徐工集团
数据治理与开发
数据治理与开发
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Etl
Sql
作业调度
大数据
数据分析
数据建模
数据开发
数据治理
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
以数据治理与ETL开发为主的数据工程岗，覆盖完整数据链路，成长空间取决于个人发展诉求。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
8.0千
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责徐工矿业机械的数据治理与数据开发工作，涵盖收集各部门数据需求、设计技术方案、ETL设计与开发、作业调度配置及大数据应用建设等
属于支撑业务系统的数据工程岗位，适合具备计算机相关专业背景、熟悉数据开发流程的求职者
最低要求
学历：本科及以上学历
专业：计算机科学、软件工程、统计学等专业
英语四级及以上
工作职责
负责收集各部门数据提取和数据分析相关需求，设计技术方案
负责数据源调研、ETL设计与开发、作业调度配置，以及数据处理相关运维工作
大数据相关的数据开发工作，建设支持业务系统的数据应用
负责相关技术文档的撰写等工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 覆盖从需求分析到ETL、调度、运维的完整数据链路，技能面较为全面
- 制造业数字化转型中数据治理需求明确，工作内容相对扎实
- 大型集团业务数据体量大，能接触真实生产场景的实践机会
- 制造业数据场景相对传统，前沿技术应用空间有限
- 数据治理偏后台支撑，工作成果的显性化相对较难
- 适合具备数据开发基础、希望在稳定平台积累制造业数据治理经验的求职者，包括应届生及初级数据工程师
缺点 / 挑战
- 需频繁对接多个部门，沟通协调与需求梳理成本较高
角色解读
- 从数据开发逐步向数据架构、数据治理专家方向发展
- 可向数据平台负责人或数据团队管理岗成长
- 积累制造业数字化场景经验后，可转向数据产品或解决方案岗位
- 对接各部门的数据提取与分析需求，将其转化为可执行的技术方案
- 负责数据源调研、ETL设计与开发、作业调度配置，并承担数据处理相关运维
- 开展大数据数据开发，建设支撑业务系统的数据应用
- 撰写并维护相关技术文档，保障数据链路可追溯
- 掌握ETL开发与数据建模，能独立完成数据抽取、转换与加载流程
- 熟悉SQL及主流大数据技术栈，具备数据开发实操能力
- 具备需求分析与技术方案设计能力，能与业务部门有效沟通
- 具备良好的文档撰写与跨团队协作能力
申请策略
- 提前了解徐工数字化转型与矿业机械业务背景，体现行业理解
- 准备制造业数据场景的落地案例，突出解决实际问题的能力
- 突出ETL开发、数据建模与作业调度配置的项目经验
- 量化所处理的数据规模或需求落地带来的成效
- 展示SQL及大数据技术栈的掌握程度与实操案例
- 强调跨部门沟通与需求分析的相关经历
- 强化主流ETL工具与调度平台（如Kettle、DataX、Airflow）的实操能力
- 补充数据治理、数据质量与元数据管理相关知识
面试指南
- 用STAR法（情境、任务、行动、结果）描述项目，突出你的角色与贡献
- 先说清需求理解与方案权衡，再讲落地过程与后续优化
- 回答治理类问题时结合具体手段（校验规则、监控告警、文档规范）
- 请介绍一个你主导的ETL开发项目，你是如何设计技术方案的？
- 面对多部门数据需求冲突时，你如何梳理优先级？
- 你熟悉哪些作业调度工具，如何保证数据任务稳定运行？
- 在大数据开发中，你如何保证数据质量与治理？
- 准备1-2个完整的数据开发或治理项目案例，能讲清细节
职位点评
薪资福利68
成长发展70
工作生活62
使命价值58
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利信息，补偿性动机的满足程度主要取决于实际offer条件。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–1.0万/月）
成长发展
70中等
岗位覆盖需求分析、ETL开发、调度运维与数据应用建设，数据链路完整，技能积累空间较好，但JD未提及培训与晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈ETL、SQL、大数据、数据开发、作业调度、数据治理
业务类型cost_center
工作生活
62中等
JD未提及办公模式与工作节奏相关信息，生活化动机的满足程度无法从原文判断。
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
58较低
岗位以支撑业务系统的数据开发为主，JD未提及使命或价值导向内容，意义感更多来自数据支撑业务的间接价值。
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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