普洛斯
大数据团队负责人(J14043)
大数据团队负责人(J14043)
发布于 5 个月前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公信息技术与基础设施
信息技术与基础设施
人工智能
大数据平台
数据架构
数据治理
机器学习
阿里云
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术管理双通道核心岗位，薪资优厚，成长空间大，但工作节奏快，WLB一般。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.5万
比信息技术与基础设施中位数高
发布情况
长期在招 · 142 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
22 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 信息技术与基础设施 · 约 250 个在招
职位详情
关于这个职位
作为大数据团队负责人，你将主导普洛斯集团的数据战略与平台建设，推动数据治理、数据应用及AI前沿技术落地，带领团队构建高效可扩展的大数据体系，并与业务部门紧密协作实现数据驱动决策
该职位要求深厚的技术背景与丰富的管理经验，是技术与管理并重的核心岗位
最低要求
计算机科学、数据科学、信息技术或相关领域的本科或以上学历
至少10年以上大数据平台及应用开发经验，6年以上团队管理经验
有成功领导大规模数据项目的经验，熟悉大数据生态系统及云计算平台服务（如AWS/Azure/阿里/腾讯等云服务
Hadoop、Spark、Kafka等数据生态体系）
熟悉数据治理、数据架构及质量管理
出色的沟通能力和团队协作能力
具备战略思维和商业敏锐度，能够将技术与业务需求结合
具备创新精神和解决问题的能力，能够在快节奏的环境中工作
工作职责
数据能力建设：制定并推动企业数据战略，构建高效、可扩展的大数据平台
领导团队设计和实施数据架构，确保数据平台的高可用性和高性能
推动数据治理和数据质量管理，确保企业数据的准确性、一致性和安全性
数据应用推广：与业务部门紧密合作，识别数据驱动的机会，推动数据在业务中的应用
领导开发数据产品和分析工具，提升企业内部的数据使用效率
推动数据可视化和自助式分析，提升企业整体数据素养
前沿科技（AI）应用建设：探索并引入前沿技术（如人工智能、机器学习等），推动技术创新
领导团队开发AI驱动的解决方案，提升企业竞争力
与外部技术社区和研究机构保持联系，跟踪行业趋势和技术发展
团队管理与协作：领导并培养一支高效的数据及技术团队，推动团队的技术成长和职业发展
与其他高管和部门合作，确保数据战略与公司整体战略一致
与外部合作伙伴和供应商协作，推动技术项目的落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业领先物流地产集团，数据资产丰富，平台空间大，能主导全栈数据建设
- 技术与管理并重，既能深耕技术又能锻炼领导力，职业天花板高
- 薪资待遇优厚，公司稳定，福利完善，适合长期发展
- 传统行业数字化转型过程中，可能面临组织变革和跨部门协同阻力
- 适合拥有10年以上大数据经验、渴望从技术专家转型为技术管理者的资深人士，尤其适合在大型企业中推动数据变革的候选者
缺点 / 挑战
- 需要同时处理技术选型、团队管理及业务对接，多线程工作压力较大
- 需持续跟踪前沿技术（AI/ML），保持技术敏锐度，学习成本较高
角色解读
- 可晋升至首席数据官（CDO）或技术副总裁，负责集团整体数据与AI战略
- 也可横向拓展至业务线高管，利用数据背景驱动业务创新
- 在行业内成为数据领域权威专家，获得CTO或合伙人机会
- 制定企业数据战略，设计并构建可扩展的大数据平台，确保高可用与高性能
- 领导数据治理、数据质量与安全管理，保障数据准确一致与合规
- 与业务部门协作识别数据驱动机会，推动数据产品、分析工具及AI解决方案落地
- 管理并培养数据技术团队，协调跨部门资源，确保技术战略与业务目标一致
- 深厚的大数据技术栈（Hadoop/Spark/Kafka等）及云平台（AWS/Azure/阿里云等）经验
- 数据治理、数据架构设计及项目管理能力，大规模数据项目领导经验
- 战略思维与商业敏锐度，能将技术与业务需求结合，推动数据商业化
- 优秀的团队管理与跨部门沟通能力，能激发团队创新与成长
申请策略
- 深入了解普洛斯业务（物流地产、供应链金融等），准备如何将数据技术与其业务痛点结合
- 展示对团队文化建设的思考，强调如何打造高效数据团队
- 突出领导大规模数据平台建设与迁移的实际项目，强调量化成果（如性能提升、成本降低）
- 展示团队管理经验：团队规模、培养路径、关键人才晋升案例
- 强调与业务部门合作的数据驱动案例，如通过数据产品提升营收或效率
- 如有AI/ML落地经验，务必突出业务价值
- 补充战略层知识：可学习数据中台、数据资产管理等顶层设计方法论
- 加强云原生和AI技术：如熟悉AWS SageMaker、阿里云DataWorks等
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点说明技术选型逻辑和权衡
- 用具体案例展示数据治理与业务敏捷的平衡策略，如分级治理、自动化工具
- 结合数据驱动决策的框架，展示从需求澄清到落地验证的全流程
- 请描述一次你主导的大规模数据平台架构设计决策过程
- 你如何平衡数据治理与业务快速迭代之间的矛盾？
- 请举例说明你如何培养下属并提升团队技术能力
- 如果业务部门提出一个模糊的数据需求，你会如何推进？
- 你对当前AI技术（如LLM）在数据领域的应用有何看法？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
85较高
大型企业高阶管理岗，薪资待遇优厚，福利完善，工作稳定性高，补偿性动机得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：5.0–8.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI/ML技术探索与引入，团队管理培养责任大，职业发展空间广阔，发展性动机核心优势。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Kafka、AWS、Azure、阿里云、人工智能、机器学习
成长机会团队的技术成长和职业发展
业务类型profit_center
工作生活
40较低
工作地点为上海，仅现场办公，且职位描述提到快节奏环境，未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况明确要求弹性/高强度
使命价值
70中等
普洛斯作为物流地产行业龙头，数据驱动业务创新具有一定社会价值，但行业本身非高增长赛道，意义感中等。
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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