工作内容:
1. 数据架构规划(20%)
- 制定企业级数据技术架构蓝图,包括数据采集、存储、计算、服务全链路设计
- 评估并引入大数据、云计算、实时计算等前沿技术
- 规划数据湖/数据中台/数据网格(Data Mesh)演进路线
2. 数据治理平台建设(30%)
主导从0到1搭建数据治理平台,包括但不限于:
元数据管理:技术元数据、业务元数据、操作元数据统一管理
主数据管理(MDM):物料、客户、供应商、组织等核心主数据治理
数据血缘追踪:全链路血缘自动采集与影响分析
数据资产管理:数据目录、数据标签、价值评估体系
选型并落地开源/商业数据治理工具(如Atlas、DataHub、Informatica、阿里DataWorks等)
3. 数据治理落地实施(30%)
- 制定数据标准、数据质量规则、数据安全分级策略
- 负责数据抽取、清洗、转换(ETL/ELT)流程开发与优化
- 建立数据质量监控体系,推动数据问题闭环治理
- 主导至少一个核心业务域(生产/供应链/质量/设备)的数据治理专项
4. 数仓应用与指标体系建设(20%)
- 设计并落地企业级数据仓库(离线+实时)
- 构建制造业核心指标体系(OEE、良品率、库存周转、订单履约等)
- 开发 executives/管理层驾驶舱与业务自助分析平台
- 推动数据产品化,赋能业务团队数据消费能力
岗位要求:
1. 硬性条件
| 工作经验 | 3年以上数据治理/数据架构相关经验,至少1个完整0→1项目经验 |
| 行业背景 | 必须具备制造业背景(汽车、电子、机械、医药、新能源等优先) |
| 学历专业 | 本科及以上学历,计算机、软件工程、信息管理等相关专业 |
| 项目经验 | 主导过主数据管理(MDM)项目,覆盖至少一个业务域 |
2. 专业技能
数据建模:精通维度建模、ER建模,熟悉Data Vault等建模方法
- 技术栈:
- 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink等大数据技术
- 掌握ClickHouse、Doris、StarRocks等OLAP引擎
- 熟练Python/SQL,具备ETL工具(Airflow、DolphinScheduler、Kettle)实战经验
- 数据治理工具:熟悉元数据管理、数据血缘、数据质量管理工具链
- 数据体系:深入理解数据架构、数据质量管理、主数据管理、数据安全等DAMA-DMBOK
3. .知识体系
认证与资质(加分项)
- �� CDMP(数据管理专业人士认证) — 优先
- �� DAMA-DMBOK认证 — 优先
- �� 阿里云/华为云大数据架构师认证 — 加分
4. 软性素质
- 具备优秀的跨部门沟通协调能力,能推动业务与技术共识
- 具备项目管理能力,能主导中型项目(5-10人月)交付
- 具备数据产品思维,能将业务需求转化为数据解决方案
- 对制造业数字化转型有热情和深度理解