数据治理工程师

核心职责
数据标准与体系构建：
负责设计并推行公司级数据标准、规范和管理流程，建立并持续完善数据治理体系。
具备大数据平台（如Hadoop、Spark、数据湖/数据仓库）背景，确保治理体系与平台技术架构深度融合。
主导数据指标体系的规划、设计、标准化和落地，例如定义“公司营收增长率”、“用户活跃度”等核心业务指标的统计口径、计算逻辑与呈现规范。
元数据管理：
设计并实施元数据管理体系，包括业务元数据、技术元数据和操作元数据。
管理和维护元数据仓库，实现数据资产的自动采集、血缘分析、影响分析和全景图谱。
通过元数据提升数据可发现性、可理解性和可信度。
数据质量管理：
建立数据质量评估标准，定义数据质量规则（完整性、准确性、一致性、时效性等）。
设计与开发数据质量监控、度量、告警及报告机制，推动数据质量问题的发现、跟踪与解决闭环。
协作与赋能：
与数据开发、数据分析、业务部门紧密协作，理解业务需求，将数据治理要求嵌入数据生产与消费全流程。
编写数据字典、治理规范文档，并开展培训，提升全员的数据意识和数据使用能力。
工具与平台建设：
评估、选型并引入数据治理相关工具（如元数据管理、数据质量、数据目录工具），或参与自研工具的设计开发。
任职要求
必备条件：
本科及以上学历，计算机科学、信息技术、数据科学或相关领域。
3年以上数据治理、数据管理或相关领域工作经验。
拥有从0到1参与大数据平台数据治理体系建设的经验。
具备扎实的元数据管理实战经验，熟悉数据血缘、影响分析等概念与实践。
拥有核心业务指标体系（如财务、运营、增长等）的构建与标准化经验。
精通SQL，熟悉至少一种脚本语言（如Python/Shell）。
了解主流大数据技术栈（如Hive、Spark、Flink、数据湖仓等）。
出色的沟通、文档编写和跨团队协作能力，强烈的责任心和主人翁意识。