瀚纳仕
元数据治理专家
元数据治理专家
发布于 4 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
元数据管理
数据架构
数据湖仓
数据血缘
知识图谱
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
风电头部企业元数据治理专家岗，前沿技术叠加0→1建设机会，成长性强但薪资需面谈。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比数据治理中位数高
发布情况
正常在招 · 4 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据治理 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
头部能源公司招聘元数据治理专家，驻上海，负责从0到1建立企业级元数据标准与治理体系，覆盖数据目录、数据血缘、本体建模与主动元数据场景
要求8年以上数据治理/数据架构经验，适合主导过企业级元数据体系建设并熟悉 AI/LLM 数据治理的资深专家
最低要求
计算机、信息管理、工程管理等相关专业本科及以上学历
具有8年以上数据治理/数据架构相关经验，主导过跨系统、跨业务域的企业级元数据或数据架构体系0→1建设
主导过业务术语、元模型、数据目录、数据血缘等体系的核心架构设计和落地，能够说明本人职责、关键交付物、覆盖范围及实际成效
理解数据库、API、ETL/ELT、数据湖仓及PLM/ERP等系统的技术元数据，具备元数据采集、映射、集成或影响分析的方案设计与落地能力
熟悉业务对象/数据对象建模及语义建模
在Ontology、知识图谱、主动元数据或面向AI/LLM的数据治理中，至少具备一项实际项目经验
具备较强的沟通和推动能力，能够独立主持治理评审，推动业务、IT和数据团队完成标准统一、职责确认与协同落地
工作职责
建立工程数据定义与元数据标准体系，统筹业务元数据、技术元数据和运行元数据，覆盖数据主题分类、安全分类分级、业务术语、命名规范、元模型和语义标准，并推动跨系统一致应用
规划工程数据主题域及数据架构，主导概念/逻辑数据模型和业务对象/数据对象（BO/DO）建模，建立其与系统物理模型、接口及数据流的映射关系，推动跨产品线、跨部门的数据定义一致
设计并推动数据目录、元数据采集与映射、数据血缘、版本与变更、影响分析等能力落地
建立元数据质量指标，并基于公司现有平台持续提升元数据的完整性、准确性和更新及时性
主导本体/语义建模（Ontology）标杆样板
基于血缘、质量、使用行为和变更事件，推动影响分析、异常通知、标准校验等主动元数据（Active Metadata）场景，支撑数据复用及AI/Agent应用
建立Data Owner/Data Steward、标准评审、变更审批和版本发布等治理机制
协同主数据治理岗位统一对象定义、标准映射和接口规则，以覆盖率、采用度等指标量化治理成效
沉淀方法并开展专业带教
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位为0→1的企业级体系建设，成果可见度与话语权高
- Ontology、主动元数据、AI/Agent 数据治理属前沿方向，职业稀缺性强
- 能源头部企业数据场景丰富，方法论可长期复用
- 跨系统、跨部门标准统一涉及大量协调与推动工作，落地阻力不小
- 元数据治理成效见效周期长，需要持续投入
- 年以上经验与多体系实战要求，人才画像门槛高
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向企业首席数据官（CDO）序列或数据架构总监方向发展
- 元数据与 AI/Agent 数据治理是数据领域的前沿方向，经验稀缺性高
- 带教与方法论沉淀也是向团队管理者过渡的跳板
- 从0到1建立企业级元数据标准体系与数据架构，统筹业务/技术/运行元数据并推动跨系统一致
- 主导数据目录、数据血缘、影响分析等能力落地，以及 Ontology 语义建模与主动元数据场景建设
- 建立 Data Owner/Data Steward 等治理机制，量化治理成效并带教团队
- 年以上数据治理/数据架构经验，主导过企业级元数据体系0→1建设
- 熟悉数据湖仓、PLM/ERP 等系统的技术元数据及采集、映射、影响分析方案
- 具备 Ontology/知识图谱/面向 AI-LLM 数据治理中至少一项实战经验，以及独立主持治理评审的推动力
申请策略
- 该职位由猎头瀚纳仕代招，投递前建议准备好可讲述的治理案例与成效数据
- 面试时可主动展示对数据体系支撑 AI 应用的理解
- 突出主导过的元数据/数据架构体系0→1项目，写清本人职责、关键交付物、覆盖范围与量化成效
- 重点展示数据目录、数据血缘、Ontology 或知识图谱的架构设计经验
- 体现跨业务域标准统一与治理机制建设的推动成果
- 补强主动元数据与 AI/LLM 数据治理的最新实践与工具生态
- 熟悉数据湖仓与 PLM/ERP 系统的元数据采集、映射与集成方案
- 学习覆盖率、采用度等治理成效量化指标的设计方法
面试指南
- 体系类问题按「现状诊断-架构设计-落地机制-量化成效」展开，突出本人角色与交付物
- 推动类问题强调治理评审主持、职责确认与跨团队协同的方法
- 前沿类问题结合实际项目讲清技术选型与业务价值
- 请介绍你主导过的企业级元数据体系0→1建设，你个人负责了哪些部分？
- 你如何设计业务术语、元模型与数据血缘体系并推动跨系统一致？
- BO/DO 建模与物理模型、接口、数据流的映射关系如何落地？
- 你在 Ontology、知识图谱或面向 AI/LLM 的数据治理中做过什么项目？
- 如何设计治理机制并量化治理成效（覆盖率、采用度等）？
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活58
使命价值65
薪资福利
60中等
薪资面议且未披露福利信息，薪酬透明度低；专家级岗位议价空间大，具体水平需面谈确认。
薪资信号面议 (4.0千–6.0万/月)
成长发展
80较高
0→1企业级体系建设叠加 Ontology、主动元数据与 AI/Agent 数据治理等前沿场景，成长性与稀缺性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈元数据治理、Ontology、知识图谱、主动元数据、数据湖仓、AI/LLM
成长机会专业带教
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD 未提及办公模式与作息安排，跨部门治理推动工作协调量大，具体节奏需面谈了解。
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
65中等
风电属清洁能源领域，正向社会价值较好；JD 虽未提使命愿景，但数据体系支撑 AI 应用具有一定的建设意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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