潍柴动力
数据架构岗(J12390)
数据架构岗(J12390)
发布于 6 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据架构
数据架构
Ai/Ml基础设施
Etl
Togaf
数据安全
数据建模
数据架构
数据治理
湖仓一体
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
集团级数据架构与治理核心岗，技术面宽、成长性强，作息与办公模式未明确
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
3.3万
比数据架构中位数低
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
26 个在招
职位详情
关于这个职位
面向企业级数据架构与治理的核心岗位，负责制定数据架构蓝图、搭建湖仓一体与实时平台，并建立数据标准、质量、元数据与安全治理体系
同时需引入 Data Fabric/Data Mesh 等新架构，为 AI/ML 提供基础设施，推动数据资产变现与业务创新
最低要求
本科以上学历
计算机相关专业
年以上相关工作经验
掌握数据建模、数据库、大数据架构及ETL工具
能运用TOGAF设计云/混合云数据方案（Data Fabric/数据网格）
能将需求转化为数据架构，支持AI/ML并确保合规（GDPR等）
能建立数据治理框架，保障数据安全（加密/脱敏/访问控制）
能推动跨团队协作，解决数据孤岛，跟踪技术趋势（生成式AI等）
工作职责
制定企业级数据架构蓝图，构建数据治理体系，支撑业务发展目标
设计全链路数据架构，实现湖仓一体、实时平台等核心能力
建立数据标准、质量、元数据、安全等治理框架和流程
引入Data Fabric/Data Mesh等新架构，优化AI/ML基础设施
协调跨部门需求，推动数据资产变现和业务创新
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于企业数字化转型的核心位置，能直接参与集团级数据架构与治理体系从零到一的搭建
- 制造业龙头的业务场景复杂，数据规模与业务链条完整，适合沉淀体系化架构经验
- 数据治理需要长期推动跨部门协同，落地周期长、阻力大，短期成就感有限
- 岗位对资历要求高，需同时具备架构方法论、工程实践与合规意识
- 传统制造企业的数据基础与工具链成熟度可能不及互联网公司，需要较多自建与改造工作
- 适合有多年数据平台或数据治理经验、愿意在制造业做体系化建设、并能耐受跨部门推动节奏的资深架构人才
缺点 / 挑战
- 技术面覆盖湖仓一体、实时平台、Data Mesh 与 AI/ML 基础设施，技术视野与履历含金量较高
角色解读
- 沿企业架构方向成长为集团级首席数据架构师或数据治理负责人
- 向数据平台与 AI 基础设施的技术管理岗延伸，负责更大的数据团队与预算
- 积累制造业数据资产运营经验后，可转向数据产品与数据商业化方向
- 从企业整体视角规划数据架构蓝图，把业务目标拆解成可落地的数据能力路线
- 设计覆盖采集、存储、计算、服务的全链路数据架构，落地湖仓一体与实时数据平台
- 牵头数据标准、数据质量、元数据与数据安全治理框架和流程的建设与推广
- 引入 Data Fabric/Data Mesh 等新架构思路，为 AI/ML 场景提供数据与算力基础设施支撑
- 扎实的数据建模、数据库与大数据架构功底，熟悉主流 ETL 工具与数据链路
- 掌握 TOGAF 等企业架构方法论，能设计云与混合云环境下的数据方案
- 熟悉数据治理体系（标准、质量、元数据、安全）与 GDPR 等合规要求，理解加密、脱敏与访问控制
- 具备跨部门沟通与推动能力，能把业务需求翻译成数据架构方案
申请策略
- 提前了解潍柴动力的业务板块与数字化战略，面试中把架构方案与业务目标挂钩
- 准备一两个跨部门推动数据治理的真实案例，说明如何平衡业务诉求与治理要求
- 突出主导过的企业级数据架构蓝图或数据治理体系建设项目，写清覆盖范围与落地成果
- 量化数据平台建设经验，如湖仓一体、实时链路、数据服务层的规模与性能指标
- 展示 TOGAF 等架构方法论的实际应用案例，以及与业务部门协同推动的成果
- 补充数据安全与合规相关实践，如脱敏、分级分类、访问控制与审计
- 系统梳理 Data Fabric/Data Mesh 的架构模式与适用边界，准备可讲清楚的落地思路
- 补强 AI/ML 数据基础设施相关知识，包括特征平台、向量检索与训练数据治理
面试指南
- 先用「现状诊断—目标蓝图—分阶段路线—度量指标」的结构回答架构类问题
- 讲治理与协同问题时，按「识别利益相关方—找到业务价值切入点—小范围试点—复制推广」展开
- 技术选型问题先讲约束条件与取舍标准，再给结论，避免只堆技术名词
- 如果让你为集团设计一套企业级数据架构蓝图，你会如何起步和分阶段落地？
- 湖仓一体架构在你过往项目中的选型依据是什么，遇到过哪些坑？
- 数据治理推不动时，你如何争取业务部门的配合？
- 你如何理解 Data Fabric 与 Data Mesh，各自适合什么场景？
- 面向 AI/ML 的数据基础设施，你认为当前最需要补齐的能力是什么？
职位点评
薪资福利72
成长发展84
工作生活65
使命价值78
薪资福利
72中等
JD 未披露薪资与福利信息，薪酬竞争力需面谈确认；岗位层级较高，通常对应较稳定的薪酬结构。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
84较高
岗位覆盖企业级数据架构、治理体系与 AI/ML 基础设施，技术面广且处于转型核心，成长空间明显。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据架构、数据治理、湖仓一体、实时平台、Data Fabric、Data Mesh、TOGAF、ETL、AI/ML、生成式AI
业务类型profit_center
工作生活
65中等
JD 未提及办公模式与作息安排，需到岗推进跨部门协同，工作节奏预计随项目节点波动。
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
78中等
岗位直接支撑企业数字化转型与数据资产变现，业务价值清晰，但社会价值层面的直接影响力一般。
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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