资生堂
Financial Senior Data Solution Architect(J12958)
Financial Senior Data Solution Architect(J12958)
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
SQL
BigQuery
Power BI
ETL/ELT
Alibaba Cloud Maxcompute
AI 估算 · 45k–75k
资深数据架构师岗位，外资美妆巨头，技术要求高且市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为资深财务数据解决方案架构师，您将担任业务与技术之间的桥梁，主导财务数据模型设计与架构决策
您需要深入理解财务和零售业务流程，将复杂的业务需求转化为可扩展的数据规范，并确保数据质量和治理
这是一个高影响力的角色，直接支持公司AI和高级分析战略
最低要求
教育背景：计算机科学、信息系统、数据工程、财务或相关专业学士学位（硕士或同等经验优先）
工作经验：10年以上业务分析（财务/零售领域）和数据建模/数据仓库架构经验，其中至少3年担任高级或领导角色
行业经验：必需具备消费品、零售或电商经验
技能：
精通SQL，用于复杂数据分析和模型验证
熟练掌握星型、雪花、维度建模和数据仓库技术
有云数据仓库平台（Snowflake、BigQuery、Redshift、阿里云MaxCompute）和ETL/ELT工具的实际经验
了解BI工具语义层（Power BI、Tableau、Looker）
优秀的跨职能领导能力和沟通能力
良好的文档编写能力
了解数据治理原则（不负责治理）
工作职责
战略业务转化：与高级业务利益相关者（品牌总经理、FP&A负责人、销售总监）合作，理解战略分析需求、KPI和绩效管理框架
主导需求发现会议，挖掘潜在业务流程和决策工作流
将模糊的业务需求转化为清晰的数据规范（维度、度量、层次结构和聚合规则）
预测未来分析需求（如AI、预测模型），确保数据模型可扩展
数据建模与解决方案架构：设计企业级数据仓库的逻辑和物理数据模型（星型、雪花、数据仓库），优化报表性能和可扩展性
定义端到端源到目标映射，识别源字段（ERP（SAP）、POS、OMS、MDM、计划工具和外部数据源）并指定转换逻辑
设计可复用的治理数据资产（如一致性维度、事实表、汇总表），服务于多个业务领域（销售、利润、库存等）
主导数据解决方案的技术设计（包括数据沿袭、计算逻辑和数据质量规则），并为数据工程师和IT人员编写清晰规范
审查并批准外部机构或内部开发团队提出的数据模型，确保符合业务需求和架构标准
跨职能领导与协作：作为数据模型设计决策的唯一权威，调解业务需求（敏捷性、新指标）与技术限制（性能、治理）之间的冲突
与数据工程师合作实施数据管道（ETL/ELT），确保模型正确物化
与数据治理团队协作（不拥有治理权），对齐命名约定、定义和元数据标准
指导初级数据分析师或业务分析师掌握数据建模最佳实践
质量保证与验证：主导数据验证工作，设计测试用例，验证模型输出是否符合业务预期，并将差异追溯到源系统问题
执行基于SQL的高级数据分析和根本原因分析，解决复杂的数据质量问题
支持UAT，确保数据模型为面向业务的报表和仪表板提供准确一致的结果
优先资格
硕士学位或同等经验
掌握Python或R进行高级数据分析
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 高影响力角色：直接参与公司财务数据基础建设，支持AI和高级分析，职业成就感强
- 技术前沿：接触现代云数据平台和BI工具，保持技术竞争力
- 团队协作环境：有专业数据治理团队配合，专注架构设计而非杂务
- 外资巨头平台：薪酬福利有竞争力，成长空间明确，跳槽背书强
- 需同时精通业务（财务/零售）和技术，对跨领域能力要求高，学习曲线陡峭
- 需要处理复杂的数据质量问题和历史遗留系统，工作细致且有时枯燥
- 适合有10年以上财务/零售数据领域经验、擅长抽象建模和复杂问题解决、能同时与业务和技术打交道的高级数据专家
缺点 / 挑战
- 需频繁与高层业务利益相关者沟通，平衡敏捷需求与技术规范，压力较大
角色解读
- 可向首席数据架构师或企业架构师方向发展，负责更广泛的数据战略和技术选型
- 也可向数据总监或数据VP晋升，管理数据团队并主导数据产品化
- 未来可转型为AI/ML架构师，利用数据基础推动高级分析落地
- 您将作为业务与技术的桥梁，与财务和零售业务高层沟通，理解战略分析需求并转化为数据架构方案
- 您将主导企业级数据模型的设计（星型、雪花、数据仓库），确保数据模型满足报表性能和未来扩展需求
- 您将定义端到端的数据映射和转换逻辑，与数据工程师协作实现数据管道，并负责数据质量验证与UAT支持
- 您还将指导和培养初级分析师，提升团队的数据建模能力
- 精通SQL和云数据仓库平台（如Snowflake、BigQuery、阿里云MaxCompute），能够进行复杂数据分析和模型调优
- 深入掌握数据建模技术（维度建模、星型/雪花架构），并具备财务和零售领域的业务知识
- 优秀的沟通和跨职能领导力，能推动共识，产出清晰的文档和规范
- 了解BI工具语义层和ETL/ELT工具，能够设计支持自助分析的数据模型
申请策略
- 在面试中准备一个具体的案例，展示如何设计一个满足多个业务域的可复用数据模型
- 了解资生堂的业务模式（美妆、电商、零售），显示行业认知
- 突出财务或零售领域的数据建模项目案例，特别是使用星型/雪花模型和云数据仓库的经验
- 强调与高层业务人员合作的成功经验，展示将模糊需求转化为可实施方案的能力
- 详细列出技术栈（SQL、Snowflake等）和领导力（如带团队、指导他人）
- 如果有AI/预测模型相关数据准备经验，务必提及
- 如果尚未熟悉阿里云MaxCompute或Snowflake，可快速学习并获取认证
- 补充财务知识，如P&L、Sell-in/Sell-out、预算预测等，提升业务对话能力
面试指南
- 对于需求转化问题，使用STAR方法：情境、任务、行动、结果，突出沟通和设计决策
- 对于技术权衡问题，先列举关键因素（查询模式、更新频率、存储成本），然后给出决策依据
- 对于数据质量问题，展示根因分析流程和预防措施（数据规则、监控）
- 请描述一次您将模糊的业务需求转化为数据模型设计的经历
- 在设计数据仓库模型时，如何平衡查询性能和数据灵活性？
- 您如何处理源系统数据质量问题？请举例
- 您如何向非技术背景的财务高管解释星型模型和雪花模型的区别？
- 在跨职能团队中，当业务方要求快速交付而技术限制严格时，您如何推进？
职位点评
71
综合评分
高级财务数据架构师，技术前沿、发展空间大，但工作地点固定、WLB未明确。
更适合这类人
该职位最适合追求技术成长、职业发展和高薪酬的资深数据专家，但需要接受现场办公和可能的高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值60
薪资福利
85较高
资生堂作为外资巨头，提供有竞争力的薪酬和福利，但具体薪资未披露，薪酬信号为'未披露'。福利未在JD中明确列出。
薪资信号未披露（AI估算：45K-75K/月）
成长发展
90较高
该职位直接涉及前沿数据技术（云数据平台、AI），有明确的成长机会和晋升空间，技术栈现代，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Snowflake、BigQuery、Redshift、Alibaba Cloud MaxCompute、ETL/ELT、Power BI、Tableau、Looker、Python
成长机会growth opportunities
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，未提及远程或弹性办公，可能默认现场办公。没有明确WLB相关信息，生活化动机满足程度一般。
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
60中等
美妆行业属于稳定成熟行业，社会影响力中性。职位本身致力于数据基础建设，对业务决策有正面影响，但使命感不强。
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
Watch Jobs