一汽丰田
产品经理(大数据平台设计及开发)-T6
产品经理(大数据平台设计及开发)-T6
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
长春市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
产品管理
元数据管理
大数据治理
数据仓库
数据安全
数据标准
数据目录
数据质量
解决方案
车联网
AI 估算 · 15k–25k
基于长春地区薪资水平，5年以上数据治理经验，产品经理岗位，一汽丰田为传统车企，薪资偏中等，预估月薪1.5-2.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责车联网大数据平台的治理与产品设计，包括元数据管理、数据标准制定、数据质量提升等，需要5年以上数据治理经验，适合有大数据平台落地经验的产品经理
最低要求
学历要求：本科及以上学历，车辆工程、计算机、软件工程专业优先
工作经验：5年以上数据治理或数据中台研发经验，有咨询公司经验的优先
其他：
①具备大数据平台/数据仓库/BI的系统落地经验
②具备如下多种大数据治理专业领域的知识和项目实战经验：a）元数据管理 b）数据目录管理 c）数据标准管理 d）数据质量管理 e）数据安全管理
③具备较高水平的解决方案编制、交流撰写能力
④具有较强的工作责任心，良好的沟通和协调能力，严谨、细致、踏实的工作作风和积极主动的工作态度
工作职责
负责车联网大数据治理（元数据、数据目录、数据标准、数据质量、数据安全等）功能的总体方案设计，确定数据治理流程与制度建设方案
负责数据治理类项目的开展实施，梳理数据资产，提高业务系统的数据质量和应用效果
负责孵化并持续迭代优化数据治理产品，以系统化、智能化能力高效支撑数据业务快速发展
负责推进车联网数据资产盘点与治理工作
负责制定数据标准、构建数据安全和隐私规范，利用数据治理工具来围绕业务场景解决数据质量和安全问题
优先资格
车辆工程、计算机、软件工程专业优先
有咨询公司经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 属于车联网大数据方向，行业前景广阔，技术积累有长期价值
- 一汽丰田为大型车企，平台稳定，福利待遇规范
- 涉及数据治理全链路，技能覆盖面广，有利于职业发展
- 岗位职责清晰，有明确的交付物和影响力
- 传统车企数字化转型中可能面临组织流程较慢的问题
- 需要较强的沟通协调能力，推动跨部门数据治理有一定阻力
- 对数据治理专业深度要求高，需持续学习新技术
- 适合有大数据治理经验、希望深耕车联网领域、偏好稳定平台的产品经理
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据治理专家或数据产品总监方向发展，管理更大规模的团队
- 在车联网领域深耕，成为行业数据治理专家
- 横向拓展至其他大数据平台产品线，如数据中台、数据湖等
- 负责车联网大数据治理平台的整体方案设计，制定数据治理流程与规范
- 推动数据治理项目落地，梳理数据资产，提升数据质量
- 持续迭代数据治理产品，利用系统化智能化手段支撑业务发展
- 制定数据标准和安全隐私规范，解决数据质量问题
- 精通大数据治理体系，包括元数据、数据标准、数据质量、数据安全等领域
- 具备大数据平台/数据仓库/BI的系统落地经验
- 较强的解决方案设计与文档撰写能力
- 良好的沟通协调能力和责任心
申请策略
- 了解一汽丰田在车联网和数字化转型方面的战略，面试中体现对行业的思考
- 准备一个完整的数据治理方案案例，展示从设计到落地的全过程
- 突出大数据治理项目经验，尤其是元数据、数据质量、数据标准等具体案例
- 强调数据中台或数据仓库落地经验，以及解决方案编写能力
- 如果有车联网或汽车行业背景，重点提及
- 展示跨部门协作和推动数据治理规范的成果
- 补强数据治理工具如Atlas、DataHub等元数据平台
- 学习汽车行业数据特点及车联网常见数据模型
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目贡献
- 分层次回答：从技术、流程、组织三个角度阐述数据治理方案
- 突出量化结果：数据质量提升百分比、治理周期缩短等
- 请描述你主导的一个数据治理项目，包括目标、挑战和最终效果
- 数据质量和数据安全如何平衡？请举例说明
- 元数据管理在数据治理中的核心作用是什么？
- 你如何制定数据标准？遇到业务部门不配合怎么办？
- 谈谈你对车联网数据治理特殊性的理解
职位点评
73
综合评分
传统车企数据治理岗，技能成长性好，薪资稳定，但办公灵活性不足。
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。
更适合这类人
适合注重技能成长和稳定性的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
一汽丰田为大型上市车企，薪资水平在长春具有竞争力，但相比互联网公司可能偏低。福利规范，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
80较高
职位涉及大数据治理前沿领域，能积累丰富的数据平台经验，但传统车企技术迭代速度可能较慢。
技术前沿主流现代技术
技术栈大数据治理、数据仓库、BI、车联网
业务类型profit_center
工作生活
60中等
长春生活成本较低，但仅现场办公，缺乏弹性。传统车企加班情况不确定。
工作模式仅现场办公
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
车联网数据治理对汽车行业数字化转型有积极意义，但社会影响力一般。
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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