亿滋
Data Visualization and Semantic Engineer
Data Visualization and Semantic Engineer
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
Mumbai, India
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
数据可视化
数据建模
BigQuery
DAX
KPI
Power BI
语义层
AI 估算 · 60k–100k
该岗位要求高级数据可视化与语义层专精技能，在跨国巨头企业负责核心数据解决方案，技术门槛高，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于数据可视化和语义层构建的高级技术岗位
你将作为专家，负责设计和优化供业务自助服务使用的语义层，并指导、构建高效的数据解决方案
核心工作包括创建数据建模与可视化的最佳实践模板，担任Power BI和语义层的主要培训师，并为项目执行提供专业咨询
最低要求
学士学位，IT相关领域的硕士学位优先
年以上咨询或IT行业经验，主导数据解决方案的实施
年围绕语义层、数据模型和KPI计算的经验
具备领导复杂数据设计（涉及多维模型和自定义聚合）的先前经验
年Power BI / DAX经验，熟悉GCP/Big Query数据源者优先
理解数据结构和算法，具备强大的问题解决能力
有解决数据分析挑战（如性能、引用、质量、集成）的经验，持有GCP和/或Azure数据解决方案认证者优先
了解机器学习和统计预测活动者优先
工作职责
与所有亿滋数据与分析项目紧密合作，指导、控制并构建高效且支持自助服务的数据解决方案
创建/设计与语义、数据建模和可视化相关的模板和最佳实践
培训培训师：担任主要的Power BI和语义培训师
作为关键专家点，提供咨询并帮助项目执行
保持与时俱进并测试创新及新功能，以验证其是否可用于生产环境
参与语义和可视化实践社区的成功建设
优先资格
硕士学位（IT相关领域）
熟悉GCP/Big Query数据源
持有GCP和/或Azure数据解决方案认证
了解机器学习和统计预测活动
熟悉BI工具如Tableau, Excel, Alteryx, R, Python等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在跨国食品巨头工作，能接触到海量、复杂的全球业务数据，项目规模和影响力大
- 专注于前沿的数据语义层和可视化领域，技能组合（Power BI专家、语义层设计）在市场上稀缺且价值高
- 角色兼具技术实施、方案设计和内部赋能（培训），能全面锻炼技术、沟通和领导能力
- 公司提供明确的职业发展框架和国际轮岗机会（如Volunteer International Transfer Policy），平台广阔
- 需要协调多个数据与分析项目，平衡深度技术工作与广泛的咨询、培训职责，对多任务处理能力要求高
- 适合拥有5年以上数据领域经验，希望在数据可视化、语义层专精领域成为专家，并乐于通过培训和咨询赋能他人的资深数据工程师或分析师
缺点 / 挑战
- 作为专家，需要持续跟进Power BI、云平台等技术的快速迭代，并判断其生产适用性，学习压力不小
- 在大型企业推动数据自助服务和最佳实践，可能面临跨部门协作和变革管理的挑战
角色解读
- 技术专家路径：可向数据架构师、首席数据工程师等深度技术专家方向发展，主导企业级数据平台建设
- 管理路径：凭借项目指导和培训经验，可转向数据团队的技术负责人或经理，管理数据产品交付和团队
- 业务融合路径：深入理解业务后，可转向数据分析负责人或业务智能顾问，直接驱动业务决策与创新
- 作为语义层专家，负责设计、实施和优化供业务用户自助分析的数据语义层
- 与数据分析项目团队合作，指导并构建高效、可复用的数据解决方案和最佳实践模板
- 担任内部培训师，负责Power BI和语义层相关知识的传授与能力建设
- 跟踪并评估数据工具（如Power BI）的新功能，推动技术创新在生产环境的应用
- 精通Power BI、DAX以及语义层（Semantic Layer）的设计与优化，能够构建复杂的数据模型
- 拥有扎实的数据结构和算法基础，以及解决数据性能、质量和集成等挑战的实战经验
- 具备优秀的沟通和培训能力，能够将复杂的技术概念清晰地传达给不同背景的业务和技术人员
- 熟悉云数据平台（如GCP BigQuery）和主流BI工具（如Tableau），了解数据分析和可视化全流程
申请策略
- 深入了解亿滋国际（Mondelēz）的核心零食品牌和业务，思考数据如何在其“引领零食未来”的使命中发挥作用
- 在申请和面试中，强调你不仅是一个技术执行者，更是一个乐于分享、能推动团队能力提升的“培训师”和“顾问”
- 重点展示主导或深度参与的数据可视化/语义层项目，详细说明你设计的模型、解决的性能或业务问题以及带来的价值
- 突出你在Power BI、DAX以及至少一种云数据平台（如GCP BigQuery）上的实战经验和认证（如有）
- 列举你进行内部培训、编写技术文档或建立最佳实践的经历，证明你的知识分享和赋能能力
- 用具体案例说明你如何与业务或项目团队合作，理解需求并交付可自助使用的数据解决方案
- 如果对GCP/BigQuery不熟，可快速学习相关核心概念和SQL，考取Associate Cloud Engineer或Data Engineer认证会加分
- 深入钻研Power BI高级功能（如DirectQuery优化、复合模型、AI视觉）和DAX性能调优，准备能体现深度的项目案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的项目经验回答，重点突出你的个人贡献和技术决策
- 对于解决方案类问题，展示你的系统性思维：从理解业务需求、设计技术方案、考虑性能与可维护性，到最终交付和获取反馈的全过程
- 在回答关于培训和协作的问题时，强调你的沟通技巧、换位思考能力以及将复杂问题简单化的方法
- 请描述一个你设计并实施的最复杂的Power BI语义层或数据模型
- 你遇到了哪些挑战，是如何解决的？
- 你如何确保你构建的数据模型和报表具有良好的性能，尤其是在处理大规模数据时？
- 请举例说明你如何培训非技术背景的业务用户使用Power BI或理解数据语义层
- 当业务团队对同一个KPI有不同的计算逻辑需求时，你作为语义层专家会如何处理？
职位点评
Watch Jobs