科德宝
IT Service Professional – Semantic Layer & Data Products
IT Service Professional – Semantic Layer & Data Products
发布于 大约 10 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
Dax
Kpi
Power Bi
Sql
数据仓库
数据建模
湖仓一体
语义层
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国企业数据建模岗，技术前沿，发展好，但工作地点固定，WLB未知。
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
33K
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
55 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级语义层和数据产品的建设，而非单一报表开发
你将与数据工程师和AI团队协作，将复杂业务需求转化为可复用的业务逻辑和KPI，并优化语义模型性能，赋能业务用户自助分析
适合具备数据建模和微软技术栈经验的专业人士
最低要求
教育背景：IT相关专业（如计算机科学、数据科学、信息技术或信息系统）学士学位，并具备3至5年数据环境专业工作经验
核心建模专长：具备维度数据建模和企业级语义层设计（如语义数据工程师、分析工程师或建模型BI工程师）的扎实经验
高级语言：精通DAX（度量值、评估上下文、性能调优）和SQL
微软生态熟练度：深度掌握Microsoft Fabric、Power BI语义模型及现代微软数据技术
现代数据架构：深入理解数据仓库、湖仓一体和数据产品架构，具备基础Python技能
业务与KPI敏锐度：能将复杂业务需求和数据概念转化为技术模型
利益相关者沟通：具备出色的沟通和协作能力，能连接业务与技术团队
工程思维：结构化、注重质量，致力于标准化、可复用解决方案和持续学习
工作职责
企业语义建模：开发和管理可扩展的企业数据产品和语义模型，而非构建单个报表
业务逻辑与KPI实施：将复杂业务流程和利益相关者需求转化为可复用的业务逻辑和KPI
跨职能架构对齐：遵循数据标准和架构原则，确保报告、分析和AI解决方案的一致性
性能优化：持续优化语义模型和数据产品，以提升可扩展性、性能和快速查询执行
治理与生命周期管理：通过高质量数据、一致命名、良好文档和KPI认证维护数据信任
数据与AI团队协作：与数据工程师紧密合作处理数据管道，与AI团队合作创建AI就绪的语义模型
自助服务赋能：为业务用户提供可复用的语义资产，支持自助分析
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 科德宝作为跨国巨头，提供稳定的职业平台和全球化视野
- 职位聚焦语义层和数据产品，是数据领域的前沿方向，技能积累价值高
- 与AI团队合作，有机会接触AI-ready数据架构，提升技术广度
- 公司注重标准化和治理，能培养严谨的工程思维
- 需要同时掌握业务和技术，沟通成本高
- 数据治理和标准化工作可能较为繁琐，需要耐心
- 作为传统企业，技术栈可能偏微软生态，相对封闭
- 适合有数据建模经验，喜欢在稳定大型企业深耕，并愿意在业务与技术间搭建桥梁的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可晋升为数据架构师或数据产品经理，负责更大范围的数据战略
- 可转向AI方向，利用语义模型支持机器学习应用
- 在科德宝这样的跨国企业，可跨部门发展，成为数据治理或数据平台负责人
- 设计并维护企业级语义层，将业务逻辑转化为可复用的数据模型和KPI，而非制作单个报表
- 与数据工程师协作优化数据管道，确保语义模型的数据质量和性能
- 与AI团队合作，构建支持AI应用的数据产品，推动数据驱动决策
- 赋能业务用户，提供自助分析工具和培训，提升数据使用效率
- 精通DAX和SQL，能够编写复杂查询和优化性能
- 深入掌握Microsoft Fabric和Power BI，熟悉数据仓库和湖仓架构
- 具备数据建模和维度建模的扎实经验，理解业务需求
- 良好的沟通能力，能连接业务与技术团队
申请策略
- 了解科德宝的业务领域，特别是润滑剂行业，以便在面试中展示行业理解
- 强调对数据质量和标准化的重视，与公司文化契合
- 突出数据建模项目，特别是企业级语义层设计经验
- 强调DAX和SQL的熟练度，可附上性能优化案例
- 展示与业务部门协作，将需求转化为KPI的成果
- 提及使用Microsoft Fabric或Power BI的实践经验
- 深入学习Microsoft Fabric，了解其与Power BI的集成
- 加强Python技能，用于数据工程基础
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的贡献和量化成果
- 强调业务价值，展示你如何将技术方案与业务目标对齐
- 展示你的沟通技巧，说明如何协调不同团队
- 请描述你设计过的一个语义层项目，如何确保可扩展性和性能？
- 你如何处理业务需求与技术实现之间的冲突？
- 解释DAX中的上下文概念，并举例说明性能调优
- 如何确保数据质量？你有哪些治理经验？
- 你如何与数据工程师和AI团队协作？
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
科德宝作为跨国企业，提供稳定的薪资和福利，但具体薪资未披露，可能处于市场水准。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿的语义层和数据产品，技术栈现代，且公司重视标准化和持续学习，发展性较强。
技术前沿主流现代技术
技术栈DAX、SQL、Microsoft Fabric、Power BI、数据仓库、湖仓、Python
成长机会continuous learning
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海，但未提及远程或弹性办公，可能为现场办公，生活便利性一般。
工作模式仅现场办公
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
科德宝作为制造业巨头，行业稳定，但职位本身的社会影响力有限，更多是内部数据支持。
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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