澳优
数据治理高级工程师
数据治理高级工程师
发布于 大约 17 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
Sql
业务分析
供应链
数据标准
数据治理
数据质量管理
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
数据治理高级工程师，技术成长机会好，公司稳定，但WLB信息不足，需确认办公模式。
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
20K
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 190 个在招
职位详情
关于这个职位
负责建立和维护公司的数据治理体系，确保数据质量和标准化，为业务决策提供数据支持
工作涉及数据标准制定、数据质量管理以及将数据治理与供应链、研发、营销等业务场景结合
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学或相关专业为主，工作经验丰富者专业要求可适度放宽
数据治理相关工作经验5年以上
有数据治理体系、业务对象治理相关经验者优先
熟悉SQL语言，具备SQL脚本基础和编写经验
工作责任心强，能按时按量完成工作任务，具有良好的团队协调能力和团队合作精神
工作职责
基于公司的业务方向和场景，建立业务对象治理体系，为经营决策和产品方向提供数据支持
掌握业务对象治理、特征治理、数据质量治理等数据治理核心领域方法论和能力
具备建立数据标准的能力，能够指导产品经理进行数据标准落标，同时能够依据数据标准，把控整个业务域的库表和系统设计的标准化
在数据质量管理上既具备编写SQL、的技术能力，又要具备数据质量的管理能力，能够从数据质量管理的维度，减少数据不一致、不可用的问题
熟练使用数据治理工具及系统者优先
具备将数据治理与业务场景（如供应链、研发、营销）结合的能力，能够为业务提供可感知的价值
优先资格
熟练使用数据治理工具及系统者优先
有数据治理体系、业务对象治理相关经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 数据治理是数字化转型的关键，技能积累有长期价值
- 公司已上市，平台稳定，有利于职业发展
- 工作涉及多业务场景，能提升业务理解能力
- 技术更新较快，需持续学习新工具和方法
- 责任重大，数据质量问题影响业务决策
- 适合有数据治理经验、SQL技能扎实、注重细节并希望在企业数字化领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 数据治理需要跨部门协作，可能面临沟通挑战
角色解读
- 可以向数据架构师或数据管理专家方向发展
- 晋升为数据治理团队负责人或经理
- 深入特定业务领域，成为业务数据专家
- 负责建立和维护公司的数据治理体系，确保数据质量和标准化
- 制定数据标准并指导产品经理落标，把控系统设计标准化
- 将数据治理与业务场景结合，提供数据支持以驱动业务决策
- 使用SQL等工具进行数据质量管理，减少数据不一致问题
- 精通SQL语言，具备数据查询和脚本编写能力
- 熟悉数据治理方法论，包括业务对象治理、数据质量管理等
- 具备数据标准制定和落地执行的能力
- 良好的团队协作和沟通能力，能与业务部门合作
申请策略
- 研究澳优公司的业务和数据战略，面试时展示对公司的了解
- 准备案例说明如何通过数据治理为业务创造价值
- 突出数据治理项目经验，尤其是业务对象治理和数据质量管理案例
- 强调SQL技能和数据标准制定经验
- 展示与业务部门合作的具体成果
- 列出相关工具如数据治理平台的使用经验
- 学习最新数据治理框架和工具，如数据湖治理、元数据管理
- 提升业务理解能力，熟悉供应链、研发等业务场景
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历，突出挑战、行动和结果
- 结合具体例子说明技术方案和沟通策略
- 强调数据治理对业务价值的贡献和可量化成果
- 请描述一个你主导的数据治理体系建设项目
- 如何确保数据标准在跨系统间的一致性？
- 当业务部门不配合数据治理时，你会怎么处理？
- 你如何衡量数据治理工作的成效？
- 复习数据治理的核心概念和最佳实践
职位点评
薪资福利70
成长发展75
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
公司已上市，可能提供稳定的薪资和福利，但JD未明确披露具体薪资和福利信息。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
75中等
职位涉及数据治理核心技能，有业务场景结合机会，利于技能成长，但未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、数据治理、数据质量管理
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式和WLB信息，工作地点在望城区，可能通勤时间较长。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
数据治理是企业数字化的基础，有助于提升运营效率，但行业属于传统制造业数字化，社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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