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崗位職責
1. 集團數據治理體系規劃與落地
· 制定公司AI數據治理整體規劃，包括數據標準（元數據、主數據、業務數據規范）、數據模型（數據分層、數據血緣設計）、數據安全（權限管控、數據脫敏、合規審計）及數據質量管控體系，輸出可落地的治理方案與實施路徑
· 推動跨部門（研發、生產、IT、供應鏈）數據資產盤點，梳理數據來源、數據流向及數據應用場景，建立統一的數據資產目錄，實現數據資產可視化管理
· 制定數據治理考核指標（如數據完整性、準確性、及時性），定期開展數據質量巡檢與問題復盤，推動業務部門持續優化數據管理流程
2. AI 場景針對性數據治理實施
· 對接各AI業務場景，梳理場景化數據需求（數據類型、采集頻率、標注標準）
· 設計并落地場景化數據治理方案，包括數據清洗（異常值剔除、缺失值補全）、數據集成（多源數據融合）、數據標注（標注規則制定、標注質量校驗）、特征工程（特征提取、特征篩選），保障輸入AI模型的數據質量滿足訓練與推理要求
· 推動AI場景數據治理工具鏈建設（如數據質量檢測工具、自動化標注工具、特征管理平臺），提升數據治理效率與標準化水平
3. 數據治理技術支撐與協作
· 提供數據治理技術支持，協助解決模型訓練過程中的數據質量問題（如數據偏差、數據稀疏），輸出數據質量分析報告
· 推進數據治理基礎設施建設（如數據湖、數據倉庫、數據中臺），確保數據存儲、計算與流轉符合治理規范
· 開展數據治理知識培訓與宣導，提升各業務部門數據管理意識，沉淀數據治理最佳實踐并形成標準化文檔
任職要求
1. 學歷與專業
· 本科及以上學歷，計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、統計學、信息管理與信息系統等相關專業，3年以上數據治理相關工作經驗，其中至少1年AI場景數據治理經驗
2. 核心技術能力
· 精通數據治理方法論（如 DAMA-DMBOK、DCMM），熟悉數據標準制定、數據質量管控、數據安全合規（如 GDPR、數據安全法）的流程與工具
· 熟練掌握數據處理技術，包括使用 Python（Pandas、NumPy、PySpark）或 SQL 進行數據清洗、集成與分析，熟悉 Hadoop、Spark、Flink 等大數據組件的應用
· 了解AI模型訓練數據需求（如計算機視覺、自然語言處理、時序預測場景），具備場景化數據標注、特征工程實戰經驗，熟悉主流數據標注工具（如 LabelStudio、LabelImg）或特征管理平臺（如 Feast、Hopsworks）者優先
· 熟悉數據治理工具或平臺（如 Informatica、Talend、阿里云 DataWorks、華為 DataArts）者優先，了解數據湖/數據中臺架構設計理念者更佳
3. 項目與經驗要求
· 主導或核心參與過企業級數據治理項目（如數據標準建設、數據質量提升、數據資產梳理），能獨立輸出數據治理方案并推動落地
· 有制造業（尤其是汽車零部件行業）數據治理經驗，或 AI 場景（如工業質檢、設備預測性維護）數據治理經驗者優先
· 具備數據治理工具鏈搭建或自動化數據治理方案設計經驗者優先
4. 能力與素養
· 具備較強的邏輯分析與問題解決能力，能從業務需求出發，設計貼合實際的data governance方案
· 具備優秀的跨部門溝通協作能力，能有效推動業務、IT、AI 團隊協同推進數據治理工作
· 具備良好的文檔撰寫能力，能清晰輸出數據治理規劃方案、數據質量報告、標準化操作手冊
· 具備較強的責任心與自驅力，能應對多場景數據治理需求，持續學習數據治理與 AI 領域新技術
5. 加分項
· 持有數據治理相關認證（如 DAMA CDGA/CDGP、DCMM 評估師、阿里云大數據高級認證）者
· 有工業數據湖/數據中臺建設經驗，或參與過 AI 大模型訓練數據治理項目者
· 熟悉汽車行業數據標準（如 VDA、IATF16949）或智能制造相關業務流程者
6. 語言能力?
· 英語溝通流利（英語能力四級以上）
· 同時，有日語溝通能力者優先