海辰储能
数据开发工程师
数据开发工程师
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Dama
Sql
元数据管理
数据架构
数据治理
数据质量
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
新能源头部企业高级数据架构岗，技术成长空间大，社会价值高，但工作节奏较快
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
4.0万
比数据工程中位数高
发布情况
正常在招 · 8 天前发布
职位详情
关于这个职位
负责海辰储能数据湖/仓的整体架构设计与治理体系建设
需制定数据质量、安全及元数据管理标准，搭建并优化大数据技术基础设施（Hadoop/Spark等），确保数据资产合规、高效流转，支持大规模数据分析与业务决策需求
最低要求
计算机科学、信息管理、数据科学或相关领域的本科及以上学历
至少5年以上在大数据环境下的数据工程或数据治理工作经验
具有大型企业数据湖（数据仓库）项目的设计和实施经验
有成功的数据治理框架搭建和优化的实际案例
精通大数据技术栈，如Hadoop、Spark、Kafka等，精通SQL和至少一种编程语言（如Python、Scala）
熟练使用数据治理工具，如Apache Atlas、Collibra、Informatica等
对云服务平台（如AWS、Azure、Google Cloud）和数据湖（仓）解决方案有深入了解
具备出色的数据架构设计能力，能够处理复杂的数据模型和流程
对数据质量管理体系有深入理解，能够制定和实施有效的数据质量提升策略
具备良好的沟通技巧，能够与业务和技术团队有效沟通
良好的逻辑思维和分析能力，能够从海量数据中提炼有价值的信息
（原文此处为空项）
熟悉行业实践和标准（如DAMA、DMBOK）
能够适应快节奏的工作环境，具备较强的抗压能力
工作职责
数据架构设计：负责数据湖（数据仓库）的整体数据架构设计，包括数据模型、数据流和存储解决方案
确保数据架构能够支持大规模数据处理、数据分析和报告需求
数据治理标准梳理：制定和梳理数据治理相关标准，包括数据质量、数据安全、数据分类和数据生命周期管理
定义数据治理流程和操作指南，确保数据湖（仓）的标准化运作
数据质量管理：实施数据质量评估，监控和提升数据湖（仓）中的数据质量
设计和执行数据清洗、去重和标准化流程
数据安全和合规性：制定数据安全策略，包括访问控制、数据加密和审计日志
确保数据湖（仓）符合国家和行业的数据保护法规
元数据管理：建立和维护元数据，确保数据的可追溯性和透明度
管理元数据标准，支持数据发现和数据资产管理
技术选型和实施：评估和选择适合数据湖（仓）的技术平台和工具
实施和优化数据湖（仓）的技术基础设施
项目管理和协调：管理数据湖（仓）相关项目，确保按时按质完成
协调跨部门资源，推动数据治理项目的实施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技能复合：兼顾底层技术与治理管理，有助于打造全栈数据专家竞争力
- 行业前景：新能源赛道处于高速增长期，职业稳定性与发展空间较好
- 治理难度大：数据治理涉及多部门利益协调，推行标准阻力较大
- 职责边界宽：既要做架构又要管项目，对精力分配和时间管理能力要求极高
- 适合拥有5年以上大数据实战经验，兼具技术深度与管理视野，热衷于通过数据治理释放数据价值的资深工程师或技术负责人
缺点 / 挑战
- 平台优势：身处新能源头部企业，接触海量真实业务数据，技术挑战性强
- 核心地位：数据治理是数字化转型的基础，该岗位在公司内部话语权较高
- 技术迭代快：需持续跟进云原生、实时计算等新技术，学习压力大
角色解读
- 纵向深耕：成为首席数据架构师或数据领域技术专家
- 管理转型：晋升为数据部门负责人，统筹数据战略与团队建设
- 行业拓展：凭借新能源行业数据化经验，向其他硬科技行业迁移发展
- 主导公司级数据湖/仓的顶层架构设计，规划数据流向与存储方案
- 构建数据治理体系，制定数据质量、安全、元数据管理等标准与流程
- 选型并落地大数据技术栈，解决大规模数据处理中的性能与合规问题
- 协调跨部门资源，推动数据资产化管理与数据价值挖掘项目的实施
- 扎实的大数据技术功底，精通Hadoop/Spark/Kafka生态及SQL/Python编程
- 深厚的数据治理理论储备，熟悉DAMA/DMBOK标准及Atlas/Collibra等治理工具
- 优秀的系统架构设计能力，能处理复杂数据模型与高并发场景
- 良好的跨部门沟通协调能力，能将技术标准转化为业务价值
申请策略
- 准备一份详细的过往数据架构设计案例，面试时重点讲解难点与解决方案
- 研究海辰储能的业务模式，思考数据如何赋能其储能制造与运营环节
- 展现对数据合规与安全的高度重视，这是当前企业数据建设的红线
- 突出大型数据湖/仓从0到1的架构设计经验及规模指标（如PB级数据）
- 详细列举数据治理框架搭建案例，量化数据质量提升效果（如准确率提升%）
- 强调对DAMA/DMBOK标准的实际应用，展示理论与实践结合的能力
- 体现跨部门协作成果，证明能有效推动复杂数据项目落地
- 深化云原生数据架构知识，了解AWS/Azure/GCP最新数据服务特性
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人在架构决策中的关键作用
- 业务导向：将技术难题与业务痛点（如成本、效率、合规）挂钩阐述
- 数据说话：用量化指标（如查询速度提升、错误率降低）证明治理成效
- 软硬结合：既展示技术深度，又体现沟通协调与变革管理的软实力
- 请分享一个你主导的大型数据湖/仓架构设计案例，遇到的最大挑战是什么？
- 在企业内部推行数据治理标准时，如果业务部门不配合，你会如何处理？
- 如何平衡数据开发的效率与数据质量管控的严谨性？
- 你对DAMA数据管理体系有哪些具体落地经验？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为C轮后超大型企业的高级数据架构岗位，薪资水平通常对标行业高位，且福利体系完善，对补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.0千–5.0万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的数据湖架构与治理体系搭建，技术栈主流且深入，能提供极高的专业成长空间与行业影响力。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Kafka、Python、Scala、AWS、Azure、Google Cloud、Apache Atlas、Collibra、Informatica
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD明确要求适应快节奏和抗压能力，暗示工作强度可能较大；地点在常州产业园，通勤便利性取决于居住地，整体WLB中等。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
身处新能源绿色能源赛道，通过数据治理提升能效与运营效率，具有显著的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
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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