阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州

1. 01

   数据治理与数据资产管理

2. 01

   负责所负责数据模块的数据抽取、清洗、转换与质量检核，落地数据获取、清洗、转换、打标等标准化流程

3. 02

   执行所负责资产域的元数据维护与数据血缘梳理，协助维护数据资产目录，保障数据准确率达标

4. 03

   协同平台开发团队推进存量数据梳理优化、修复数据，保障数据可用可信

5. 04

   落实数据分级分类与安全合规要求，保障所负责范围敏感数据安全受控 二、数据运营与可视化看板

6. 01

   深入理解IDC业务运转逻辑（选址、设计、建设、运维、成本），独立负责单一业务域数据看板的建设与日常运营

7. 02

   做好口径对齐与指标规范落地，确保看板数据口径准确、数据语言体系一致

8. 03

   快速响应业务数据需求，完成日常取数与分析，协助开展异动追因与专项分析

9. 04

   利用BI工具输出定期报告，提供数据驱动的见解和建议 三、数据标注与数据服务

10. 01

    落地所负责模块的标注方案，执行标注验收与质量抽检，确保标注质量满足模型训练要求

11. 02

    参与智能问答、Data Skills等数据服务的建设与运营，跟踪使用效果并推动问题修复与优化迭代

12. 03

    协助众包标注平台运营，跟踪标注进度和执行质量

基本条件

1. 01

   本科及以上学历，计算机、数学、统计学、数据科学或相关专业优先

2. 02

   1年及以上数据开发、数据处理、数据分析或数据治理相关工作经验，做事符合规范、不图捷径，优秀应届生亦可考虑

3. 03

   理解数据治理的基本理论和实践（数据质量、数据标准、元数据、数据血缘），有实际项目经验者优先 技术能力

4. 01

   精通SQL，熟练使用ODPS/MaxCompute、Hive等大数据平台，能独立完成数据抽取与清洗转换

5. 02

   熟练使用至少一种主流BI工具（Tableau / Power BI / QuickBI / Looker），能独立完成看板建设

6. 03

   熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先

7. 04

   了解数据仓库基本概念，理解维度建模、事实表/维度表的设计方法 业务与软技能

8. 01

   具备优秀的逻辑思维能力和数据敏感度，能够独立完成复杂数据分析任务，能自己发现并解决常见数据问题

9. 02

   具备良好的横向沟通能力，理解一线痛点，快速响应数据需求，能够将技术语言转化为业务可理解的信息

10. 03

    具备跨部门协作能力，能与业务方、平台团队、内控团队有效协同

11. 04

    工作细致认真，对数据质量有责任心，具备文档编写能力 加分项（Nice to Have）

12. 01

    有云计算、IDC、基础设施运维相关行业工作经验，熟悉项目交付流程、云产品调度/部署/架构经验者优先

13. 02

    有数据治理相关认证或培训经历，有在大型企业中参与过数据治理项目的经验

14. 03

    Agent搭建、Website搭建经验

15. 04

    了解数据分级分类、数据安全合规相关知识

16. 05

    有阿里云DataWorks、MaxCompute等产品使用经验