滴滴出行
资深数据治理工程师
资深数据治理工程师
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
成本优化
数据仓库
数据安全
数据治理
数据质量
大数据平台
跨部门沟通
元数据管理
AI 估算 · 30k–50k
资深数据治理工程师市场需求大，技能稀缺，薪资处于行业高位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建和维护滴滴出行大数据环境下的数据治理体系，包括数据标准化、元数据管理、数据安全与质量监控，以及数据成本优化与资产价值评估
需要5年以上数据治理经验，熟悉数据仓库和大数据平台，具备跨部门沟通能力
适合有志于深耕数据治理领域的专业人士
最低要求
本科及以上学历,计算机、金融、数学等相关专业，5年以上工作经验
熟悉数据治理理论及实践，具备互联网公司数据治理经验
熟悉数据仓库，具备较强的数据分析能力
具有良好的跨部门沟通与协调能力，能够推动数据治理项目落地
对大数据平台有了解，能够适应快速变化的技术环境
工作职责
大数据环境数据治理体系的方案规划与实施，确保数据质量和数据安全、数据标准化
主导数据标准、元数据管理、数据安全改造、数据字典及更新机制
数据环境融合方案规划、执行计划以及落地实施
开展数据质量评估与监控，识别并解决数据问题
数据成本预算和治理，有效利用大数据存储资源和计算资源，降本增效
探索数据资产价值量化评估方法，并对数据资产价值量化评估与治理
推动数据治理工具的应用，优化数据治理流程，提升数据资产价值
优先资格
具有数据治理相关平台工具开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 滴滴平台拥有海量交通出行数据，数据治理价值高
- 岗位涉及数据安全、成本优化等前沿方向，技能积累厚实
- 大型互联网公司的发展空间和薪资待遇优厚
- 需紧跟技术更新，持续学习
- 数据合规与安全要求日益严格
- 适合有数据仓库和数据治理经验，善于跨部门协作，喜欢解决复杂数据问题的技术人
缺点 / 挑战
- 数据治理工作繁杂，需要协调多部门推动，沟通压力大
角色解读
- 向数据治理架构师或数据团队负责人方向发展
- 可转向数据产品经理或数据安全专家
- 在大数据领域积累深厚经验后可成为行业咨询专家
- 制定并实施数据治理框架，确保数据标准化、安全与质量
- 主导元数据管理与数据字典维护，推动数据安全改造
- 开展数据质量评估与监控，解决数据问题并优化成本
- 推动数据治理工具与流程优化，提升数据资产价值
- 扎实的数据治理理论知识及实践，熟悉数据仓库与数据建模
- 掌握大数据平台（如Hadoop、Spark），具备数据分析能力
- 优秀的跨部门沟通与协调能力，能推动项目落地
申请策略
- 了解滴滴的业务数据特点（出行、地图等）
- 面试时可准备一个完整的数据治理项目复盘
- 突出数据治理项目实施经验，包括数据标准制定、元数据管理、数据质量提升等
- 展示跨团队推动落地的具体案例
- 强调对大数据平台掌握程度及成本优化成果
- 补充学习数据安全合规知识（如GDPR、等保）
- 掌握数据治理工具（如Atlas、Ranger、DataHub）
- 提升SQL及数据分析能力
面试指南
- 使用STAR原则：情境-任务-行动-结果，强调量化成果
- 展现跨部门协作能力，突出推动落地的具体行动
- 请描述你主导的一个数据治理项目的过程与效果
- 如何衡量数据质量？有哪些关键指标？
- 数据治理过程中遇到的最大困难是什么？如何解决？
- 对数据安全的理解及实施经验
- 数据成本优化有哪些方法？
- 复习数据治理成熟度模型（如DAMA、DCMM）
匹配度报告
72
综合匹配度
大厂资深岗位，发展空间大，薪资优厚，但工作节奏可能较快。
适合人群
适合重视技能成长和薪资回报，对工作生活平衡要求不高的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
滴滴作为上市大厂，薪资待遇在行业内有竞争力，但JD未明确具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展匹配
80较高
岗位涉及数据治理前沿方向，成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据治理、数据仓库、大数据平台
业务类型cost_center
工作生活匹配
60中等
地点北京，现场办公，互联网可能存在加班，未明确WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
数据治理关乎数据安全和标准化，有一定社会意义，但主要服务于业务。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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