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解决方案数据架构师
立即应聘

解决方案数据架构师

发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
信息技术与基础设施
Clickhouse
数据中台
数据仓库
数据治理

AI 估算 · 35k–55k

用友为大型上市企业，该岗位要求8年+经验与技术深度，薪资处于行业较高水平，结合北京市场及数据架构师稀缺性。

职位详情

关于这个职位

该职位主要负责为大型集团企业（如央企、国企、世界500强）设计数据平台整体架构，包括数据采集、存储、计算、服务与资产化全链路，同时与客户高层（CIO/CDO）沟通数据治理方案，并主导技术落地

需要深厚的大数据技术栈背景（Hadoop、Spark、Flink等）和丰富的数据治理实战经验，工作涉及高频客户现场交流及短期出差

最低要求

年以上大数据/数据仓库/数据治理相关领域经验，计算机科学、数据科学、信息管理等相关专业优先

精通Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse、Doris等大数据生态技术，熟悉云原生数据平台架构（Kubernetes、湖仓一体、实时数仓），了解数据开发与调度工具（DataWorks、DolphinScheduler、Airflow等）
具备完整的企业级数据治理项目落地经验，熟悉数据标准制定、数据质量管理、主数据管理（MDM）、元数据管理、数据血缘分析、数据安全与合规等数据治理全链路
具备企业级数据平台（数据仓库、数据湖、数据中台、指标平台）从0到1或从1到N的建设经验，能够独立完成从需求分析到技术选型的完整架构设计
熟悉企业级指标体系建设方法论，具备财务、人力、供应链等核心业务领域的指标设计与资产化经验
具备优秀的技术演讲与方案呈现能力，能够与客户高层进行平等对话，具备技术布道师潜质
能够适应高频次的客户现场交流与短期出差

工作职责

数据平台架构设计：负责大型集团企业（央企、国企、世界500强等）的数据平台整体架构规划与设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务与资产化全链路，输出高可用、可扩展的技术架构方案

数据治理方案沟通：面向企业CIO、CDO及数据管理委员会，进行数据治理体系（数据标准、数据质量、主数据管理、元数据管理、数据安全）的高层级汇报与深度方案交流
数据指标体系建设：深入理解客户业务，主导企业级数据指标体系的规划与设计，推动财务、人力、供应链等核心领域的指标资产化与自助分析落地
业务需求洞察：深入理解客户财务、人力、供应链等核心业务流程，将业务数据需求转化为可落地的数据平台与数据治理解决方案
落地技术指导：主导数据平台项目的技术落地过程，提供数据建模、ETL/ELT流程设计、数据仓库/数据湖建设、实时计算、数据服务化等全链路技术指导，确保项目高质量交付
方法论沉淀：总结行业数据平台建设与数据治理最佳实践，形成可复制的方法论、技术白皮书与行业解决方案

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 深度参与数据治理全链路，培养稀缺的综合能力
  • 用友平台稳定，薪资有竞争力，行业前景好（企业数字化）
  • 高频出差和客户现场交流，对工作生活平衡有较大影响
  • 适合具有丰富大数据与数据治理经验，技术扎实且乐于与客户高层沟通，能适应频繁出差的技术专家

缺点 / 挑战

  • 服务大型集团客户，项目规模大，技术挑战高，积累经验价值高
  • 需要同时具备深厚技术功底和优秀沟通能力，门槛较高
  • 方案推动周期长，项目落地压力可能较大

角色解读

  • 可向数据架构专家或数据团队负责人发展
  • 积累行业解决方案经验，成为咨询顾问或技术总监
  • 跟随用友平台，接触前沿技术（湖仓一体、实时数仓），提升技术广度
  • 为大型央企、国企等客户设计整体数据平台架构，涵盖数据全链路
  • 面向企业CIO/CDO进行数据治理方案的高层级汇报与沟通
  • 主导数据平台项目的技术落地，包括建模、ETL、数据湖建设等
  • 总结行业最佳实践，形成可复制的解决方案与白皮书
  • 精通Hadoop、Spark、Flink等大数据生态技术，以及云原生架构
  • 具备完整的企业级数据治理经验，包括标准、质量、主数据等
  • 熟悉财务、人力、供应链等核心业务流程，能将业务需求转化为技术方案
  • 优秀的方案呈现与高层沟通能力，具备技术布道师潜质

申请策略

  • 在简历中强调与企业客户的合作经验，体现业务理解能力
  • 面试前了解用友的产品体系和客户行业（央企、国企），准备针对性方案
  • 突出个人主导的大数据平台或数据治理项目，从0到1或从1到N的经历
  • 强调与高层客户沟通的成功案例，如汇报、方案演讲等
  • 列出精通的技术栈（Hadoop、Spark等）及具体应用场景
  • 展示在财务、人力、供应链等业务领域的指标体系建设经验
  • 补充云原生数据平台（Kubernetes、湖仓一体）的实践知识
  • 提升数据治理全链路（尤其是主数据管理和数据安全）的认知

面试指南

  • 使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，突出个人角色和量化成果
  • 从客户痛点出发，先理解业务再设计技术方案，体现以业务为导向
  • 强调技术选型的权衡（如成本、性能、可扩展性），展示决策能力
  • 请描述一个你主导的大型数据平台架构设计案例，包括技术选型和挑战
  • 如何向企业CIO介绍数据治理体系？请设计一个沟通框架
  • 在数据指标体系建设中，如何平衡业务需求与技术成本？
  • 你如何应对客户对数据安全与合规的高要求？请举例说明
  • 谈谈你对湖仓一体架构的理解，以及适用场景

职位点评

64
综合评分

高成长数据架构岗、前沿技术栈、薪资有竞争力，但出差频繁、WLB较差。

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
最适合追求技术成长和职业深度，能接受高强度出差和客户现场工作的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活30
使命价值60

薪资福利

70中等

该岗位薪资处于市场较高水平，但未明确披露具体数值和福利，且出差较多，对补偿性动机满足中等。

薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）

成长发展

85较高

岗位涉及前沿技术（云原生、湖仓一体）和完整数据治理链路，成长空间大，但未明确提及晋升通道，综合较高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Hadoop、Spark、Flink、Kafka、ClickHouse、Doris、Kubernetes、湖仓一体、实时数仓
成长机会方法论沉淀、技术白皮书
业务类型profit_center

工作生活

30较低

岗位明确要求高频次出差和客户现场交流，对工作生活平衡影响大，基本不满足生活化动机。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况明确要求弹性/高强度

使命价值

60中等

用友处于企业数字化稳定行业，岗位支持大型企业数字化转型，有一定社会价值，但非高风险高创新。

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

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