海尔
数据质量管理员
数据质量管理员
发布于 3 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
Sop制定
数据合规
数据标准
数据治理
数据质量管理
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
巨头企业AI数据治理岗，技术前沿性强、成长空间大，但跨部门协同要求高，WLB未明确。
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 320 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · 数据治理 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搭建和落地全流程数据质量管理体系，制定数据质量标准和规范
你需要对原始数据、数据集及AI模型数据进行全类型的质量检验、验收与监测，并主导数据质量问题的整改与闭环，确保数据从源头到产品的全链路质量
最低要求
本科及以上学历，计算机、大数据、统计学、数据管理、人工智能、软件工程等相关专业
年及以上数据质量管理、数据治理、数据标准、数据测试相关工作经验，熟悉数据全生命周期管理，具备全链路数据质量问题解决与体系搭建能力
工作职责
数据质量管理体系搭建与落地：搭建覆盖数据采集/接入、清洗、加工、产品化、交易、服务全流程的数据质量管理体系，制定制度、标准、规范、SOP
制定适配AI+消费场景的数据质量标准：完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、有效性、可用性、安全性制定数据集、数据产品、AI模型/智能体等对象的专项质量检验规则、验收标准、评级标准
建立数据质量问题发现—定位—整改—复测—闭环—复盘的管理机制，形成问题台账与根因分析
全类型数据质量检验：负责原始数据接入/采集后的质量核验字段缺失、格式错误、重复、异常值、逻辑冲突、敏感信息泄露以及非结构化数据的质量管控
进行高质量数据集的质量加固：通过AI工具及相关规则进行数据集的质量增强
负责数据产品的质量验收及监测：交付物一致性、可用性、稳定性、合规性
负责AI模型/智能体相关数据质量管理：训练数据、测试数据、推理数据质量校验，数据偏差、漂移、偏见检测
建立数据质量实时监控+定期巡检机制，定期输出质量报告，预警质量风险
数据质量治理与问题闭环：主导数据质量问题整改，推动数据提供方、技术开发、业务、算法、运营协同处理
对数据质量问题进行分类分级，制定整改优先级、处理时限、验证标准
建立数据质量回溯与追溯机制，确保数据从源头到产品全链路可查、可验、可追责
沉淀数据质量案例库、规则库、工具库，持续提升治理效率
优先资格
有高质量数据集、AI大模型、智能体、中试基地、数据交易所/数据平台经验优先
持有数据治理工程师、数据管理专员、数据质量相关认证优先
有高质量数据集建设、行业数据集治理、AI训练数据治理经验优先
有数据交易平台/数据交易所数据质量审核、数据产品验收经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+消费场景的前沿，能积累大模型数据治理的稀缺经验
- 海尔作为巨头企业，数据场景丰富，有利于沉淀全链路数据质量管理实战经验
- 适合具备扎实数据治理基础，且对AI大模型数据质量有浓厚兴趣，具备较强跨部门沟通与推动能力的求职者
缺点 / 挑战
- 需要跨部门推动技术开发、业务、算法等多方协同，沟通与推动成本较高
- AI模型数据质量校验（如偏差、漂移检测）具有较高的技术门槛和学习成本
角色解读
- 可向数据治理专家、数据架构师或数据资产管理负责人方向发展
- 在AI+数据时代，掌握AI数据质量治理将成为极具竞争力的核心壁垒
- 搭建并落地全流程数据质量管理体系，制定数据质量标准和SOP
- 对原始数据、数据集及AI模型数据进行质量检验、验收与监测
- 主导数据质量问题的整改闭环，推动跨部门协同解决数据问题
- 熟悉数据全生命周期管理及数据治理方法论
- 具备数据质量检验、数据标准制定及问题根因分析能力
- 了解AI大模型/智能体训练数据的质量校验与偏差检测
申请策略
- 提前了解海尔在AI+消费场景下的业务布局，思考其数据质量管理的痛点与解决方案
- 突出数据质量管理体系从0到1或从1到N的搭建经验
- 强调在AI大模型、智能体或高质量数据集建设中的数据质量管控成果
- 展示跨部门协同解决复杂数据质量问题的成功案例
- 补充AI模型训练数据质量校验、数据偏差与偏见检测的相关知识
- 了解数据交易所/数据平台的数据产品验收标准与合规要求
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，重点突出“体系搭建思路”、“跨部门协同策略”和“最终业务收益”
- 针对AI数据质量问题，结合具体工具或方法论（如数据漂移检测算法、自动化校验规则）进行解答
- 请分享一个你从0到1搭建数据质量管理体系的经历，遇到了哪些困难？
- 针对AI大模型的训练数据，你如何进行质量校验和偏差检测？
- 当业务方和算法团队对数据质量问题的整改优先级产生分歧时，你如何推动解决？
- 如何建立数据质量回溯机制，确保全链路可查可追责？
- 复习数据治理主流框架（如DAMA），了解海尔近期的AI战略及消费场景数据应用
- 准备1-2个处理复杂数据质量冲突的真实案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
海尔作为已上市巨头企业，薪资福利体系相对完善，青岛地区该岗位薪资处于中上水平。
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AI大模型、智能体等前沿数据质量治理，技术前沿性高，能积累稀缺的AI数据治理经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、智能体、数据偏差检测、数据漂移检测、数据全生命周期管理
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及工作模式与加班情况，青岛生活节奏相对一线城市较慢，但巨头企业的数据治理岗位可能面临一定的跨部门协同压力。
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
70中等
数据质量是AI时代的基础设施，保障数据合规与安全具有较高的社会价值，但岗位本身偏向内部支撑。
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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