工作職責/Responsibilities
設(shè)計企業(yè)級數(shù)據(jù)架構(gòu)：統(tǒng)籌規(guī)劃湖倉一體、批流融合的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座，支撐實時分析、BI報表及AI智能應(yīng)用場景的高效數(shù)據(jù)供給。
主導主數(shù)據(jù)治理工作：對客戶、物料、員工等核心主數(shù)據(jù)治理，制定唯一標識規(guī)則、全生命周期管理機制。
構(gòu)建標準化數(shù)據(jù)模型：設(shè)計分層合理（ODS/DWD/DWS/ADS）、主題清晰的公共數(shù)據(jù)模型，確保指標、維度口徑統(tǒng)一，提升數(shù)據(jù)復(fù)用能力。
支持AI/ML數(shù)據(jù)鏈路：構(gòu)建從原始日志到特征工程、樣本構(gòu)造、訓練數(shù)據(jù)版本管理的端到端管道，保障機器學習模型輸入的高質(zhì)量與一致性。
推動數(shù)據(jù)治理落地：建立覆蓋元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)血緣追蹤、質(zhì)量監(jiān)控、安全分級與合規(guī)審計的治理體系，提升數(shù)據(jù)可信度與可用性。
選型與演進技術(shù)棧：評估并引入先進數(shù)據(jù)技術(shù)（如Feature Store、向量數(shù)據(jù)庫等），持續(xù)優(yōu)化平臺性能、成本與可維護性。
協(xié)同跨職能團隊推進：緊密聯(lián)動業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)工程、算法及運維團隊，推動架構(gòu)方案共識、資源協(xié)調(diào)與高質(zhì)量交付落地。
四、任職要求/ Qualifications
學歷
Educational Background 本科及以上學歷 專業(yè)要求
Major 計算機/統(tǒng)計學/數(shù)學/信息管理等相關(guān)專業(yè)
專業(yè)知識和技能
Knowledge & Skills 數(shù)據(jù)架構(gòu)：熟悉數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體架構(gòu)，掌握維度建模與分層設(shè)計。有Dataworks開發(fā)經(jīng)驗優(yōu)先。
主數(shù)據(jù)治理：有客戶、物料、員工等核心主數(shù)據(jù)平臺搭建經(jīng)驗，能設(shè)計統(tǒng)一ID與主數(shù)據(jù)管理方案。
大數(shù)據(jù)技術(shù)：熟練使用 Spark、Flink、Kafka、Hive 等主流引擎，了解數(shù)據(jù)湖。
AI/ML支持：理解特征工程與訓練數(shù)據(jù) pipeline，有 Feature Store 或向量數(shù)據(jù)庫經(jīng)驗者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)治理：掌握元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)血緣、質(zhì)量監(jiān)控，有安全合規(guī)實踐經(jīng)驗優(yōu)先。
編程能力：精通 SQL，熟練使用 Python 進行數(shù)據(jù)處理，具備 Shell/Scala/Java 開發(fā)能力。擅長試用Cursor等AI編程工具優(yōu)先。
業(yè)務(wù)與協(xié)作：能快速理解業(yè)務(wù)需求，具備良好溝通能力，推動跨團隊技術(shù)方案落地。
工作經(jīng)驗
Work Experience 7年以上數(shù)據(jù)領(lǐng)域經(jīng)驗，其中至少2年從事數(shù)據(jù)架構(gòu)或主數(shù)據(jù)治理相關(guān)工作；
能力素質(zhì)
Competencies 系統(tǒng)性思維：能從全局視角設(shè)計數(shù)據(jù)架構(gòu)，兼顧當前需求與長期演進。
業(yè)務(wù)理解力：快速洞察業(yè)務(wù)本質(zhì)，將復(fù)雜問題抽象為可落地的數(shù)據(jù)方案。
溝通協(xié)調(diào)力：清晰表達技術(shù)方案，有效協(xié)同產(chǎn)品、工程、算法及業(yè)務(wù)團隊。
推動力與ownership：主動承擔責任，推動標準落地，解決跨團隊協(xié)作中的阻塞問題。
學習與前瞻性：持續(xù)跟蹤數(shù)據(jù)領(lǐng)域新技術(shù)，并評估其適用性。
結(jié)果導向：關(guān)注數(shù)據(jù)架構(gòu)的實際業(yè)務(wù)價值，而非僅追求技術(shù)先進性。