中国机械工业集团有限公司
数据质量管理工程师
数据质量管理工程师
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
Sql
元数据管理
数据治理
数据监控
数据血缘
数据资产
自动化
数据质量工具
AI 估算 · 15k–25k
央企数据治理岗位，中级经验，北京，薪资处于市场中位数，稳定且福利好。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责建立和优化企业级数据质量管理体系，包括设计监控规则、推动整改闭环、管理元数据（血缘、地图、目录）以及定期进行数据资源盘点
适合有3年以上数据治理经验、熟悉SQL和Python、对数据敏感度高的专业人士，在央企平台从事数据资产管理工作
最低要求
精通SQL，具备编写复杂数据探查和校验脚本的能力
熟练掌握Python/Shell等脚本语言用于自动化治理
熟悉主流元数据管理工具和数据质量工具
具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能快速定位数据异常的根源
年以上数据质量管控或元数据管理相关工作经验
工作职责
建立端到端的数据质量监控体系，设计检核规则，配置自动化稽核任务，输出数据质量报告
建立数据质量闭环整改的标准流程，驱动业务部门、下属企业和IT部门完成质量问题整改闭环
负责全链路元数据的采集、整合与管理，梳理并构建数据血缘图谱、数据地图/数据目录，支撑数据溯源与影响分析
定期开展数据资源盘点（每季度/半年度），组织业务和技术方确认资源状态、补充业务含义、清理废弃资源，维护动态更新的资源目录
优先资格
计算机科学、数据科学、信息管理、软件工程、统计学等相关专业优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 央企平台，工作稳定，福利完善（五险一金、补充医疗、年终奖等）
- 数据治理是数字化转型核心，职业前景广阔，技能可迁移至任何行业
- 有机会接触企业级数据治理全流程，积累从监控到整改的闭环经验
- 央企内部流程可能较复杂，推动跨部门整改需要较强的沟通协调能力
- 技术栈偏向传统数据治理工具，可能不如互联网公司前沿
- 适合追求稳定、注重技术深度和长期发展的数据从业者，尤其是喜欢系统性工作和跨部门协作的求职者
缺点 / 挑战
- 数据质量工作可能较为琐碎，需要耐心和细致，重复性监控任务较多
角色解读
- 在数据治理领域深耕，可向数据架构师、数据治理专家或数据产品经理方向发展
- 央企平台提供稳定的晋升通道，可逐步负责更大范围的数据资产管理项目
- 积累跨部门协作经验，未来可转型为数据团队负责人或数据治理总监
- 设计并自动化数据质量监控规则，定期输出数据质量报告，确保数据准确性和完整性
- 推动数据质量问题整改，协调业务、IT和下属企业完成闭环流程
- 管理和构建元数据体系，包括数据血缘、地图和目录，支持数据溯源与分析
- 每季度/半年度组织数据资源盘点，维护数据资产目录动态更新
- 精通SQL，能编写复杂的数据探查和校验脚本，是日常工作的核心技能
- 熟练掌握Python/Shell，用于自动化治理任务和脚本开发
- 熟悉主流元数据管理工具和数据质量工具，如Atlas、Informatica、DataStage等
- 具备较强的数据敏感度和逻辑分析能力，能快速定位数据异常根源
申请策略
- 面试前了解中国机械工业集团的业务和数据特点，思考数据治理如何支撑业务
- 准备一个数据质量改进的真实案例，详细说明问题发现、分析、解决的全过程
- 突出SQL和Python的实战项目经验，特别是复杂查询和自动化脚本
- 强调数据质量监控体系或元数据管理项目的具体成果，如提升数据准确率百分比
- 展示跨部门协作推动问题整改的经历，体现沟通和推动能力
- 巩固SQL高级技巧（窗口函数、性能优化），学习Python数据处理库（Pandas、PySpark）
- 了解主流数据治理工具（如Apache Atlas、Collibra、Informatica），尝试搭建简易元数据管理系统
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景和个人贡献
- 方法论+实例：先讲通用方法，再用具体案例支撑
- 结构化回答：分点列出步骤，体现逻辑性和系统性
- 请描述你建立数据质量监控体系的完整流程
- 如何设计数据质量检核规则？举一个具体例子
- 当业务部门不配合整改时，你会如何推动？
- 解释数据血缘的概念及其在数据治理中的作用
- 如何定期进行数据资源盘点？遇到废弃数据如何处理？
职位点评
74
综合评分
央企数据治理岗，稳定福利好，技术主流但非前沿，WLB中等，职业发展稳健。
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。
更适合这类人
追求稳定、看重福利和职业安全的求职者，适合将工作视为长期事业的候选人。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
使命价值
薪资福利85
成长发展75
工作生活70
使命价值50
薪资福利
85较高
央企平台薪资稳定，福利齐全（五险一金、年终奖等），但薪资水平较互联网偏低，综合补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
75中等
数据治理是主流技术方向，有明确的成长路径，但央企技术栈偏传统，创新空间有限。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Shell、元数据管理、数据质量工具
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
北京现场办公，未明确提及远程，央企通常加班较少，但通勤可能较长。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
50较低
数据治理对业务支撑作用明显，但社会影响力一般，创新性不强。
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
中国机械工业集团有限公司 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs