400-885-9898
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职位描述
数据治理云计算/大数据钢铁/有色金属冶炼及加工
工作职责：
数据治理体系搭建与推进制定并完善公司数据治理战略、政策、制度与流程。
1、搭建数据标准体系，推动元数据、主数据、数据质量等管理规范的落地。
2、设计数据分类分级标准，建立数据生命周期管理体系（创建、使用、存档、销毁）。
3、编制与维护数据字典、数据模型、业务术语表、指标口径与定义文档。
4、数据质量管理与监控 制定数据质量评估指标与规则（完整性、准确性、一致性、唯一性、及时性等）。
5、建立数据质量监控与告警机制，开展数据质量检查与整改跟踪。
6、定期出具《数据健康度报告》《数据质量审计报告》，提出改进措施并推动闭环。
7、元数据与主数据管理 搭建元数据管理机制，采集、存储并可视化元数据，形成企业级数据目录。
8、开展数据血缘分析，支持溯源、变更影响评估与根因定位。
9、主数据识别与范围界定，设计主数据管理流程与管控机制（创建、审核、变更、归档、注销）。
10、数据安全与合规管理 制定数据安全与隐私保护策略，落实访问控制、脱敏、加密、备份与恢复。
11、确保符合《数据安全法》《个人信息保护法》及行业监管（如金融、医疗、政务）等合规要求。
12、开展数据使用合规审查，参与数据安全审计，输出合规报告与风险评估建议。
13、跨部门协同与培训赋能 协调IT、业务、法务、风控等部门推进数据治理项目落地。
14、在需求评审、系统建设等环节嵌入数据治理规范与质量标准。
15、组织数据治理培训与宣贯，提升全员数据意识与治理能力。
16、治理平台与工具建设 参与数据治理工具（元数据管理、数据血缘、数据质量监控、数据目录）选型与实施。
17、协调数据中台/数据仓库分层建模与规范设计，优化ETL/ELT流程。
18、调研行业前沿技术（Data Mesh、AI驱动的数据治理、LLM辅助数据治理），推动工具链升级。
19、项目管理与成果跟踪 主导数据治理专项项目（如主数据管理、历史数据迁移清洗、数据中台标准化等）。
20、制定项目计划、里程碑与风险预案，协调资源并跟踪交付质量。
21、建立数据治理绩效考核与持续改进机制，量化治理成效。
1、搭建数据标准体系，推动元数据、主数据、数据质量等管理规范的落地。
2、设计数据分类分级标准，建立数据生命周期管理体系（创建、使用、存档、销毁）。
3、编制与维护数据字典、数据模型、业务术语表、指标口径与定义文档。
4、数据质量管理与监控 制定数据质量评估指标与规则（完整性、准确性、一致性、唯一性、及时性等）。
5、建立数据质量监控与告警机制，开展数据质量检查与整改跟踪。
6、定期出具《数据健康度报告》《数据质量审计报告》，提出改进措施并推动闭环。
7、元数据与主数据管理 搭建元数据管理机制，采集、存储并可视化元数据，形成企业级数据目录。
8、开展数据血缘分析，支持溯源、变更影响评估与根因定位。
9、主数据识别与范围界定，设计主数据管理流程与管控机制（创建、审核、变更、归档、注销）。
10、数据安全与合规管理 制定数据安全与隐私保护策略，落实访问控制、脱敏、加密、备份与恢复。
11、确保符合《数据安全法》《个人信息保护法》及行业监管（如金融、医疗、政务）等合规要求。
12、开展数据使用合规审查，参与数据安全审计，输出合规报告与风险评估建议。
13、跨部门协同与培训赋能 协调IT、业务、法务、风控等部门推进数据治理项目落地。
14、在需求评审、系统建设等环节嵌入数据治理规范与质量标准。
15、组织数据治理培训与宣贯，提升全员数据意识与治理能力。
16、治理平台与工具建设 参与数据治理工具（元数据管理、数据血缘、数据质量监控、数据目录）选型与实施。
17、协调数据中台/数据仓库分层建模与规范设计，优化ETL/ELT流程。
18、调研行业前沿技术（Data Mesh、AI驱动的数据治理、LLM辅助数据治理），推动工具链升级。
19、项目管理与成果跟踪 主导数据治理专项项目（如主数据管理、历史数据迁移清洗、数据中台标准化等）。
20、制定项目计划、里程碑与风险预案，协调资源并跟踪交付质量。
21、建立数据治理绩效考核与持续改进机制，量化治理成效。
岗位要求：
1、学历与专业：本科及以上；计算机、数据科学、统计学、信息管理、数学、工程管理等相关专业优先。
2、工作经验： 初级：1-3年数据治理、数据管理、数据开发、数据工程或数据架构相关经验。 中高级：3-5年以上相关经验，且具备企业级数据治理项目落地经验。 管理岗：5年以上经验，且具备跨团队项目管理与推动经验，3年以上团队管理经验优先。
3、语言能力：良好的中文文档撰写与表达能力；英文读写能力为加分项（可阅读英文标准与文档）。
4、专业知识与框架 熟悉数据治理知识体系与框架：DAMA-DMBOK、DCMM、DCAM、CDGA/CDGP等。
5、理解数据管理全生命周期：数据采集、集成、存储、治理、服务、安全、合规等。
6、掌握数据建模方法：维度建模、范式建模、数据仓库分层（ODS/DWD/DWS/ADS）等。
7、技术与工具 数据库与查询：精通SQL，能独立编写复杂查询与数据校验脚本。
8、大数据栈：熟悉Hadoop、Spark、Flink、Hive等大数据生态工具者优先。
9、ETL/ELT：了解Airflow、Informatica、Talend、DataX等调度与集成平台。
10、数据治理平台：了解或使用过Apache Atlas、Collibra、Alation、DataHub等。
11、数据可视化：熟悉Tableau、Power BI、Superset等工具者优先。
12、编程语言：掌握Python/R等，具备数据清洗、自动化脚本与简单建模能力。
13、法规与合规 了解《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》及相关行业监管要求。
14、熟悉数据分类分级、隐私计算、数据出境合规等实践经验者优先。
15、核心能力 沟通与跨部门协作：能快速理解业务痛点，将需求转化为可落地的治理方案，推动跨团队协作。
16、逻辑思维与问题分析：能通过数据与流程分析定位问题根因，提出体系化改进方案。
17、文档与汇报：结构化写作能力强，能输出高质量项目计划、复盘报告、高层汇报材料。
18、 项目管理与结果导向：具备计划制定、资源协调、风险识别与里程碑跟踪能力。
19、持续学习与创新：主动跟踪数据治理、数据资产、数据安全等领域的前沿趋势与实践。
1、学历与专业：本科及以上；计算机、数据科学、统计学、信息管理、数学、工程管理等相关专业优先。
2、工作经验： 初级：1-3年数据治理、数据管理、数据开发、数据工程或数据架构相关经验。 中高级：3-5年以上相关经验，且具备企业级数据治理项目落地经验。 管理岗：5年以上经验，且具备跨团队项目管理与推动经验，3年以上团队管理经验优先。
3、语言能力：良好的中文文档撰写与表达能力；英文读写能力为加分项（可阅读英文标准与文档）。
4、专业知识与框架 熟悉数据治理知识体系与框架：DAMA-DMBOK、DCMM、DCAM、CDGA/CDGP等。
5、理解数据管理全生命周期：数据采集、集成、存储、治理、服务、安全、合规等。
6、掌握数据建模方法：维度建模、范式建模、数据仓库分层（ODS/DWD/DWS/ADS）等。
7、技术与工具 数据库与查询：精通SQL，能独立编写复杂查询与数据校验脚本。
8、大数据栈：熟悉Hadoop、Spark、Flink、Hive等大数据生态工具者优先。
9、ETL/ELT：了解Airflow、Informatica、Talend、DataX等调度与集成平台。
10、数据治理平台：了解或使用过Apache Atlas、Collibra、Alation、DataHub等。
11、数据可视化：熟悉Tableau、Power BI、Superset等工具者优先。
12、编程语言：掌握Python/R等，具备数据清洗、自动化脚本与简单建模能力。
13、法规与合规 了解《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》及相关行业监管要求。
14、熟悉数据分类分级、隐私计算、数据出境合规等实践经验者优先。
15、核心能力 沟通与跨部门协作：能快速理解业务痛点，将需求转化为可落地的治理方案，推动跨团队协作。
16、逻辑思维与问题分析：能通过数据与流程分析定位问题根因，提出体系化改进方案。
17、文档与汇报：结构化写作能力强，能输出高质量项目计划、复盘报告、高层汇报材料。
18、 项目管理与结果导向：具备计划制定、资源协调、风险识别与里程碑跟踪能力。
19、持续学习与创新：主动跟踪数据治理、数据资产、数据安全等领域的前沿趋势与实践。
工作地点
上海浦东新区东方希望大厦
认证资质
营业执照信息
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东方希望集团由著名民营企业家刘永行先生于1982年创立。集团在“2023中国民营企业500强”榜单中位列第35位，位列“2023中国民营企业制造业500强”第24位。经过40年余的发展，东方希望集团已发展成为集重化工业（矿山、发电、铝业、硅业、水泥、化工等10多个行业）、农业（饲料、养殖等）、商业地产为一体的特大型跨国民营企业集团。东方希望集团总部位于上海浦东，是首批入选上海民营企业总部的44家企业之一，旗下300余家子公司遍布中国28个省市自治区和东南亚地区，员工总人数近30000人，2022年营业收入为1964.2亿元。
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