数据治理专家

一、岗位职责
1.牵头搭建并完善企业数据治理体系，制定数据采集、清洗、转换、入库、质量管控等全流程规范与标准，保障数据资产的完整性、准确性、一致性与可用性。
2.负责电力能源行业核心业务数据（如发电生产数据、设备运维数据、能耗数据、电网调度数据等）的全生命周期管理，主导数据采集方案设计、数据源对接与数据质量优化。
3.统筹数据清洗与标准化工作，针对电力能源行业数据特点（多源异构、海量高频、实时性要求高等），设计高效的数据清洗策略，解决数据缺失、冗余、异常等问题，输出高质量结构化/半结构化数据。
4.负责数据入库架构设计与实施，对接数据仓库、数据湖、向量数据库等存储载体，优化数据存储结构与访问效率，支撑数据的快速检索与复用。
5.深度协同AI团队，提供AI模型训练全流程数据支持：包括训练数据的筛选、标注规范制定、数据增强、特征工程等，保障训练数据质量与适配性，提升模型训练效果。
6.建立数据质量监控与评估机制，定期开展数据质量审计，识别数据治理痛点并推动整改，持续提升企业数据治理水平。
7.跟踪电力能源行业数据治理与数据智能领域前沿技术与实践，推动数据治理工具与方法的优化升级，赋能业务数字化转型与AI创新应用。
8.负责跨部门数据治理协作，对接生产、运维、调度等业务部门，梳理业务数据需求，推动数据治理成果在业务场景与AI项目中的落地应用。
二、任职要求
1.教育背景：985/211院校硕士及以上学历，博士优先，计算机科学与技术、数据科学、统计学、信息管理与信息系统等相关专业。
2.工作经验：3年及以上数据治理相关工作经验，具备电力能源行业（火电、水电、风电、光伏、电网等）数据治理经验者优先；熟悉电力能源行业业务流程与核心数据特点者优先。
3.专业能力：
1)精通数据治理全流程（数据采集、清洗、转换、入库、质量管控、元数据管理等），具备数据治理体系搭建与落地经验；
2)熟悉电力能源行业数据采集方案设计，掌握传感器数据、SCADA数据、DCS数据、ERP数据等多源数据的对接与整合方法；
3)熟练使用数据治理工具（如DataStage、Informatica、Talend等）、数据处理工具（Python、SQL、Spark、Hadoop等）；
4)了解AI模型训练数据需求，具备训练数据预处理、特征工程、数据标注管理等相关经验者优先；
5)熟悉数据仓库、数据湖、向量数据库等存储技术，具备数据存储架构设计经验者优先。
4.综合能力：
1)具备较强的逻辑分析能力、问题解决能力与项目管理能力；
2)具备良好的沟通协调能力与跨部门协作能力，能有效推动数据治理工作落地；
3)具备严谨的工作态度、较强的责任心与学习能力，能快速适应行业技术发展与业务变化。