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更新于 12月16日
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数据治理专家(J10184)

3-5万·14薪
  • 北京海淀区
  • 5-10年
  • 硕士
  • 全职
  • 招2人

职位描述

数据治理
岗位职责:
（一）数据治理体系搭建与战略规划
1.主导制定事业部 AI 数据治理中长期战略与技术路线，结合业务场景（如政府审计、企业监管、智能决策等）明确数据治理目标、范围与优先级，对齐公司 AI 产品发展规划。
2.建立并迭代 事业部AI 数据治理标准体系，包括数据分类分级标准、元数据管理规范、数据质量评价体系、标注规范（如 NLP 文本标注、CV 图像标注、语音转写标注）、数据安全与合规准则，覆盖结构化、非结构化（文本、图像、语音）、半结构化及 AI 生成数据。
3.设计 AI 数据治理架构，参与数据治理工具链（如数据清洗工具、标注工具、质量监测工具、数据血缘分析工具）的规划与落地，推动治理流程自动化、智能化（如引入大模型辅助数据分类、清洗、标注）。
（二）AI 全生命周期数据治理实施
1.数据采集与预处理治理：主导 AI 训练 / 推理数据的采集策略设计，保障数据来源的合法性、多样性与平衡性；牵头数据清洗、去重、去噪、格式标准化工作，解决数据缺失、冗余、冲突等问题，优化数据可用性。
2.标注质量与流程治理：建立标注质量控制体系，制定标注流程规范、质量评估指标（如准确率、召回率、一致性），搭建标注审核机制（人工审核 + 算法校验），确保标注数据满足模型训练要求。
3.数据版本与生命周期管理：设计 AI 训练数据版本管理机制，记录数据迭代历史、版本差异及关联模型，支持版本回溯与复用；制定数据生命周期管理规则，明确数据存储、归档、销毁标准，优化存储资源配置。
4.数据漂移与质量监测：建立 AI 数据质量常态化监测体系，设计数据质量指标（完整性、准确性、一致性、时效性、唯一性、相关性）的监测方案，实时捕捉数据漂移（概念漂移、特征漂移）、分布异常等问题，推动数据质量持续优化。
5.数据安全治理：制定数据访问控制策略、加密传输与存储方案，落实数据分类分级保护要求，防范数据泄露、篡改、滥用风险，保障数据全流程安全。
（三）数据资产化与价值挖掘
1.牵头 AI 数据资产化建设，搭建数据目录、元数据管理体系，梳理数据血缘关系，建立数据资产标签体系，实现数据资产的可视化管理与高效检索。
2.挖掘数据资产价值，推动治理后的数据在 AI 模型训练、业务场景创新（如智能审计、智能监管、预测分析）中的复用，提升数据使用效率，降低 AI 开发成本。
3.建立数据治理成效评估体系，量化数据治理对模型性能（如准确率、召回率提升）、业务效率（如模型迭代周期缩短）、合规风险降低的贡献度。
（四）团队协作与技术赋能
1.对接算法团队、产品团队，明确 AI 数据需求（如训练数据量、场景适配性、数据格式），推动数据治理成果落地应用。
2.开展 AI 数据治理知识赋能，制定培训体系，向内部团队（算法、产品、运营）及合作伙伴传递数据治理标准、工具使用方法、合规要求，提升全员数据治理意识。
3.跟踪 AI 数据治理领域前沿技术趋势（如大模型辅助数据治理、自动化数据标注、智能数据质量诊断），引入创新技术与工具，优化治理流程与效率。
4.指导数据治理团队（如数据治理工程师、标注管理专员）开展工作，制定工作目标与考核标准，提升团队专业能力；参与核心技术方案评审，解决数据治理复杂技术难题。
任职要求:
（一）专业知识
1.数据治理核心知识：精通数据治理全流程框架，包括数据分类分级、元数据管理、数据质量体系（完整性、准确性、一致性等指标）、数据生命周期管理、数据血缘分析等；掌握结构化、非结构化（文本、图像、语音）、半结构化及 AI 生成数据的治理特性与方法。
2.AI 领域专业知识：熟悉 AI 全生命周期（数据采集、标注、训练、推理、退役）的数据流与治理需求；掌握机器学习 / 深度学习模型对训练数据的要求（如数据多样性、平衡性、标注精度）；了解数据漂移（概念漂移、特征漂移）的检测与应对方法；精通 NLP、CV、语音等领域的标注规范与质量评估标准。
3.合规与安全知识：了解《数据安全法》《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》、GDPR 等国内外数据相关法律法规及行业规范；了解数据合规评估方法（如隐私保护影响评估 PIA）、数据脱敏（匿名化、去标识化）、差分隐私、联邦学习等合规技术；了解数据分类分级保护、访问控制、加密传输与存储等安全治理方案。
4.技术工具知识：熟悉主流数据治理工具链，包括数据清洗工具（如 DataWrangler、Trifacta）、标注平台（如 LabelStudio、百度飞桨标注工具）、数据质量监测系统（如 Great Expectations）、元数据管理工具（如 Apache Atlas）、数据血缘分析工具；了解大数据处理技术（Hadoop、Spark）、数据库技术（关系型、非关系型数据库）；具备大模型辅助数据治理（如自动分类、智能清洗、标注审核）的相关知识者优先。
（二）业务技能
1.体系搭建能力：了解国家最新数据宏观政策，能够独立设计 AI 数据治理战略规划、标准体系（含数据分类分级、质量、标注、合规等规范）及技术架构，具备从 0 到 1 搭建数据治理体系的实操能力。
2.全流程治理执行能力：熟练开展 AI 数据采集策略设计、数据清洗与预处理、标注质量管控、数据版本管理、数据漂移监测等全生命周期治理工作；能够针对不同 AI 场景（如智能审计、智能监管、生成式 AI 产品）制定个性化数据治理方案。
3.工具选型与落地能力：具备数据治理工具链的选型、部署与优化能力，能够结合业务需求与技术架构，推动治理工具的集成与自动化落地；可主导或参与数据治理相关系统（如质量监测平台、标注管理系统）的需求设计与迭代优化。
4.数据分析与问题解决能力：能够设计数据质量评估指标体系，通过数据分析定位数据治理痛点（如数据缺失、标注不一致、数据漂移），并提出可落地的优化方案；具备复杂数据治理问题（如多源数据冲突、高维数据质量诊断）
的攻坚能力。
（三）工作经验
1.总体经验：5 年以上数据治理相关工作经验，其中至少 3 年 AI 领域（如机器学习、深度学习、生成式 AI）数据治理专项经验；具备政务数据、企业监管数据、金融数据等敏感数据治理经验者优先。
2.核心业务经验：具备 AI 数据治理体系搭建经验，主导过数据治理标准制定、流程优化或工具链落地项目。熟练掌握 AI 全生命周期数据治理流程，有大规模 AI 训练数据（千万级及以上）治理实操经验，能够独立解决数据质量、标注精度、数据合规等核心问题。
4.团队与管理经验：具备数据治理团队（如数据治理工程师、标注管理专员）的指导与管理经验，能够制定团队工作目标、考核标准，提升团队专业能力；具备跨部门项目协同推动经验，能够协调资源解决项目推进中的关键瓶颈。
（四）项目经验
1.至少主导 1 个以上大型 AI 产品（如智能知识问答、智能数据分析平台、生成式 AI 服务）的数据治理全流程项目，负责治理体系搭建、标准制定、工具落地及质量管控。
2.主导或核心参与过 AI 数据治理体系搭建项目，成功制定数据分类分级标准、数据质量评价体系、标注规范等核心文件，并推广落地，覆盖至少 2 个以上 AI 业务场景。
3.具备数据合规治理相关项目经验，参与过隐私保护影响评估（PIA）、数据脱敏改造、数据跨境传输合规等项目，确保项目通过相关合规审查，无重大合规风险事件。
4.主导或参与过数据治理工具链选型与落地项目，成功部署并优化数据清洗、标注管理、质量监测等工具，实现治理流程自动化或智能化。
5.具备政务数据、企业监管数据相关 AI 项目的数据治理经验者（如参与过省级及以上审计数字化平台、企业监管 AI 系统的数据治理工作），优先考虑。

工作地点

北京海淀区永丰
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北京神舟航天软件技术股份有限公司（简称“神软”）是由中国航天科技集团有限公司控股的专业化软件企业，是国家认定的重点高新技术软件企业。神软作为以提供自主研发软件和服务为优势的大型专业软件与信息服务公司，秉承“创新、敬业、以推动民族软件产业发展为己任”的理念，围绕工业软件、大数据、智慧政务、智慧管控四大核心主业，凭借软件研发、咨询规划、技术服务三大服务能力，结合云计算、大数据、“互联网+”等新一代技术，面向企业、政府、军队等领域，为客户提供自主可控的全方位信息化智慧服务，协助政府实现智慧管理，助力企业实现智能制造。目前，神软拥有十二家全资及控股子（分）公司，建立起覆盖全国的服务体系。同时，神软坚持“立足航天、聚焦军工、支撑工业、服务社会”的定位，发挥自主研发的优势，不但是中国航天软件研发中心，还长期与国内外知名厂商开展深度合作，形成具有行业特色的软件产品和服务体系，具备了大型软件研发、大型项目集成等综合服务能力。通过多年努力，神软的成绩得到了客户的高度认可。神软不但以多年信息化服务经验，长期参与重大工程与项目的信息化发展规划、论证及建设工作；神软还获得了多个权威资质,包括信息系统集成及服务一级资质、企业信用等级AAA级、CMMI5级等资质、质量证书，以及319项软件著作权及发明专利。此外,神软先后获得过“北京市工业软件示范基地”、“中国软件百强企业”、“中国自主可控软件领军企业”、“中国自主可靠企业核心软件品牌”等多项荣誉，得到了长足发展。目前，在航天领域，神软为载人航天、探月工程以及新一代大运载火箭等重大型号产品的研制提供了优质支撑服务；在高端装备制造领域，神软已发展成为该领域信息化建设最主要的产品与服务提供商之一。神软不但在国防军工行业拥有广泛用户，在政府、金融、电信等各个领域也拥有广泛的品牌影响力。百尺竿头更进一步，神软将持续秉承航天自力更生、开拓创新的精神，为用户提供更好的“智”的服务，实现用户“智”的梦想。
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