海信
数据管理资产工程师(J40519)
数据管理资产工程师(J40519)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
Sql
元数据
数据分析
数据字典
数据治理
数据资产
标签体系
知识图谱
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
大型科技企业核心数据资产岗，业务赋能价值高、成长空间大，需具备较强的跨部门沟通与项目推动能力。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.6万
比数据治理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 720 个在招 · 其中数据治理 3 个
市场机会
选择不多
青岛 · 数据治理 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责公司核心数据资产（如标签体系、知识图谱）的规划、设计与治理，推动数据在精准营销、个性化推荐等业务场景中的落地应用
你需要与业务部门紧密沟通，挖掘数据需求，并建立数据资产的监控与优化机制，以最大化数据业务价值
最低要求
本科以上学历，3年以上工作经验，数据分析、统计学、数学、计算机等相关专业
流畅的英文沟通能力
具备数据运营或数据分析相关工作经验，熟练掌握SQL、Excel等数据分析工具
对内容数据管理和运营有一定的理解，能够快速支撑业务数据分析，搭建及应用需求
工作职责
与业务部门（产品、运营、市场、销售等）及外部合作伙伴进行高效沟通，精准把握业务目标、流程痛点及数据应用场景
分析业务发展趋势，预判数据需求变化，为数据资产规划提供前瞻性输入
主导规划、设计和定义公司的核心数据资产包括但不限于标签体系：设计用户画像标签、内容标签等，明确标签定义、计算逻辑、更新频率、生命周期管理规则
知识库/知识图谱：规划业务知识的结构化存储、关联关系构建、更新维护机制，支持智能问答、推荐等应用，输出清晰、可落地的数据资产规划文档、数据字典、元数据定义及数据标准
负责数据资产构建与治理，协调或参与数据开发、数据工程师团队，推动规划的数据资产（标签、知识库等）的技术实现与落地
数据资产应用与价值挖掘：推动数据资产在业务场景（如精准营销、个性化推荐、风险控制、智能客服、决策支持）中的有效应用，持续评估数据资产的业务价值和应用效果
建立数据资产的监控、评估和反馈机制，持续优化数据资产的结构、质量和应用效果
优先资格
有海外工作或学习经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 核心业务支撑岗，能深入接触公司各业务线，积累丰富的业务理解与数据资产规划经验
- 海信作为知名大型科技企业，能提供完善的数据基础设施和广阔的业务应用场景
- 岗位涉及从0到1的规划与落地，能极大锻炼系统性思维与项目推动能力
- 适合具备一定数据分析基础，对数据治理、标签体系设计有浓厚兴趣，且具备较强跨部门沟通与业务理解能力的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁跨部门沟通，协调数据开发团队与业务方，对沟通能力和项目管理能力要求较高
- 数据资产的价值往往需要长期显现，短期内可能面临业务方对数据效果期望过高的压力
角色解读
- 可向资深数据资产专家、数据治理架构师方向发展，或转型为数据业务负责人（Data BP）
- 随着企业数字化转型的深入，数据资产管理人才的需求将持续增长，职业生命周期长且壁垒较高
- 规划并设计公司核心数据资产（如用户标签、知识图谱），制定数据标准与元数据定义
- 推动数据资产在精准营销、智能客服等业务场景的落地，评估数据应用价值
- 与业务团队紧密协作，挖掘数据需求并建立数据质量监控与反馈机制
- 熟练掌握SQL、Excel等数据分析工具，具备扎实的数据运营与分析能力
- 熟悉数据治理体系、标签体系设计及知识图谱构建逻辑
- 具备优秀的跨部门沟通能力及流畅的英文表达能力，能精准理解业务痛点
申请策略
- 准备一份关于“如何从0到1搭建业务标签体系”或“数据资产如何赋能业务”的思考文档，在面试中展示你的系统性思维
- 突出过往在标签体系设计、知识图谱构建或数据治理项目中的具体产出与业务价值
- 强调跨部门协作经验，以及如何通过数据资产赋能业务（如提升营销转化率、优化推荐效果等）
- 展示对内容数据管理的理解，以及利用SQL等工具进行复杂数据分析的实战案例
- 深入学习数据治理框架（如DAMA）及元数据管理工具，提升对知识图谱底层逻辑的理解
- 补充业务场景（如精准营销、风控）的数据应用案例知识，培养业务视角
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经验，重点突出“业务痛点-数据规划-技术落地-业务收益”的闭环
- 对于沟通冲突问题，强调“同理心、数据说话、敏捷迭代”的原则，展现推动力与灵活性
- 请分享一个你主导过的数据资产（如标签体系或知识库）规划与落地的完整案例
- 在推动数据资产落地时，如果业务部门对数据质量或应用效果不满意，你会如何处理？
- 如何设计一个用户画像标签体系？请说明你的分类逻辑和生命周期管理规则
- 你如何看待数据治理与业务价值之间的关系？
- 提前了解海信的核心业务线（如家电、消费电子、显示技术等）及其可能的数据应用场景
- 复习SQL及数据分析常用方法，准备英文自我介绍及专业问题回答，以应对流畅英文沟通的要求
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资水平符合两地3年经验数据工程师的市场中位数，海信作为大型企业提供相对稳定的薪酬福利体系。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–2万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及核心数据资产规划与跨业务线协作，能极大拓宽业务视野与数据架构能力，成长空间广阔。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Excel、知识图谱、标签体系、元数据
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
需频繁跨部门沟通与推动项目落地，可能存在一定的沟通成本与项目压力，JD未明确提及WLB信息。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
数据资产管理是企业数字化转型的核心基石，岗位具有较高的内部战略价值与行业通用性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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