數據治理工程師

1、數據治理體系建設：
從0到1搭建符合制造業特點的數據治理框架，涵蓋數據標準管理、數據質量管理、元數據管理、主數據管理、數據安全管理等核心領域。
制定并發布全公司統一的數據管理制度、流程規范，并推動在各部門落地執行。
2、數據標準與主數據管理：
牽頭梳理公司核心業務對象（如物料、產品BOM、設備、供應商、客戶）的主數據標準，解決“一物多碼”、“同名異物”等歷史遺留問題。
針對電驅、電控、電機行業特性，建立標準化的技術參數指標字典（如功率、扭矩、轉速、防護等級等），確保不同系統間數據口徑一致。
3、數據質量管理：
設計并落地數據質量監控體系，定義完整性、準確性、一致性、及時性等質量規則。
開發數據質量稽核腳本，對核心數據資產進行常態化巡檢，及時發現并推動修復數據問題。
建立數據質量問題閉環處理流程，形成“發現問題-分析根因-推動解決-效果評估”的良性循環。
4、元數據管理：
構建企業級元數據倉庫，實現技術元數據（庫表結構）、業務元數據（業務含義）和管理元數據（責任人、血緣關系）的集中管理。
建設數據血緣分析能力，支持問題數據的影響面分析和根因追溯，為AI Agent提供可信的數據來源證明。
5、數據安全與合規：
制定數據分級分類標準，對不同敏感級別的數據（如核心工藝參數、客戶信息、財務數據）實施差異化的安全管控策略。
配合法務和IT安全團隊，落實《數據安全法》、《個人信息保護法》等相關法規要求。
6、數據治理平臺建設：
規劃并推動數據治理工具/平臺的選型與落地（如數據質量管理平臺、數據標準管理平臺、數據資產管理平臺），提升治理工作的自動化水平。

任職資格1、學歷與經驗：
本科及以上學歷，計算機、信息管理、數學或相關理工科專業。5年以上數據治理/數據管理相關工作經驗。
優先考慮： 有制造業、特別是裝備制造或汽車零部件行業經驗者；有參與過大型企業數據治理從0到1建設經驗者。2、專業能力：
2、方法論掌握： 深入理解DAMA（國際數據管理協會）數據管理體系或DCMM（數據管理能力成熟度評估模型），熟悉數據治理各領域的核心理論和實踐。
數據質量管理： 熟悉數據質量六性標準，有實際的數據質量稽核和問題推動經驗。
主數據管理： 熟悉制造業核心主數據（物料、BOM、設備等）的管理流程和常見問題解決方案。
元數據與血緣： 理解元數據管理價值，有數據血緣解析和可視化經驗者優先。
技術能力： 熟練使用SQL，熟悉大數據生態組件（Hadoop, Hive, Spark）者優先；有數據治理工具（如Atlas, DataHub, Collibra, 國內廠商產品）使用經驗者優先。
3、軟性素質：
跨部門推動力： 數據治理本質是管理問題而非純粹的技術問題。需要具備極強的溝通協調能力，能推動業務部門（研發、生產、供應鏈）配合執行數據標準。
業務理解力： 能夠快速理解電驅、電控產品的研發流程和生產邏輯，將業務語言轉化為數據標準。
耐心與原則： 面對海量歷史數據和復雜業務現狀，既要堅持治理原則，又要具備解決現實問題的靈活性。
4、加分項
有數據治理相關認證（如CDMP、DCMM評估師）者優先。
熟悉AI/機器學習對數據質量的要求，有支撐AI應用數據治理經驗者優先。
有數據中臺建設經驗者優先。

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