吉利汽车
人力域数据治理工程师
人力域数据治理工程师
发布于 2 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
Cdga
Finebi
Powerbi
Sql
主数据管理
元数据管理
数据仓库
数据治理
数据质量管理
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
上市车企企业级HR数据治理岗，技术栈主流，发展成长空间大，薪资中上，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。
薪资怎么样
2.8万
比数据治理中位数高
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 3070 个在招 · 其中数据治理 4 个
市场机会
选择不多
杭州 · 数据治理 · 4 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业HR数据治理体系的建设与数据管理看板搭建，推动数据标准化与资产化管理
你需要统筹数据资产盘点、质量管控，并协同业务与技术团队落地治理规范，为HR数字化与AI应用提供高质量数据底座
最低要求
本科及以上学历，计算机、统计、信息管理等相关专业，5年以上数据治理相关经验
数据治理工程师认证（CDGA/CDGP/DAMA等，必备）
熟悉数据治理全领域方法论，有主数据管理、数据质量管理、元数据管理实操经验
熟练使用SQL，有BI工具（Tableau/PowerBI/FineBI等）与数据仓库建设经验
具备体系化思维，能从全局视角构建数据治理体系，而非单点解决问题
具备业务理解能力，快速理解HR业务逻辑与数据诉求，将治理要求转化为业务可执行方案
具备推动落地能力，面对跨部门协作阻力，能有效推动治理规则落地执行
具备数据分析能力，具备数据敏感度，能从数据中发现问题并提出改进建议
具备沟通表达能力，能用业务听得懂的语言传递数据治理价值，争取各方支持
工作职责
数据治理体系建设：制定数据标准、数据质量、元数据、主数据等治理规则与流程，建立数据治理框架
数据资产梳理：统筹HR领域数据资产盘点，梳理数据血缘与分类分级，形成统一数据资产目录
数据质量管控：建立数据质量监控与考核机制，推动数据问题闭环整改，持续提升数据质量
数据看板建设：设计并搭建业务管理看板与指标体系，为管理层提供数据决策支持
数据治理推动落地：协同业务与技术团队，推动数据治理规范在各业务场景中落地执行
优先资格
持有CDMP/COBIT/ITIL认证优先
有HR领域数据治理、人力数字化或复杂组织架构企业数据治理经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托丰富的业务场景与多元的组织架构，能积累企业级数据治理与人力数字化的实战经验
- 岗位处于HR数字化与AI应用的核心支撑位置，业务价值高，容易产出可见的管理成果
- HR数据涉及敏感信息，对数据分类分级、安全合规及质量管控的严谨性要求极高
- 适合具备体系化思维、擅长跨部门沟通，且希望在复杂组织架构中深耕数据治理与HR数字化领域的专业人才
缺点 / 挑战
- 数据治理需要跨部门协同，推动标准落地时可能面临业务部门的阻力与习惯改变的挑战
角色解读
- 纵向可发展为数据治理专家或数据架构师，横向可向HR数字化负责人或数据资产管理总监转型
- 随着企业AI应用的深入，具备高质量数据底座构建经验的人才将成为数字化转型的核心力量
- 构建企业HR数据治理体系，制定数据标准、质量、元数据等治理规则与流程
- 统筹HR数据资产盘点，梳理数据血缘，搭建业务管理看板与指标体系，为管理层提供决策支持
- 精通数据治理方法论（主数据、数据质量、元数据管理），熟练使用SQL及主流BI工具
- 具备跨部门沟通与推动落地能力，能将业务诉求转化为可执行的数据治理方案
申请策略
- 准备1-2个跨部门推动数据治理落地的真实案例，展示解决协作阻力的沟通与项目管理能力
- 突出5年以上数据治理实操经验，特别是主数据、数据质量、元数据管理的具体项目成果
- 强调HR领域或复杂组织架构下的数据治理背景，展示如何通过数据看板或指标体系赋能业务决策
- 若尚未取得CDGA/CDGP/DAMA等认证，建议尽快备考获取，这是该岗位的硬性门槛
- 深入了解HR业务逻辑（如招聘、绩效、薪酬等模块的数据流转），提升业务理解与方案转化能力
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出在复杂跨部门环境下的推动策略、遇到的阻力及解决方案
- 结合具体业务场景（如HR模块），说明从数据盘点、标准制定到看板输出的全链路闭环思维
- 请分享一个你主导过的数据治理项目，你是如何制定标准并推动落地的？
- 在梳理HR数据资产时，如何处理数据血缘不清或历史数据质量差的问题？
- 业务部门对数据治理规范有抵触情绪时，你如何沟通并推动执行？
- 你如何利用BI工具搭建管理看板，为管理层提供有效的数据决策支持？
- 复习数据治理全领域方法论，熟悉DAMA知识体系，并准备好相关认证证书的证明
- 了解企业的组织架构与HR数字化转型方向，思考企业级数据治理的痛点与应对策略
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
该岗位属于核心支撑岗，薪资处于市场中上水平，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及企业级HR数据治理与AI应用底座建设，技术栈与方法论主流，能极大提升数据资产管理与业务赋能能力。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Tableau、PowerBI、FineBI、数据仓库、数据治理
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与WLB信息，具体工作节奏与办公灵活性需进一步确认。
工作模式未明确
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
70中等
推动企业HR数字化与AI应用，提升组织管理效能，具有较高的内部管理价值。
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