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一、崗位職責(zé)：
1. 戰(zhàn)略與規(guī)劃承接與執(zhí)行：
承接部門的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，制定數(shù)據(jù)開發(fā)組的年度、季度工作規(guī)劃與執(zhí)行路徑，確保小組目標(biāo)與部門及公司業(yè)務(wù)目標(biāo)對(duì)齊。
2. 數(shù)據(jù)融合與治理實(shí)施：
① 負(fù)責(zé)具體跨域數(shù)據(jù)融合項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與落地，解決數(shù)據(jù)集成、清洗、打通中的技術(shù)難題。
② 牽頭執(zhí)行數(shù)據(jù)治理框架在數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)節(jié)的落地，監(jiān)督數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行、數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控與整改、數(shù)據(jù)安全與隱私策略的實(shí)施。
3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化與開發(fā)管理：
① 主導(dǎo)數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系的規(guī)劃、設(shè)計(jì)與開發(fā)管理，負(fù)責(zé)標(biāo)簽的迭代優(yōu)化與運(yùn)營(yíng)。
② 負(fù)責(zé)核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)（如數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)主題域）的模型設(shè)計(jì)、開發(fā)與維護(hù)，并支持業(yè)務(wù)部門進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值探索。
4. 算法模型工程化： 協(xié)同算法團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)將算法模型進(jìn)行工程化實(shí)現(xiàn)、部署、性能優(yōu)化和線上運(yùn)維，確保模型的穩(wěn)定、高效運(yùn)行。
5. 數(shù)據(jù)平臺(tái)工具使用與優(yōu)化： 基于數(shù)據(jù)中臺(tái)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā)，并反饋平臺(tái)的使用痛點(diǎn)與優(yōu)化建議，參與數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)的需求設(shè)計(jì)。
6. 團(tuán)隊(duì)管理與協(xié)作： 管理數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行任務(wù)分配、代碼評(píng)審、技術(shù)指導(dǎo)與人才培養(yǎng)。與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、系統(tǒng)開發(fā)組緊密協(xié)作，確保數(shù)據(jù)需求的高質(zhì)量交付。
二、技能要求：
1、技術(shù)架構(gòu)：精通大數(shù)據(jù)組件（如Hive, Spark, Flink）的開發(fā)與調(diào)優(yōu)，深刻理解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模理論（如維度建模）、數(shù)據(jù)分層設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)開發(fā)流程，具備大型數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。
2、數(shù)據(jù)融合：熟練掌握多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成、清洗與整合技術(shù)，具備豐富的ID-Mapping、OneID等數(shù)據(jù)打通技術(shù)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)一致性難題。
3、數(shù)據(jù)治理：深入理解數(shù)據(jù)治理體系，具備制定和執(zhí)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控方案及數(shù)據(jù)安全策略的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)范性與可信度。
4、領(lǐng)域知識(shí)：對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有敏銳的洞察力，能夠?qū)I(yè)務(wù)需求高效轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)模型與數(shù)據(jù)資產(chǎn)，支撐上層數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。
5、團(tuán)隊(duì)管理：具備良好的團(tuán)隊(duì)管理能力，能有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)開發(fā)團(tuán)隊(duì)，規(guī)劃任務(wù)分工并保障項(xiàng)目交付質(zhì)量。