崗位職責：
全面負責企業級數據架構的規劃、設計、落地與優化，搭建高效、可靠的數據資產體系，支撐業務數字化轉型與數據驅動決策。具體職責如下：
1.戰略規劃與架構設計：
結合企業業務戰略，制定中長期數據架構藍圖，涵蓋數據模型、存儲、集成、計算與應用全鏈路，適配數據倉庫、數據湖、湖倉一體等核心場景；
主導概念/邏輯/物理數據建模，選用星型/雪花模型、Data Vault等適配方法，保障數據一致性與可擴展性，支撐BI分析、AI建模等核心數據需求；
制定數據集成、遷移、備份與恢復策略，設計高可用、高性能的數據管道（ETL/ELT），確保數據流轉高效準確。
2.數據治理與標準化：
建立并落地全鏈路數據治理體系，覆蓋數據標準、元數據管理、數據血緣、數據質量、數據安全與隱私保護（含數據脫敏、權限管控等）；定義數據生命周期管理流程，推動數據資產化建設，提升數據復用率與可信度；
制定數據架構相關制度、規范與操作流程，監督執行并持續優化，解決數據孤島、數據不一致等核心問題。
3.技術選型與落地實施：
評估并引入適配企業需求的大數據技術棧（Hadoop、Spark、Flink、Kafka等）、數據庫（關系型/NoSQL/MPP）及云數據平臺，平衡技術性能與成本投入；
主導數據架構落地實施，制定詳細項目計劃，協調跨團隊（業務、IT、數據）資源，解決開發、測試、上線全流程中的技術瓶頸；
指導數據工程師、開發團隊開展工作，審核技術方案，確保架構落地符合設計標準與業務需求。
4.性能優化與問題解決：
持續監控數據系統運行性能，識別存儲、計算、網絡等環節的性能瓶頸，通過SQL調優、分庫分表、索引優化、資源調度等手段提升系統效率；
負責數據系統故障診斷與應急處理，建立高可用保障機制，降低業務中斷風險；
優化數據成本結構，通過存儲分層、計算資源彈性調度等方式提升投入產出比。
5.跨部門協作與賦能：
深度對接業務部門，精準挖掘并轉化業務需求為數據架構方案，提供專業的數據咨詢與技術支持；
協同IT團隊、外部合作伙伴推進數據項目落地，解決跨部門數據協作中的核心問題；
開展數據架構相關技術培訓與知識分享，推廣最佳實踐，提升團隊整體數據架構能力。
6.技術創新與趨勢跟蹤：
跟蹤數據架構領域前沿技術（如實時計算、AI數據基礎設施、云原生數據平臺、湖倉一體進階技術等），評估技術引入可行性；
推動數據架構持續演進，適配業務快速變化需求，保障數據架構的先進性、靈活性與可擴展性。
任職要求：
1.學歷與工作經驗：
本科及以上學歷，計算機科學與技術、軟件工程、數據科學、信息管理等相關專業；
8年以上數據相關工作經驗，其中5年以上企業級數據架構設計與落地經驗，有大型互聯網、金融、制造等行業數據架構項目經驗者優先；
具備完整的數據倉庫/數據湖/湖倉一體架構從0到1搭建及優化經驗者優先。
2.專業技能：
精通數據建模方法論（星型/雪花模型、Data Vault等），具備豐富的概念/邏輯/物理模型設計實戰經驗；
熟練掌握大數據技術棧（Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive等），熟悉各類數據庫（MySQL、Oracle、MongoDB、Redis、MPP等）的特性與應用場景，具備技術選型與架構設計能力；
深入理解數據治理體系，包括數據標準、元數據、數據血緣、數據質量、數據安全等模塊的建設與落地邏輯；
具備云原生數據平臺（阿里云、騰訊云、AWS等）架構設計與落地經驗者優先，了解實時計算、AI數據基礎設施相關技術者優先；
具備良好的技術文檔編寫能力，能獨立輸出數據架構藍圖、數據模型設計文檔、技術方案等。
3.綜合素質：
具備優秀的跨部門溝通協調能力，能精準對接業務與技術需求，推動跨團隊項目落地；
具備較強的問題解決能力、邏輯思維能力與項目管理能力，能應對復雜數據架構問題與項目挑戰；
具備持續學習能力，關注行業技術趨勢，能快速接納并應用新技術；
具備強烈的責任心、團隊協作精神與抗壓能力。