数据质量管理员

1. 01

   数据质量管理体系搭建与落地：搭建覆盖数据采集/接入、清洗、加工、产品化、交易、服务全流程的数据质量管理体系，制定制度、标准、规范、SOP；制定适配AI+消费场景的数据质量标准：完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、有效性、可用性、安全性制定数据集、数据产品、AI模型/智能体等对象的专项质量检验规则、验收标准、评级标准；建立数据质量问题发现—定位—整改—复测—闭环—复盘的管理机制，形成问题台账与根因分析。

2. 02

   全类型数据质量检验：负责原始数据接入/采集后的质量核验字段缺失、格式错误、重复、异常值、逻辑冲突、敏感信息泄露以及非结构化数据的质量管控；进行高质量数据集的质量加固：通过AI工具及相关规则进行数据集的质量增强；

3. 03

   负责数据产品的质量验收及监测：交付物一致性、可用性、稳定性、合规性。负责AI模型/智能体相关数据质量管理：训练数据、测试数据、推理数据质量校验，数据偏差、漂移、偏见检测；建立数据质量实时监控+定期巡检机制，定期输出质量报告，预警质量风险。

4. 04

   数据质量治理与问题闭环：主导数据质量问题整改，推动数据提供方、技术开发、业务、算法、运营协同处理；对数据质量问题进行分类分级，制定整改优先级、处理时限、验证标准；建立数据质量回溯与追溯机制，确保数据从源头到产品全链路可查、可验、可追责；沉淀数据质量案例库、规则库、工具库，持续提升治理效率。

①本科及以上学历，计算机、大数据、统计学、数据管理、人工智能、软件工程等相关专业。 ②2年及以上数据质量管理、数据治理、数据标准、数据测试相关工作经验，熟悉数据全生命周期管理，具备全链路数据质量问题解决与体系搭建能力,有高质量数据集、AI大模型、智能体、中试基地、数据交易所/数据平台经验优先。 ③持有数据治理工程师、数据管理专员、数据质量相关认证优先，有高质量数据集建设、行业数据集治理、AI训练数据治理经验优先，有数据交易平台/数据交易所数据质量审核、数据产品验收经验优先