吉利汽车
平台数据管理岗
平台数据管理岗
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架构
数据架构
性能优化
数据合规
数据存储
数据架构
数据模型
数据治理
数据质量
数据集成
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
头部车企核心数据架构岗，技术成长空间大，业务场景丰富，薪资具竞争力，但跨部门协调与项目交付压力可能较大。
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
3万
比数据架构中位数低
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 3120 个在招
市场机会
选择不多
杭州 · 数据架构 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责吉利汽车业务数据架构的设计、实施与维护，涵盖数据模型、存储、传输及集成方案
同时需要制定数据治理政策，保障数据质量与安全，并持续优化数据架构性能以提升系统稳定性
工作职责
负责设计、实施和维护业务数据架构，确保数据的高效管理和利用
负责推动设计和维护业务的整体数据架构，包括数据模型、数据存储、数据传输和数据处理等
负责推动设计和实施数据集成方案，确保不同系统之间的数据能够高效、准确地传输
负责推动制定和实施数据治理政策，确保数据的质量、安全和合规性
持续监控数据架构的性能，识别并解决性能瓶颈，优化并提高系统的响应速度和稳定性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据治理与架构是当前企业数字化的核心，岗位重要性高，职业发展前景广阔
- 跨部门协调难度大，推动数据治理政策和集成方案落地需要较强的沟通与影响力
- 适合具备扎实数据架构基础、有大型系统数据治理经验，且具备较强跨部门推动能力的技术人才
缺点 / 挑战
- 依托大型车企的丰富业务场景，能接触到海量、复杂的工业与业务数据，技术挑战与成就感高
- 历史系统包袱可能较重，优化老旧架构和解决性能瓶颈需要耗费大量精力
角色解读
- 纵向可发展为数据架构专家或首席数据官（CDO），横向可转型为数据产品负责人或业务线数据总监
- 随着企业数字化转型深入，数据治理与架构能力将成为核心管理层的重要跳板
- 设计和维护企业级数据架构，包括数据模型、存储和传输方案
- 推动数据集成与数据治理，确保跨系统数据流转的高效与合规
- 监控并优化数据架构性能，解决系统瓶颈，提升响应速度
- 扎实的数据架构设计能力，熟悉数据模型、数据仓库及数据湖技术
- 精通数据集成工具与ETL流程，具备跨系统数据对接经验
- 熟悉数据治理框架，了解数据安全、合规及质量监控方法
申请策略
- 提前了解吉利汽车的数字化转型战略及近期在数据中台、智能化方面的公开布局
- 突出主导或深度参与的大型数据架构设计、数据中台建设或数据治理项目经验
- 强调在数据集成、性能优化及解决复杂系统瓶颈方面的具体成果与量化指标
- 深入学习主流数据治理框架（如DAMA）及数据安全合规标准
- 了解汽车行业的业务逻辑（如研发、制造、营销数据流），提升业务与技术的结合能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂环境下的架构决策过程和量化收益
- 对于跨部门协作问题，强调“业务价值导向”和“建立标准与机制”的解决思路
- 请分享一个你主导过的最复杂的数据架构设计或重构项目，遇到了哪些挑战？
- 在跨部门推动数据治理政策落地时，你如何克服业务部门的阻力？
- 如何监控和优化数据架构的性能？请举例说明你解决过的最严重的性能瓶颈
- 准备2-3个数据架构与治理的实战案例，梳理其中的技术选型、难点及最终业务收益
- 了解吉利汽车的业务板块（如极氪、领克、银河等）及其对数据底座的潜在需求
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
作为头部车企的核心技术岗，薪资福利体系完善，数据架构岗位薪资具备市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及企业级数据架构与治理，技术深度与广度兼具，能接触到汽车行业核心业务数据，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据架构、数据模型、数据存储、数据集成、数据治理、性能优化
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
传统车企数字化转型期间，平台数据岗可能面临一定的跨部门协调压力和项目交付压力，WLB情况视具体团队而定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车行业正处于新能源与智能化转型期，数据底座建设对推动企业智能化发展具有积极意义。
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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