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数据治理实施专家（智能数据应用方向）
数据治理实施专家（智能数据应用方向）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据治理
数据治理
Etl
Nl2Sql
Prompt工程
Rag
Sql
主数据管理
指标体系
数据仓库
数据治理
值不值得投
64综合评分
综合评分 64
数据治理与智能问数落地并重、技术成长面宽，但需适应项目出差且薪资福利未披露。
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
3.0万
比数据治理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 250 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据治理 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
面向用友BIP客户，负责数据治理项目端到端实施与交付，搭建数据标准、主数据与数据质量体系，并推动跨系统数据打通
同时围绕智能问数、智能报告和经营分析助手，完成指标体系、语义层建模与NL2SQL/RAG效果调优，推动大模型在客户业务中落地
最低要求
本科及以上，5 年以上企业数据治理实施经验
有大型企业级项目经验优先
独立主导过至少 2 个集团级数据治理、主数据落地项目，熟悉 DAMA/DCMM 治理框架
熟练掌握 SQL、ETL、数据仓库，具备数据建模与指标体系设计能力
懂物料、客商、财务等主数据治理
具备智能问数、智能报告或 BI 分析类项目的落地经验：能独立完成指标口径梳理、语义层配置与问数效果调优，熟悉 NL2SQL、RAG、知识库、Prompt 工程中至少两项
了解智能体与 Skills 建设：有 Agent 编排、工具调用（Function Calling / MCP）、知识库搭建或技能插件配置经验者优先
有用友 BIP / 数据中台实施经验优先，能接受项目出差
良好的客户沟通与方案输出能力，能独立撰写方案、汇报宣讲、推动项目验收
工作职责
负责数据治理项目的整体实施与交付：搭建数据标准、主数据、数据质量体系，推进主数据、元数据、数据资产落地，完成数据盘点、数据清洗、规则配置与跨系统数据打通
负责智能数据场景的规划与落地：围绕智能问数、智能报告、指标问答、经营分析助手等场景，完成业务需求拆解、指标体系与语义层（指标、维度、口径）建模、问数效果调优，推动大模型能力在客户侧真正用起来、用得住
负责项目解决方案的制定与汇报：输出实施方案、蓝图设计与价值测算，管控项目进度与范围，识别并化解风险，推动数据项目价值闭环落地
基于用友 BIP、数据中台产品，服务穿透式监管、ERP 等业务场景，覆盖能源、化工、制造、国企等行业客户
沉淀行业数据治理与智能数据应用最佳实践，形成方法论、模板与案例，支撑团队复制推广
优先资格
有大型企业级项目经验优先
有智能体与 Skills 建设经验优先：包括 Agent 编排、工具调用（Function Calling / MCP）、知识库搭建或技能插件配置经验者优先
有用友 BIP / 数据中台实施经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据治理与智能问数、RAG/Agent结合，技术栈兼具深度与前沿性
- 服务能源、化工、制造、国企等行业，项目复杂度和行业覆盖面高，利于积累方法论
- 岗位强调端到端交付与价值闭环，可锻炼方案、项目管理和客户沟通综合能力
- 基于用友BIP与数据中台产品体系交付，平台化场景较完整
- 需接受项目出差，客户现场交付节奏与生活安排需适应
- 数据治理涉及跨系统、跨部门协调，推动主数据与数据质量落地阻力较大
- 智能问数效果调优依赖业务口径梳理与大模型能力边界理解，技术加业务复合要求高
- 适合有集团级数据治理经验、愿意深入客户现场、对LLM智能数据应用有实践兴趣的实施型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从实施专家向数据治理/智能数据解决方案架构师、项目总监方向发展
- 积累行业客户与方法论后，可转向产品化、咨询或团队管理
- 在LLM与数据治理交叉领域形成稀缺经验，提升跨行业交付竞争力
- 负责数据治理项目端到端交付，包括数据标准、主数据、数据质量、元数据与数据资产落地
- 围绕智能问数、智能报告、指标问答、经营分析助手等场景，完成指标体系与语义层建模、NL2SQL/RAG效果调优
- 制定实施方案、蓝图与价值测算，管控项目进度、范围与风险，推动客户验收
- 沉淀能源、化工、制造、国企等行业方法论与模板，支撑团队复制推广
- 5年以上企业数据治理实施经验，独立主导过集团级主数据/数据治理项目，熟悉DAMA/DCMM
- 熟练掌握SQL、ETL、数据仓库，具备数据建模、指标体系和主数据治理能力
- 理解NL2SQL、RAG、知识库、Prompt工程、Agent/Function Calling等智能数据应用技术
- 具备客户沟通、方案撰写、汇报宣讲与项目风险管控能力，能接受出差
申请策略
- 投递前了解用友BIP和数据中台产品体系，准备与岗位场景匹配的行业案例
- 面试中主动确认出差频率、项目驻场周期与薪资福利结构
- 突出独立主导的集团级数据治理/主数据项目，写清项目规模、治理范围、交付成果与验收结果
- 量化SQL/ETL/数仓、指标体系、数据质量规则、跨系统打通等经验
- 单独列出智能问数、智能报告、NL2SQL、RAG、Prompt或Agent相关落地案例与效果指标
- 展示方案撰写、汇报宣讲、风险管控和客户沟通经历，尤其国企、能源、制造行业
- 补齐NL2SQL、RAG、知识库、Prompt工程与Agent/Function Calling的实操案例
- 熟悉DAMA/DCMM框架与物料、客商、财务等主数据治理模板
面试指南
- 用STAR结构讲项目：背景-目标-动作-结果，重点量化治理范围、数据量、问题解决和验收价值
- 技术问题按“业务口径→模型/语义层→规则/提示词→评测调优”链路回答，说明取舍与效果指标
- 项目管理问题突出风险识别、范围管理、客户沟通和里程碑交付
- 请介绍你独立主导的一个集团级数据治理/主数据项目，范围、难点和验收结果是什么？
- 你如何搭建数据标准、主数据、数据质量体系并推动跨系统落地？
- 智能问数项目中，你如何梳理指标口径、配置语义层并调优NL2SQL效果？
- 你如何理解RAG、知识库、Prompt工程在智能报告/经营分析助手中的应用？
- 面对客户范围蔓延和进度风险，你如何管控并推动验收？
职位点评
薪资福利55
成长发展80
工作生活52
使命价值68
薪资福利
55较低
JD未披露薪资与福利信息，补偿性动机难以直接判断；需在沟通中确认薪资结构、差旅补贴与项目奖金。
薪资信号未披露（AI估算：2.2千–3.8万/月）
成长发展
80较高
岗位覆盖数据治理与智能问数、RAG、Agent等大模型落地场景，技术成长面较宽，但JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、ETL、数据仓库、DAMA/DCMM、NL2SQL、RAG、Prompt工程、Agent、Function Calling、MCP、用友BIP
业务类型ambiguous
工作生活
52较低
JD明确需接受项目出差，办公模式与加班情况未说明，生活安排需与项目节奏匹配。
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
68中等
岗位推动企业数据治理与AI应用落地，行业价值明确，但JD未呈现强烈的社会使命表达。
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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