海信
数据治理(J43649)
数据治理(J43649)
发布于 6 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
Dama
Dcmm
数据安全
数据治理
数据质量
数据资产目录
跨部门协同
数据知识体系
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
成熟制造企业的数据治理岗位，注业务价值落地与专业技能积累，薪资中等偏上但WLB信息不明。
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
2万
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 480 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
这个职位主要负责公司内业务及AI项目所需的数据质量、合规性评估与管理
你需要推动跨部门的数据协同，建立数据质量与安全规范，并管理数据资产目录和知识体系，确保数据能有效支撑业务运营与AI发展
最低要求
年及以上数据治理、数据工程或数据相关工作经验
有 AI 项目数据支撑经验优先
熟悉数据质量管理方法与相关工具（如 DAMA/DCMM等）
能够独立推进数据专项工作，输出规范的数据方案与报告
具备较强的组织协调与工作推进能力，能够承接集团数质中心及AI转型总体组工作要求，准确理解并在事业部内部高效落地推进
工作职责
评估业务及 AI 项目所需数据的可用性、质量与合规性，统筹数据需求落地
推动跨部门数据共享协同，打破数据孤岛，提升数据流通效率
建立数据质量监控机制，确保数据满足业务运营、AI 训练与推理要求
制定数据安全与隐私保护相关规范，保障数据合规使用
协调数据工程资源，支撑数据采集、清洗、标注及治理工作
建立并完善数据资产目录，提升数据可发现性、可理解性与可复用性
负责数据知识体系建设与落地推广，推动数据知识在事业部内部沉淀、传播与应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与大型制造企业的数据资产体系构建，对数据全生命周期管理有全面锻炼
- 岗位要求推动跨部门协同和AI项目支持，能提升战略思维和业务理解深度
- 海信是行业头部企业，平台稳定，有利于积累复杂的、大规模数据治理项目经验
- “推动跨部门共享协同”、“打破数据孤岛”意味着需要频繁沟通协调，可能面临组织惯性和阻力
- 需要平衡数据安全合规要求与业务敏捷性、AI创新的需求，考验解决方案的平衡能力
- 作为支持赋能型岗位，工作成果可能不如直接业务部门显性，需要较强的影响力和耐心
- 适合具备3年以上数据相关经验，对数据价值有热情，善于沟通协调，并希望在大型企业中推动数据基础能力建设的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可深耕数据治理专业领域，成为数据架构师或首席数据官（CDO）方向
- 向数据项目管理或数据产品经理方向发展，更深入地参与业务决策
- 在大型企业集团内，有机会晋升至数据中台或数字化转型部门的管理岗位
- 评估并管理支撑业务和AI项目所需的数据，确保其质量、可用性和合规性
- 作为桥梁，协调不同部门的数据需求，推动建立统一的数据标准和共享机制
- 负责数据资产的规划和管理，建立目录和知识库，让数据更好地被发现和使用
- 熟悉数据治理框架和方法论，如DAMA或DCMM，能制定并落地相关规范
- 具备独立推进专项工作的能力，能够输出清晰的数据方案、报告和规范文档
- 需要较强的组织协调和沟通能力，以推动跨部门协作并落地执行集团的战略要求
申请策略
- 在求职信或面试中，可结合海信集团公开的数字化转型战略或AI相关新闻，阐述你对数据如何赋能制造业的理解
- 准备好讲述一个从0到1建立或优化某项数据治理机制的具体案例，使用STAR法则
- 重点突出过往在数据质量、数据安全、数据标准化或数据资产目录建设方面的具体项目经验
- 描述如何推动跨部门数据项目，克服困难并取得成果，体现协调与推进能力
- 如果有的话，明确展示与AI项目（如数据标注、特征工程、数据供应）相关的支撑经验
- 系统学习DAMA知识体系或DCMM标准，加深数据治理方法论的理解，为面试和日常工作提供框架支持
- 了解制造业特别是智能家电领域的业务流程与数据特点，思考数据治理如何服务于产品智能化
面试指南
- 对于流程与方法类问题（如如何推动项目、处理冲突），采用STAR法则，重点描述你的思考、行动和带来的积极变化
- 对于专业知识类问题（如框架应用），先阐述你理解的核心原则，再结合一个实际案例说明你是如何具体应用和调整的
- 对于设计类问题（如目录推广），从目标用户（业务人员）的痛点出发，分阶段阐述你的设计思路、推广策略和成功衡量标准
- 请描述一个你主导推动的数据治理专项（如数据质量提升），你是如何规划、协调并最终落地的？
- 当业务部门不愿共享数据或不配合数据规范时，你会如何处理？
- 你如何评估一个业务或AI项目的数据需求是否合理，并确保其数据供应的质量？
- 你熟悉哪些数据质量管理框架或标准？请结合过往经验谈谈如何应用
- 你如何设计和推广一个数据资产目录，让业务人员能真正用起来？
职位点评
薪资福利65
成长发展78
工作生活60
使命价值72
薪资福利
65中等
薪资处于青岛市场中等偏上水平，为全职员工提供稳定收入。但JD中仅明确提及五险一金，未展示其他有竞争力的福利或激励信息。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
福利待遇五险一金
成长发展
78中等
岗位要求3年以上经验并涉及AI项目支撑，技术应用处于主流现代水平。虽然没有明确培训或晋升路径描述，但工作内容本身（如建立体系、推动AI）能带来有价值的专业技能和业务理解成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据质量管理、DAMA、DCMM、数据安全、AI
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点位于青岛市，生活成本适中。但JD未提及任何办公模式（如弹性、远程）或工作生活平衡相关信息，且岗位性质（跨部门协调）暗示可能需要投入较多精力进行沟通。
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
72中等
在大型制造企业中推动数据治理和AI应用，具有明确的业务价值支撑。岗位直接服务于企业数字化转型和智能化升级，能产生实际影响，但行业整体不属于高速创新赛道。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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