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崗位職責(zé)： 1.負(fù)責(zé)對主數(shù)據(jù)治理中長期工作計(jì)劃，制定數(shù)據(jù)治理發(fā)展策略與規(guī)劃； 2.負(fù)責(zé)集團(tuán)主數(shù)據(jù)-各單元標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)的集團(tuán)級數(shù)據(jù)模型的建設(shè)和管理； 3.負(fù)責(zé)集團(tuán)層面相關(guān)業(yè)務(wù)方案規(guī)劃、制定及實(shí)施，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)督、考核以及改進(jìn)工作； 4.集團(tuán)統(tǒng)一數(shù)據(jù)治理平臺規(guī)劃及發(fā)展策略，推動集團(tuán)全球數(shù)據(jù)治理平臺的規(guī)劃及實(shí)施； 5.負(fù)責(zé)集團(tuán)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、數(shù)據(jù)治理策略規(guī)劃，協(xié)助展開集團(tuán)大數(shù)據(jù)運(yùn)營分析； 6.技術(shù)方案設(shè)計(jì)：主導(dǎo)企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計(jì)，優(yōu)化 Hadoop/Spark/Flink 集群性能，構(gòu)建實(shí)時(shí)計(jì)算與離線處理混合架構(gòu)，推動數(shù)據(jù)湖倉一體架構(gòu)落地，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化 / 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理 7.數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)：制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，構(gòu)建數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系 8.數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營：推動數(shù)據(jù)服務(wù) API 網(wǎng)關(guān)建設(shè)，建立數(shù)據(jù)生命周期管理策略 9.業(yè)務(wù)需求落地：與業(yè)務(wù)部門共建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，支撐精準(zhǔn)營銷、風(fēng)控反欺詐等業(yè)務(wù)場景，推動實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用。 任職資格： 1.本科及以上學(xué)歷，專業(yè)不限，10 年 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，精通 Hadoop/Spark/Flink 生態(tài)，具備千萬級數(shù)據(jù)量處理實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo) 3 個(gè)以上大型數(shù)據(jù)中臺建設(shè)； 2.熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)：Hadoop/Hive/HBase/Kafka/Spark/Flink，熟悉編程語言：Python/Scala/SQL，熟悉數(shù)據(jù)治理：元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)生命周期管理，熟悉工具鏈：DataX/Sqoop/Azkaban/Zeppelin； 3.熟悉掌握數(shù)據(jù)理論和實(shí)施方法論，熟悉物料主數(shù)據(jù)治理模塊的操作，較強(qiáng)的EXCEL操作能力，熟悉公式的運(yùn)用和數(shù)據(jù)篩選、檢索、引用處理等操作；優(yōu)秀的溝通表達(dá)能力，有責(zé)任心，抗壓能力強(qiáng)，能和項(xiàng)目同事一起接受項(xiàng)目安排，接受長期出差； 4.具有3個(gè)以上完整主數(shù)據(jù)或BI項(xiàng)目管理實(shí)施經(jīng)驗(yàn)；擁有主流MDM系統(tǒng)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，獨(dú)立編寫業(yè)務(wù)調(diào)研問卷、業(yè)務(wù)需求分析、藍(lán)圖和解決方案、測試用例、用戶操作手冊等； 5.數(shù)據(jù)分析思維：能根據(jù)業(yè)務(wù)方的需求，進(jìn)行方案涉及及系統(tǒng)規(guī)劃；對數(shù)據(jù)分析比較敏感，能較全面考慮問題，優(yōu)化調(diào)節(jié)系統(tǒng)內(nèi)部個(gè)人和組織、組織和組織之間關(guān)系。