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崗位職責(zé)：
確保流入、加工、流出數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)是可靠的、標(biāo)準(zhǔn)的、安全的、易用的，為上層數(shù)據(jù)應(yīng)用（如BI、風(fēng)控、推薦系統(tǒng)）提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)燃料，降低數(shù)據(jù)使用門檻和風(fēng)險。
崗位要求： 要求5年及以上 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域或數(shù)據(jù)治理相關(guān)經(jīng)驗，會java或者python.
行業(yè)背景： 有互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售等數(shù)據(jù)驅(qū)動型行業(yè)背景者優(yōu)先
項目經(jīng)驗： 有參與過數(shù)據(jù)中臺建設(shè)、數(shù)據(jù)平臺治理、大型數(shù)據(jù)倉庫規(guī)范化等項目經(jīng)驗是極大的加分項。
學(xué)歷： 計算機科學(xué)、信息技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
數(shù)據(jù)中臺理念與架構(gòu)理解：
深刻理解數(shù)據(jù)中臺的概念、核心價值（數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、服務(wù)化）及其與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)平臺的差異。
了解數(shù)據(jù)中臺的典型分層架構(gòu)（數(shù)據(jù)采集與集成、數(shù)據(jù)開發(fā)與建模、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)）以及治理工作在各層的嵌入點。
強大的技術(shù)實踐與工具能力：
SQL是必備基礎(chǔ)，要求能熟練編寫復(fù)雜SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)探查、質(zhì)量核查和影響分析。
大數(shù)據(jù)技術(shù)棧： 熟悉Hadoop、Hive、Spark、Flink、Maxcompute、Hologres等大數(shù)據(jù)組件，了解數(shù)據(jù)在這些平臺上的處理和存儲原理。
治理工具平臺：
元數(shù)據(jù)管理： 有Atlas、Datahub、OpenMetadata等開源工具或商業(yè)產(chǎn)品的應(yīng)用和實施經(jīng)驗，能進(jìn)行血緣分析、影響分析。
數(shù)據(jù)質(zhì)量： 有Griffin、Deequ、Apache Griffin或商業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量工具的經(jīng)驗，能設(shè)計、部署和監(jiān)控質(zhì)量規(guī)則。
數(shù)據(jù)安全： 了解Ranger、Sentry等權(quán)限管控工具，熟悉數(shù)據(jù)脫敏、加密技術(shù)。
主數(shù)據(jù)管理： 有相關(guān)工具經(jīng)驗為佳。
核心治理領(lǐng)域深度：
數(shù)據(jù)質(zhì)量： 不僅是定義規(guī)則，更要能自動化實現(xiàn)。 能通過技術(shù)手段（編寫腳本、配置工具）對數(shù)據(jù)中臺中的表進(jìn)行監(jiān)控、告警和生成質(zhì)量報告。
元數(shù)據(jù)管理： 強調(diào)自動化采集。關(guān)注技術(shù)元數(shù)據(jù)（表結(jié)構(gòu)、任務(wù)依賴）、操作元數(shù)據(jù)（任務(wù)運行狀態(tài)、消耗資源）和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)指標(biāo)口徑）的打通和應(yīng)用。
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與建模： 熟悉維度建模理念，能參與制定中臺內(nèi)公共層（如DWD、DWS）的數(shù)據(jù)模型規(guī)范和開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)。
數(shù)據(jù)安全與隱私： 熟悉GDPR、國內(nèi)數(shù)據(jù)安全法等法律法規(guī)，能在中臺內(nèi)推動數(shù)據(jù)分級分類、權(quán)限管控和隱私合規(guī)方案的落地。
數(shù)據(jù)血緣與影響分析： 能利用工具構(gòu)建端到端的數(shù)據(jù)血緣，快速定位數(shù)據(jù)問題的影響范圍，這是數(shù)據(jù)中臺治理的核心能力之一。