诺华
Data Management & Infrastructure Lead
Data Management & Infrastructure Lead
发布于 大约 6 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据架构
数据架构
Data Governance
Leadership
Power Bi
Sql
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
技术驱动的数据管理领导岗，成长性突出，WLB需进一步评估
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
57 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 数据架构 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责领导诺华中国的数据管理与基础设施团队，确保商业数据易于被人和AI消费，并持续丰富数据以保持竞争优势
工作涵盖数据治理、架构、集成和质量监控，旨在提供可扩展、安全且高性能的数据系统，支持业务效率、洞察力和竞争优化
最低要求
年以上数据管理、基础设施及相关领域工作经验
具有云平台经验，包括但不限于AWS、阿里云或其他云平台
具有数据平台或工具经验，包括但不限于Snowflake、Databricks、Redshift、SQL Server、PostgreSQL、Power BI/Qlik
了解数据治理工具，如Collibra、Alation、Informatica、Microsoft Purview或类似平台
具有数据架构、主数据管理或企业数据战略经验
拥有相关认证，如云、数据管理、数据治理、安全或项目管理认证
工作职责
数据管理与治理：领导数据管理策略、标准、政策和程序的开发与实施
建立并维护数据治理实践，包括数据所有权、管理、访问控制、元数据管理和数据质量标准
监督数据生命周期管理，包括获取、存储、集成、使用、保留和归档
与业务团队合作定义关键数据元素、数据定义和报告标准
确保遵守适用的数据隐私、安全、法规和组织要求
数据基础设施与架构：监督数据基础设施的设计、运营和持续改进，包括数据库、数据仓库、数据湖、云平台和集成管道
与IT团队合作确保数据平台可扩展、安全、有弹性且成本效益高
评估并推荐工具、平台和技术以提升数据管理和基础设施能力
确保数据系统的高可用性、性能、监控和可靠性
数据集成与质量：领导持续改进数据质量、一致性、准确性和完整性的努力
监督跨企业应用、外部数据源和分析平台的数据集成过程
支持ETL/ELT管道、API和数据交换流程的开发与维护
实施监控和控制以主动检测和解决数据问题
驱动根本原因分析和对重复数据完整性或系统性能问题的修复
领导与利益相关者管理：积极参与国际数据团队，提升对中国数据生态系统和实践的全球理解，推动讨论和协调，使全球数据框架在中国技术和监管环境中切实可行
担任领导层在数据基础设施、数据治理和数据管理优先事项方面的可信顾问
与跨职能团队合作将业务需求转化为可扩展的数据解决方案
领导数据管理和基础设施项目的规划、优先级排序和交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 制药行业数据应用前景广阔，有助于积累高价值领域经验
- 技术栈现代，涵盖云平台、大数据工具，有利于技能持续提升
- 需同时应对技术复杂性和合规要求，工作难度较大
- 数据平台建设需长期投入，成果验证周期较长
- 适合拥有丰富数据管理经验、熟悉云原生技术栈、并具备较强领导力和沟通能力的专业人士，尤其适合希望在技术与管理双通道发展的求职者
缺点 / 挑战
- 领导角色可锻炼团队管理和战略规划能力，职业天花板较高
- 跨国团队协作可能涉及时差和文化差异，沟通成本较高
角色解读
- 向数据总监或首席数据官（CDO）发展，负责更全面的数据战略
- 转型为技术管理顾问，为企业提供数据治理与架构规划服务
- 专注于AI数据基础建设，成为人工智能与数据交叉领域的专家
- 领导数据团队设计和维护企业级数据平台，确保数据质量、安全与可用性
- 制定数据治理策略，推动数据标准化并支持业务与AI应用的数据消费
- 协调跨部门和国际团队，将业务需求转化为可落地的数据解决方案
- 精通数据架构、数据治理及云平台（如AWS、阿里云）技术栈
- 熟练使用主流数据工具（如Snowflake、Databricks、SQL）和ETL流程
- 具备优秀的领导力和跨团队沟通能力，能推动复杂项目交付
申请策略
- 研究诺华在中国的业务重点和数据战略，面试时结合行业趋势展示洞察
- 准备具体案例说明如何平衡数据安全、质量与业务敏捷性需求
- 突出8年以上数据管理、架构或治理项目经验，尤其涉及云平台迁移案例
- 详细描述主导数据平台设计、数据质量改进或ETL优化的具体成果
- 强调领导跨职能团队或国际协作经验，体现沟通和项目管理能力
- 深化对数据治理框架（如DAMA）和合规标准（如GDPR、中国数据安全法）的理解
- 补充主数据管理（MDM）或数据中台等企业级架构知识
- 练习英语沟通，以支持国际团队协作场景
面试指南
- 使用STAR（情境-任务-行动-结果）结构描述项目经历，突出技术决策和业务影响
- 结合行业特性（如制药数据合规）说明方法论，并强调可量化成果
- 展示对新技术（如云数据湖）的理解，同时体现风险管控意识
- 如何设计一个可扩展的数据治理框架来支持跨国药企的业务需求？
- 描述你过去推动数据质量改进的项目，遇到的主要挑战和解决方案是什么？
- 在平衡数据开放共享与安全合规方面，你有哪些实践经验？
- 如何评估和选择适合企业需求的数据平台和工具？
- 如何领导团队在紧迫的项目时间表内交付高质量的数据解决方案？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位为中层管理岗位，在上海市场具有竞争力，但JD未披露具体薪资和福利细节，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿数据工具和云平台，技术挑战性高，且领导角色提供管理能力成长空间，发展性动机较好满足。
技术前沿主流现代技术
技术栈AWS、Ali Cloud、Snowflake、Databricks、SQL、Power BI、ETL/ELT、APIs
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
JD未提及办公模式或工作强度相关信息，生活化动机满足程度有限，具体WLB情况需进一步确认。
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
75中等
制药行业具有明确的社会价值，数据管理岗位支持业务创新，意义感动机得到一定满足。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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