是外包模式受到合同期限的制约, 不能持续、密切跟踪企业业务数据的变化, 对趋势的研判存在不足。

如要成功应用大数据外包模式, 应采取三种措施, 以实现最优收益:一是让“数据为基础的决策”在企业内广为接受并受到尊重。只有这样, 企业内部人员才能向外包分析人员提供充足的数据资源, 同时也能接受合理的数据分析结果以支持内部业务运作。二是企业自身应注重数据分析和应用能力的提高。外包方式存在着解约风险, 如果不能提高相应的能力, 数据分析和应用就可能面临终端的情况发生。三是企业应注重数据保密和知识产权问题的协商。数据资源是企业发展的命脉, 数据应用和产品是企业拓展新业务的源泉, 因此要特别注重企业数据资源和知识产权保护。

2.企业内部培训模式

企业通过内部挖潜, 可将现有员工培育成大数据人才。员工可通过数据库技术、分布式计算技术、数据挖掘技术、机器学习技术、可视化技术等知识和技能的培训, 在专业技能上得到强化。目前, 大多数企业计划采用培训、招聘和外包相结合的方式, 以迅速弥补人才缺口。软件、支持和培训服务商Map R指出, 很多企业缺乏Hadoop集群投入运营的经验, 却有实际项目亟待开展, 因此人才竞争将趋于白热化, 这也导致企业Hadoop培训人数在大幅度增长。参加这类培训的人员一般为具有经验的系统管理人员和开放人员, 学习新技术的能力突出。在以数据分析为导向的课程中, 如数据科学入门———构建推荐系统 (由Cloudera大学提供) , 学习者是水平更高、掌握Hadoop知识和技能的软件工程师、数据分析师等。在大数据领域, 学校与企业的合作日趋深入, 研究与产业越来越密不可分。一方面, 学校可帮助企业攻克技术难题、引领理论发展方向;另一方面, 企业可赞助教育培训、提供软硬件和实践机会。有些企业通过与之建立合作关系, 获得急需的人才。

3.高校教育模式

国内IT教育在引进先进人才和国际教材方面取得了很大的进步, 但这些进步与这一领域日新月异的发展速度并不适应, 学生所学知识和技能不能完全适应企业研发一线的需求, 企业面临着再培训的资金和人力投入。在这方面, 国外高校反应更为迅速, 值得借鉴。例如, 2007年当iphone刚刚发布8个月左右的时间, 斯坦福大学就把IOS引入本科教程。

培养大数据人才迫切需要打破旧有的模式。目前, 国内已有部分重点高校尝试开展大数据教育。例如, 北京航空航天大学软件学院开设了大数据技术与应用高端班, 招收具有一定技术背景的IT从业者, 力求为未来的大数据市场率先培养一批熟练掌握大数据技能, 并擅长海量数据的采集、存储、管理、挖掘、分析的人才。

3.数据分析职位要求 篇三

关键词：责任导向；公共部门；职位分析

从历史发展的角度看，无论是国外人力资源管理还是国内人力资源管理的发展进程中，传统的职位管理都没有对职位进行分析分类。工作分析是在公共分配职位中不同的价值和体制相互冲突的历史中逐渐产生并走向成熟的，工作分析的发展是公共雇员制改革的一项遗产，它反映了人们越来越重视在行政管理事务中对科学原理的应用。所谓职位分析，是人力资源管理的一项核心基础职能，是对每个职员的工作职位应用系统方法，收集、分析、确定组织中职位的定位、目标、工作内容和职责权限以及工作关系和完成工作人员所需要的技能、知识等因素的过程。

一、引入公民评价的责任导向职位分析

怀特·卡塞欧说“工作分析对于人力资源专家而言就如同钳子对于管道修理一样。”有效的工作分析体系对提高公共部门的整体绩效、实现公共部门人力资源配置有着重大的作用。但从总体上来看，我国目前公共部门人力资源管理体系相对还较为薄弱。公务员的岗位任务和工作职责没有落实到位，工作分析在实际操作中缺乏科学合理的评估测算，偏向定性的规定性原则。

传统的工作分析方法包括定性的方法和定量的方法，其中定性的方法主要以观察法、访谈法、关键事件法、工作日记法、问卷法等；定量的方法主要是以问卷法为主来进行分析。但不管是定性还是定量的方，参与主体都主要以公共部门人员的调查为主。随着经济的发展，公民民主意识也越来越强，公共组织设置的最终目的是服务于人民，作用于社会，一个公共职位设置的价值以及在这个岗位上的雇员的工作价值，体现在社会和公民对他的评价上。公民是公共部门的服务对象，是最直接的体验者，在与公共部门发生交流的过程中，更能反馈岗位以及岗位上的人对工作责任完成情况，收集分析公民对公共部门不同职务的责任义务、责任要求和工作期望，对强化以责任导向职位分析的工作具有重要意。其主要作用表现在：首先，引入公民评价岗位分析，有助于提升行政主体公共责任意识，从而促进岗位责任意识的巩固；其次，重视公民评价责任导向的职务分析，也有利于建立公民信任关系的公共部门岗位责任服务。公共部门通过建立多重渠道，收集、分析公民评价，充分了解公民对各公共岗位的工作责任义务完成情况和完成质量，是加强公共组织构建以责任导向职位分析体系的重要依据。

二、重视工作分析的量化研究方法

工作分析两种常用的方法即定性和定量的研究方法。定性是侧重于对事物的含义、特征、隐喻和象征的描述和理解，常常缺乏信度和效度；而定量方法研究侧重于对事物的测量和计算，更加强客观事实、强调现象之间的关系，更接近于科学的分析方法。目前，在强化责任导向工作分析的过程中，公共部门一般较多的停留在理性思考和实践反思的层面上，量化研究方法很少应用，而量化方法的相对缺失，导致在构建职位分析的过程中就难免失去了一些效度和信度，现有的岗位分析体系的科学性也降低了。

当前，在公共部门人力资源管理中关于职务分析涉及到的量化研究方法主要包括职位分析问卷法、管理职位描述问卷法、功能性工作分析法、O*NET系统法、通用工作分析法以及任务详细目录法和能力要求法，然而，这些量化方法大多数都是由国外直接引用而来，国内公共部门缺乏自有的“量身定做”的量化研究体系成为现实问题，在实际工作中仍然存在行政机关缺乏具体的工作分析、职位评价和工作说明书等实质性的内容。

如今我国在迈向现代化的进程中，又进一步迫切地向我们提出建设科学化的职位分析制度的要求。其中建立以责任导向的职位分析体系也是扩大民主参与和分权式改革的过程中的要求，公务员在获得更大选择权的同时必须对自己的选择的结果承担责任，而这个责任的承担就必须充分体现在职位责任义务的履行上，重视工作分析的量化研究方，深入探究“岗位工作责任是什么”的问题，以实证的方式测量岗位责任，促进责任导向岗位分析体系的建设，对构建科学的职位分析体系具有重要意义。

三、构建责任导向的职位分析体系的现实意义

1.构建责任导向的职位分析体系是公共部门人力资源管理的重要任务

在我国现代化事业加速建设的进程中，公共部门人力资源管理的理论和实践也不断的要求深化职务分析与职位管理制度，职位分析作为人力资源管理的基础环节，也是重要的环节，它既是向组织输送人才血液的源头依据、关口，也是抓手。随着社会的发展，责任内涵也在不断发展和深化，我国不断以负责任的大国、负责任的政府和负责任的公民的鲜明形象呈现在世界面前。因此建设以责任和目标导向的职位分析制度在当前显的迫切需要，能不能为现代化建设注入富有责任能力和责任意识的精英人才、如何应用科学的原理分析构建具有时代价值的职务分析体系便成为了当前公共部门人力资源管理的重要任务。

2.构建责任导向的职位分析体系是构建责任政府的根本前提

责任政府既是现代民主政治的一种基本理念，又是一种对政府公共行政进行民主控制的制度安排[1]。强化责任意识和确权明责，这是责任政府运行的前提和理论支撑。在我国建设合法化、具有公信力的政府过程中存在的障碍之一就在于一些岗位权力职能定位不清，职责不明，以及各责任主体之间的责任关系尚未彻底理清理顺，责任体制尚未真正的确立[2]。基于以上的问题进行探究，职位分析作为公共部门人力资源管理的重要环节，不言而喻的承担着重要的作用。不断深化完善工作分析体系的构建，依据责任政府建设的要求，构建以责任导向的职位分析系统，是解决权责不清、任务不明的问题而导致相互推诿、扯皮和工作效率低下的重要基本保障。

3.构建责任导向的职位分析体系是适应社会精细化治理的内在需要

中共十八届五中全会公报中提到：加强和创新社会治理，推进社会治理精细化，构建全民共建共享的社会治理格局。在城市化快速发展的今天，社会结构分化和利益需求多样化给城市公共事务治理带来巨大挑战，如何推进社会治理现代化，归根到底在于科技的应用和人的作用。从公共部门人力资源管理的角度出发，工作分析是定岗定编的基础和依据，公共雇员作为履行国家公职的主要的精英群体，在促进现代化治理的进程中有着不可替代的重要性，因此深化以责任为导向的工作分析，赋予每一个岗位共同的价值理念，界定每一个岗位的设置目的，强化公共雇员工作职责的责任能力和责任意识；以此来降低或清除治理进程中来自组织工作人员的“低责任感”的障碍，为进现代化精细化治理建设加速。

4.构建责任导向的职位分析体系是实现全面建设小康社会的原生动力

从宏观上来看，工作任务分配到省、到市、到各政府部门；从微观上来看，全面建设小康社会是每个公共部门的人的任务和职责，而建设过程中具有较强责任、目标意识的人员显的尤为重要。因此，为建设事业选择富有责任意识和目标意识的人才，就成为公共部门人力资源管理的一项重大任务。工作分析不仅是对岗位的研究，也是对人员特征及任职资格的研究，深化公共部门职务规范系统，强化责任导向的工作分析，并依此选拔具备目标责任意识的人员；对在岗人员进行行政责任培训，提升公共雇员的行政目标感，使公共部门的每个岗位人员切实按照“人人参与，人人尽责”的要求为全面实现小康社会努力奋斗。

中共十八届五中全会提出了全面建成小康社会新的目标要求，如何在未来的五年中把握最后的冲刺机会 ，是政府当前刻不容缓的工作安排。积极探索构建以责任为导向的公共部门职位分析体系，不仅是构建责任政府的前提，也是适应当前社会治理精细化的需要，政府要积极探索构建责任导向的职位分析体系，不断加以完善并在实践中具体应用检验，努力提升责任政府的形象，推进社会治理精细化，从而实现全面建成小康社会的宏伟目标。

注释：

[1]张成福.责任政府论[J]， 中国人民大学学报， 2000 （2），77。

[2]孟卫东.论责任政府与我国行政管理体制改革[J].管理世界，2008（7），172。

参考文献：

[1]唐纳德·E·克林纳，约翰·纳尔班迪，孙柏英著.公共部门人力资源管理系统与战略[M].北京：中国人民大学出版社，2010.08：92-118.

[2]杨艳东.公共部门人力资源管理[M].河南：河南大学出版社，2013.12：70-92.

[3]赵秋成，杨秀波，曹静.公共部门人力资源管理[M].北京：清华大学出版社，2014.02：67-71.

[4]郭庆松.公共部门人力资源管理研究存在的问题和发展趋势[J].中国行政管理，2007（5）：79-81.

[5]胡广琳.工作分析是人力资源管理的基础[J].科技情报开发与经济，2005（24）：170-172.

[6]孟卫东.论责任政府与我国行政管理体制改革[J].管理世界，2008（7）.

4.药剂师职位要求 篇四

1.中西药学专业本科以上学历，有执业药师资格证。

2.工作认真细心。

药剂师工作职责

1、参与临床药物治疗方案设计与实施，协助临床医师选药和合理用药，使病人不受或减少与用药有关的损害，提高临床药物治疗水平，提升患者生活质量。

2、指导和参加药品调配、制剂工作。认真执行各项规章制度和技术操作规程，严防差错。

3、开展药学信息与咨询服务，进行用药教育，宣传、指导病人安全用药。

4、负责药品检验鉴定和药检仪器的使用保养，保证药品质量符合药典规定。

5、参加科学研究和技术革新，配合临床研究制作新药及中草药提纯，了解使用效果，征求意见，改进剂型，并经常向各科室介绍新药知识。

6、进行临床药学研究，为提升药物治疗水平提供科学的监测或实验数据。

7、检查毒、麻、毒剧、贵重药品和其他药品的使用、管理情况，发现问题及时研究处理，并向上级报告。

5.人力资源部经理职位要求 篇五

1.年龄要求：30岁以上

2.性别：无特殊要求

3.教育背景：

 学历：本科以上

 专业：人力资源管理或者相关专业

 其他：具有人力资源相关证件

4.工作经验：从事人事管理工作三年以上

5.技能：

 可迁移技能：计划、组织、沟通、协调、解决问题、优秀的判断能力、有较强的语言表达能力、熟练使用常用办公软件及网络应用

 自我管理技能：公平、注重细节、既严格管理又讲究工作方法、善与人交流、有较强责任感、敬业、有亲和力、自我学习能力

 专业技能：

 对现代企业人力资源管理模式有系统的了解

 对人力资源管理各个职能模块均有深入的认识，能够指导招聘、薪酬、绩效考核、培训等各个模块的工作

 实现人力资源有效管理的专业能力（包括人力资源规划管理和人力资源管理手册设计、职位分析和绩效考核管理、薪酬与福利管理、人力资源开发及培训、人事制度管理能力、企业文化建设）

 行政管理、劳动经济、企业管理等相关专业知识

 熟悉国家相关的政策、法律法规

 了解xx领域专业知识

附：资料来源：

沈璇

***905

6.对网络编辑职位的招聘要求 篇六

答：相同之处：（1）熟悉计算机操作，对ps,dw等网站编辑工具熟练掌握，了解html语言，能熟练地制作网页.（2）能使用高强度工作压力，工作细致耐心，责任心强，学习能力强，沟通能力强，具有强烈的团队合作精神.（3）有极高的工作热情，有良好的团队合作意识，责任性强，工作细心，有较好的沟通执行能力.（4）英文优秀，有良好的英文编译能力.不同之处: 不同类型要有不同极强的敏感性，要储存该类型的知识储备。

不同之处：目前我国对网络编辑的培训基本还是停留在“网络+编辑”的阶段：即传统新闻传播理论的内容+网络应用技术。再来看社会对网络编辑的要求，综合比较三大网站——新浪、搜狐、网易的网络编辑招聘启事，可以看到，这几个网站对于网络编辑的能力要求主要有以下几个：学历，大都要求在本科以上；外语运用能力，多为英语，能力要求在大学英语四级以上；计算机或网络技术的运用能力，多要求掌握网络设计软件，熟悉HTML代码，能独立设计网页；专业要求，多要求具备相关职位所需要的专业知识，主要有新闻、财经、房产、旅游等等；经验要求，几大网站基本都很看重网络编辑的工作经验，有个别岗位设置还要求网络编辑必须具备传统媒体的工作经验；文字表达能力，基本都要求有流畅的文字表达能力；承受压力的能力，这是做网络这个行业不得不具备的能力„„

通过上述对比可以看出，针对网络编辑资格考试的培训课程过于突出了网络技术的培训以及简单新闻技能的培训，还远远不能适应网络行业对网络编辑的现实需求，存在很大的偏差。

搜狐人力资源总监张雪梅表示，新闻采编、评论类的网站编辑和传统媒体编辑的工作有相似之处。在招聘有经验的员工时要求应聘者有一定的新闻敏感度，有深度报道的经验和组织专栏以及评论的能力。除此以外，还要懂得一些网络编辑技术，要知道如何利用互联网编辑技术做出更好的报道和评论。要具备网站基

本运营、图文设计等知识。招聘应届生的时候，主要看应聘者的学习和适应能力。互联网发展快速，从业者要有不断学习的精神和良好的适应力和沟通协作能力。

新浪网总编辑陈彤认为，“网络编辑必须顾及媒介自身、受众、广告商3方面的利益，而且这些是随时变化的。此外，一个好的网络编辑常常需要独自一人承担从构思策划、采访、网络发布等多个环节的制作及页面展现。因此，网络新闻编辑需要具备相关专业、新闻传播以及互联网技术等方面的综合素质。”但是，他却感慨，“要找到这么一个高手是很难的。”

其实，我们应该以全面的视角来看待这个问题。网络编辑不一定要对新闻很精通，但是他应该具备新闻人的新闻敏感、瞬间把握受众心理的能力、良好的采写编能力；网络编辑也不一定得是个网络高手，但是他的网络技术能力一定要足以将自己的作品完美地展现在互联网上。另外，网络编辑具备相关的专业知识反而更为重要，只是这种专业知识未必是新闻知识，也可以是财经、历史、甚至时尚、女性等知识，因为网络可以是媒体，但不一定是新闻媒体，而这些专业的知识对于网络编辑从事该领域的编辑工作是必须的。

有统计显示，在未来的十年内，中国网络编辑的需求呈上升趋势，总增长量将超过26％。那么，既“全”又“专”的网络编辑人才能经得住市场的考验，笑到最后的。总之，网络编辑应当努力向着复合型人才的大方向发展。

2.网站招聘的不同层次和类型的编辑职位要求又有什么异同?

答：不同之处：不同职位的网络编辑所要担负的责任重点不同，需要相应的职业要求与之匹配。

1.普通编辑的职位要求

普通网络编辑是构成网站内容更新力量的主要群体。在网站中人数最多，工作数量最大，担负着“工兵”的角色。普通网络编辑的工作是网络编辑工作中最底层的，主要是一些基本不需要动太大脑子的复制、粘贴信息工作。平时的工作方式主要是把各种信息内容编辑成适合本网站发布的形式进行发布。比如把DVD格式的视频文件转换成网络播放的AVI格式，然后通过CMS发布系统在网页上设计好的位置，按照设计好的更新规范进行发布更新。

普通网络编辑首先要有一个良好的专业基础。一般要求有大学以上学历，中文和新闻传播类专业最佳。其次，网络编辑行业是个年轻的行业，知识更新快，工作强度高（天天在线一名普通编辑每天的内容更新量至少100条），因此一般不招年龄超过30岁的人员。再次，要求网络编辑有一个良好的心态，勤奋进取，吃苦耐劳，好学上进，服从管理。

2．栏目编辑的职位要求

一般网站设有若干个频道，每个频道会设有若干栏目，每个栏目有负责的编辑，通常称为栏目编辑。栏目编辑如同军队中的“班长”，要在频道主编的指导下，亲自带领基层编辑对栏目进行具体的内容编辑。相对于普通网络编辑，栏目编辑一方面要自己亲自上手做重要内容的更新工作，对栏目内容进行具体把关。还要能够充分理解频道主编的栏目设置意图，带领和指导普通编辑对具体的内容进行策划整合。

栏目编辑的职位素养要求编辑能够继续坚持吃苦耐劳精神，领导普通编辑完成栏目既定的内容更新任务。在核心的要求上，栏目编辑相对于普通编辑多了一份责任，要求他具备基本的管理能力，在内容上则具备初步的策划能力和创新能力。

3．频道主编的职位要求

频道主编类似于传统媒体的一份专刊或者专版主编。频道主编的主要任务是充分理解网站总编辑所制定下的总体编辑方针，并能够根据总体编辑方针制定本频道的内容编辑方针，并带领所属的栏目编辑和普通编辑，完成网站总编辑布置的内容更新任务。

相对于栏目编辑，频道主编必须对本频道所涉及的内容知识有专业的了解，同时具备很强的内容规划、设计能力，同时要具备对本频道编辑队伍的领导能力。通常情况下，频道主编要就本频道的版面设计提出具体的UE方案，报请网站总编审议。通过后则要亲自拿着UE设计方案与设计、制作、程序开发、网站运维部门的同事反复沟通，把纸上的设计思想最终变成编辑可以操作的内容后台。在完成了一轮改版之后，通常用不了多久，可能会有新的想法和思路需要再进行一轮改版。频道主编的相当一部分时间就是在不断的改版中度过的。频道范围内的内容规划更新能力是频道主编的核心职位能力诉求。

4.网站总编的职位要求

网站总编具体承担着理解落实网站总体战略的重任。具体来说，网站总编需要根据网站的整体规划制定娱乐中心的运营策略，并保障实施；需要根据网站业务规划内容，确定娱乐中心的主导思想和主题方向，并完成内容结构设计。不断完善下属频道的质量、栏目，对属频道的内容整合和流程管理负责；负责部门目标的制定与分解，制定健全高效的工作流程和工作制度并执行，领导策划编辑团队达成各项目标（成本、进度、质量、数量）。

网站总编还要负责定期召集选题会，参与选题决策，编排选题计划，指导编辑业务，派发组稿任务，统筹可行稿件，组织例会，汇报编辑工作；全面主持本部门的业务工作，负责部门员工的管理、考核、培训及沟通，实现员工和公司事业的共同成长；根据工作规划，有序安排计划和流程，督促、检查编辑工作的实施与落实；协调娱乐中心与外界合作伙伴的互动联系，组织重大采访报道，审定稿件，安排版面。建设管理编辑、记者队伍。

网站总编责任重大，要求也很高网媒体运作有深刻了解，熟悉互联网媒体最新技术发展，掌握互联网媒体最新内容制作流程，熟悉本行业及相关行业的运作模式。对网站的运营方式熟悉并对网站内容建设有自己的理解和认识。工作责任心强，具备团队合作精神，具有开拓意识和创新思维，善于沟通。

5．内容总监的职位要求

网站内容总监与网站总编辑的最大区别，是内容总监承担着“怎么样以何种内容来获得盈利”的重任，是网络编辑发展的最高一站。一般内容总监要负责公司网站内容的整体规划、构建和管理网站频道及合作资源的整合，参与市场行为的策划；设计网站运营维护的标准化运作流程，提高页面浏览率，提高网站知名度；负责本部门费用（预算）计划和执行；制定部门工作计划，监督、指导下属进行工作，实现部门业绩指标。

因此，网站对内容总监的要求很高。一般要求具有3年以上大型网站频道规划工作经验，熟悉编辑流程；熟悉网站所涉及的消费市场、熟悉IT产业、有知名互联网运营维护经验者；具有丰富的团队管理经验；对互联网运作规律有深刻了解，有自己独特的见解和看法；具有敏锐的商业触觉和洞察力，有出色的表达能力和清晰的逻辑分析能力；具备决策素质（敏锐能力、控制能力）、管理能力；

所以各大门户对网络编辑的能力要求主要是：策划能力、新闻敏感力、团队精神和网络技术。

相同之处：需要责任心强，正直诚信，积极进取；具备良好的客户导向、逆境商数（抗压能力）、规划能力、成就动机、商业敏感性。

3.网络编辑需要掌握哪些工具和软件?

答：经典的是用三剑客软件，Flash，Fireworks，Dreamweaver