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机器人-产品数据工程师-（Bom）-杭州
机器人-产品数据工程师-（Bom）-杭州
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
杭州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
Bom管理
Ecn
Excel Vba
Plm
Sap
Sql
数据治理
数据集成
AI 估算 · 15k–25k
中级数据工程师，上市公司杭州，技能涉及PLM/SAP，市场供需平衡，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责机器人业务中心的BOM数据治理与产品数据管理，确保研产销数据协同
需要熟悉PLM、SAP等系统，具备数据清洗、流程优化及跨部门协作能力
适合有数据管理经验、细心且逻辑强的求职者
最低要求
本科及以上学历，统计学、电子类、计算机类相关专业
系统与业务逻辑：熟悉产品全生命周期管理逻辑，具备PLM、SAP（或ERP）系统深度应用及数据运维经验
深刻理解研发设计端BOM的数据结构与转化逻辑，熟悉研产销协同及跨系统数据传输业务流
数据处理技能：具备一定的数据建模与处理能力，熟练使用Office办公软件及Excel VBA进行数据处理
熟悉SQL数据库查询语言，了解Python者优先考虑
问题解决能力：具备数据治理的全局视野与系统性思维，能够敏锐识别数据架构缺陷与流程痛点，主导并推动数据质量提升方案的落地实施
协同与沟通：具备极强的数据敏感度与细节把控力
拥有出色的跨部门沟通协同与资源整合能力，能高效拉通研发、工艺、生产、IT等多维业务端，推动数据协同与复杂问题的闭环解决
综合素质与内驱力：工作作风严谨求实，逻辑条理清晰，具备强烈的责任担当与高执行力
性格开朗外向，具备优秀的跨团队协作意识与业务服务导向
工作职责
BOM数据治理与标准化：开展BOM数据的深度清洗与动态生命周期维护，从底层架构消除数据冗余与信息孤岛，构建并维护BOM单一数据源，全方位保障底层数据的完整性与高可用性
研发端数据维护与管理：负责产品BOM架构设计与配置管理，负责研发端产品数据结构的搭建与日常维护
实施工程变更（ECN）的全链路闭环管控，确保研发设计数据变更与BOM调整同步，保障研发端BOM数据的准确性、有效性与可追溯性
跨系统数据集成与协同：负责PLM、ERP（SAP）等异构系统间的数据管控
深入了解产销协同业务，掌握研产销数据集成系统的数据传输要求
打通产品数据与制程、业务数据的流转通道，实现跨系统数据的自动同步与映射，降低人工干预频次，提升数据流转效率与准确性
流程优化与数据赋能：持续推进数据管理业务的流程再造与工具自动化建设，精简BOM新增、变更等审批流
定期输出多维度的数据分析报告，为研发端产品业务提供数据支撑与服务
优先资格
了解Python
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大公司平台，海康威视行业领先，职业稳定性高
- 接触核心产品数据管理，技能积累全面，涵盖系统、流程、数据处理
- 杭州IT环境良好，生活成本相对一线城市低，发展机会多
- 跨系统数据集成复杂度高，需多方协调，沟通成本较大
- 数据治理工作细致繁琐，需高度耐心和细节把控力
- 适合细心、逻辑性强、擅长数据管理并有PLM/SAP系统经验的求职者，追求稳定职业发展
缺点 / 挑战
- 可能面临系统升级或业务变革带来的短期压力
角色解读
- 向数据架构师或数据管理负责人发展，主导企业数据治理体系
- 可转向产品数据专家或IT系统集成方向，深入智能制造领域
- 在机器人行业深耕，成为行业数据管理专家，具备战略价值
- 负责BOM数据治理与标准化，清洗数据、消除冗余，确保数据完整性和高可用性
- 管理研发端产品数据结构，执行工程变更（ECN）的全链路闭环管控
- 协调PLM与SAP等异构系统的数据集成，打通研产销数据流转通道
- 优化数据管理流程，定期输出数据分析报告，支撑研发业务决策
- 熟悉PLM和SAP（或ERP）系统操作及数据运维经验
- 掌握Excel VBA和SQL，了解Python优先
- 具备数据治理全局观和问题解决能力，能识别数据架构缺陷
- 出色的跨部门沟通协调能力，能拉通研发、工艺、生产、IT等多方
申请策略
- 关注海康机器人业务的战略方向，了解其产品线和市场地位
- 面试中展现系统性思维和数据敏感度，强调对细节的重视
- 突出PLM/SAP系统使用经验，尤其是BOM管理和数据运维项目
- 展示数据治理或BOM标准化案例，强调问题解决和成果
- 强化Excel VBA、SQL技能，如有Python项目经验也可提及
- 体现跨部门协作经历，说明如何拉通多方推动项目落地
- 学习Python数据处理库（如pandas），提升自动化能力
- 了解机器人行业产品数据特点，如机器视觉产品BOM结构
面试指南
- 采用STAR法则，清晰描述情境、任务、行动和结果，突出个人贡献
- 强调系统性思维，从全局角度分析问题，提出流程优化建议
- 展示数据敏感度，说明如何发现数据缺陷并制定改进方案
- 请描述一次你主导的BOM数据治理经历，遇到了什么挑战？
- 当PLM和ERP系统数据不一致时，你会如何处理？
- 你对工程变更（ECN）流程的理解，如何确保变更与BOM同步？
- 使用SQL解决过什么实际数据问题？请举例
- 如何推动跨部门（研发、工艺、生产、IT）的数据协同？
职位点评
70
综合评分
大厂数据管理岗，薪资面议但稳定，技术主流，WLB未明确。
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
适合追求稳定职业发展、薪资市场水准、技能积累的求职者，对WLB要求不苛刻。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展70
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资面议但上市公司提供稳定薪酬福利，行业平均水平，综合回报较好。
薪资信号面议 (15K-25K/月)
成长发展
70中等
技能涉及PLM、SAP等主流系统，数据治理方向有成长空间，但技术栈非前沿，晋升路径未明确。
技术前沿主流现代技术
技术栈PLM、SAP、SQL、Excel VBA、Python
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
仅现场办公，未提及弹性工时或WLB，工作地点在科技园，加班情况不明。
工作模式仅现场办公
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
机器人视觉行业高速增长，但岗位偏后台数据管理，直接社会影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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