数据治理工程师

一、岗位职责 主要职责： 1、框架与流程建设： 参与设计和实施企业级数据治理框架，包括政策、标准、流程和工具。 制定和维护数据资产目录、数据字典、业务术语表，确保数据含义清晰一致。 建立并推广数据分类、数据血缘和数据生命周期管理的实践。 2、数据质量管理： 与业务部门协作，定义关键数据质量指标和业务规则。 设计并部署数据质量监控系统，定期评估、测量和报告数据质量状况。 主导数据质量问题的根因分析、跟踪和解决，形成闭环管理。 3、元数据管理： 管理和维护元数据，实现数据资产的自动采集、关联和可视化。 梳理和绘制关键业务数据的数据血缘，支持影响分析和合规审计。 4、数据安全与合规： 协助制定数据安全策略和数据访问权限控制规范。 确保数据处理活动符合内外部法规要求（如GDPR、个人信息保护法等）。 参与数据隐私和敏感信息的管理与脱敏工作。 5、协作与推广： 作为数据治理领域的专家，为业务和技术团队提供咨询和培训。 推动数据治理文化在全公司的普及，提升全员的数据素养。 二、岗位要求 任职要求： 1、必备条件： 学历与经验： 计算机科学、信息技术、统计学或相关专业本科及以上学历，拥有3年以上数据治理、数据管理或数据质量相关工作经验。 2、技术技能： 精通SQL，具备出色的数据处理和分析能力。 熟悉至少一种主流的数据治理/数据目录工具，如：Collibra, Alation, Informatica EDC, Apache Atlas等。 了解数据仓库、数据湖相关概念和技术（如Hive, Spark, Kafka等）。 具备一定的数据建模知识，理解维度建模。 了解数据安全、隐私保护和相关法律法规。 3、专业能力： 深刻理解数据治理的核心领域（DAMA-DMBOK框架优先），包括数据质量、元数据、主数据等。 具备优秀的数据分析和问题解决能力，能对复杂数据问题进行根因分析。 出色的文档编写能力，能清晰地撰写流程、规范和报告。 4、通用技能： 优秀的沟通和协调能力，能够与非技术背景的业务人员有效合作。 具备强烈的责任心、主动性和团队合作精神。 逻辑清晰，注重细节，对数据质量有极高的要求。 5、优先考虑条件： 持有CDMP、DCAM等相关数据治理认证。 有在大型企业成功落地数据治理项目的经验。。 具备一定的脚本编程能力（如Python, Shell）以自动化数据处理任务。 了解敏捷开发方法论