中/高级数据治理工程师

优缺点分析

角色解读

• 可向资深数据治理专家或数据架构师方向发展，主导企业级数据治理体系
• 结合AI技术，可转型为AI数据产品经理或机器学习工程师
• 在大型科技企业积累经验后，有机会晋升为数据团队负责人或数据总监
• 负责研发数据模型的语义建模，构建统一的数据标准和逻辑模型
• 主导研发体系主数据（物料、产品、项目）的全流程治理，包括数据清洗、整合和维护
• 建立数据质量监控与预警机制，定期巡检并推动问题整改闭环
• 探索AIGC大模型在数据治理中的应用，如智能清洗、知识图谱抽取，挖掘数据价值
• 精通数据治理方法论和主数据管理实战经验，熟悉数据建模与标准制定
• 熟练使用SQL和Python进行数据处理与开发，具备ETL能力
• 了解AIGC大模型技术，能够应用于数据清洗归一化和知识图谱构建
• 具备良好的沟通协作能力，能跨部门推动治理规范落地

申请策略

• 了解大疆的产品线和研发体系，熟悉智能制造或硬件行业的数据特点
• 在简历中用数据量化治理成果，如数据准确率提升百分比、处理数据量级等
• 重点突出主数据项目实战经验，展示数据清洗、整合和标准制定的具体案例
• 强调SQL/Python熟练度及数据处理脚本或工具的开发能力
• 如果有AIGC大模型应用项目（如数据清洗、知识图谱）一定要展示
• 提供CDGA/CDGP证书或数据治理体系搭建的成功经验
• 提前学习AIGC大模型技术在数据处理中的应用，例如利用LLM做数据清洗、实体抽取
• 复习数据治理框架（如DAMA、DCMM），熟悉主数据管理、元数据管理

面试指南

• 采用STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），清晰展示项目全貌和个人贡献
• 对于技术问题，先阐述方法论，再结合具体工具和代码示例，最后总结效果
• 对于跨部门协作问题，强调沟通策略和推动技巧，体现解决问题的能力
• 请介绍一个你主导的数据治理项目，其中最大的挑战是什么？如何解决？
• 如何利用AIGC大模型提升数据清洗效率？请描述一个具体应用场景
• 主数据治理中如何制定数据标准？如何保证各系统数据一致性？
• 如果你发现研发数据质量持续下降，你会如何定位原因并推动整改？
• 谈谈你对数据安全合规在数据治理中的理解