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阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州
阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州
发布于 1 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
Bi工具
Sql
元数据管理
数据仓库
数据分析
数据治理
数据质量
Odps/Maxcompute
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
大厂数据基建岗、技术栈全面、成长性强，WLB待确认
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
2.0万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 3620 个在招 · 其中数据工程 61 个
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据工程 · 97 个在招
职位详情
关于这个职位
负责阿里云数据中心业务的数据治理与资产管理，涵盖数据清洗转换、元数据维护及安全合规
同时主导数据看板建设与日常运营，输出分析报告支撑决策，并参与数据标注服务与平台运营，为模型训练提供高质量数据底座
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、统计学、数据科学或相关专业优先
年及以上数据开发、数据处理、数据分析或数据治理相关工作经验，做事符合规范、不图捷径，优秀应届生亦可考虑
理解数据治理的基本理论和实践（数据质量、数据标准、元数据、数据血缘），有实际项目经验者优先
精通SQL，熟练使用ODPS/MaxCompute、Hive等大数据平台，能独立完成数据抽取与清洗转换
熟练使用至少一种主流BI工具（Tableau / Power BI / QuickBI / Looker），能独立完成看板建设
熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先
了解数据仓库基本概念，理解维度建模、事实表/维度表的设计方法
具备优秀的逻辑思维能力和数据敏感度，能够独立完成复杂数据分析任务，能自己发现并解决常见数据问题
具备良好的横向沟通能力，理解一线痛点，快速响应数据需求，能够将技术语言转化为业务可理解的信息
具备跨部门协作能力，能与业务方、平台团队、内控团队有效协同
工作细致认真，对数据质量有责任心，具备文档编写能力
工作职责
一、数据治理与数据资产管理
负责所负责数据模块的数据抽取、清洗、转换与质量检核，落地数据获取、清洗、转换、打标等标准化流程
执行所负责资产域的元数据维护与数据血缘梳理，协助维护数据资产目录，保障数据准确率达标
协同平台开发团队推进存量数据梳理优化、修复数据，保障数据可用可信
落实数据分级分类与安全合规要求，保障所负责范围敏感数据安全受控
二、数据运营与可视化看板
深入理解IDC业务运转逻辑（选址、设计、建设、运维、成本），独立负责单一业务域数据看板的建设与日常运营
做好口径对齐与指标规范落地，确保看板数据口径准确、数据语言体系一致
快速响应业务数据需求，完成日常取数与分析，协助开展异动追因与专项分析
利用BI工具输出定期报告，提供数据驱动的见解和建议
三、数据标注与数据服务
落地所负责模块的标注方案，执行标注验收与质量抽检，确保标注质量满足模型训练要求
参与智能问答、Data Skills等数据服务的建设与运营，跟踪使用效果并推动问题修复与优化迭代
协助众包标注平台运营，跟踪标注进度和执行质量
优先资格
有云计算、IDC、基础设施运维相关行业工作经验，熟悉项目交付流程、云产品调度/部署/架构经验者优先
有数据治理相关认证或培训经历，有在大型企业中参与过数据治理项目的经验
Agent搭建、Website搭建经验
了解数据分级分类、数据安全合规相关知识
有阿里云DataWorks、MaxCompute等产品使用经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托阿里云平台接触海量真实业务数据与技术栈
- 数据治理与AI数据服务方向契合行业趋势
- 头部大厂背书利于职业履历提升
- 需兼顾底层数据治理与上层业务看板，工作颗粒度较细
- IDC业务逻辑复杂，初期上手有一定门槛
- 大厂内部流程规范严格，需适应高标准交付要求
- 适合对数据质量与治理有热情、具备扎实SQL与BI技能、且希望在大厂积累完整数据链路经验的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据工程师、数据治理专家或数据产品经理方向发展
- 也可深耕IDC基础设施领域，成为懂业务的技术骨干
- 负责IDC业务数据的全生命周期治理，包括数据清洗、质量检核与元数据管理
- 搭建并维护业务数据看板，输出分析报告支撑决策
- 参与数据标注服务与平台运营，保障模型训练数据质量
- 熟练掌握SQL及大数据计算引擎（ODPS/Hive）
- 具备主流BI工具实操经验
- 理解数据仓库建模与数据治理理论
- 拥有良好的业务沟通与跨部门协作能力
申请策略
- 提前研究阿里云DataWorks生态
- 准备1-2个完整的数据从采集到应用的项目案例，重点说明如何解决数据质量问题
- 突出SQL查询优化、大数据平台实操经验及独立负责的看板/治理项目
- 量化数据质量提升或效率优化成果
- 补充数据治理框架（如DAMA）知识
- 强化Python数据分析库应用
- 了解IDC/云计算基础架构常识
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- 针对数据质量问题，强调“预防-检测-修复-监控”闭环思维
- 面对需求变更，突出沟通对齐与敏捷迭代机制
- 请介绍你过往项目中数据治理的具体实践与难点
- 如何保证数据看板的准确性与时效性？
- 遇到业务方数据需求频繁变更如何处理？
- 简述数据血缘与元数据管理的价值
- 复习数据仓库经典理论与ODPS语法
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
阿里薪酬体系在行业内具备较强竞争力，福利完善，但基层数据岗薪资属市场常规水平，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
岗位覆盖数据治理、运营分析与标注服务全链路，技术栈现代且贴近AI数据基建，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、ODPS/MaxCompute、Hive、Python、BI工具、数据治理
业务类型cost_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常节奏较快，JD未明确弹性或远程政策，需做好应对一定工作强度的准备。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
数据治理是AI与大模型发展的基石，岗位直接赋能智能问答与模型训练，具有明确的技术价值与行业意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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