一、岗位核心定位
负责构建、维护企业数据全链路技术架构，保障数据高效流转、可靠存储与合规使用，为数据分析、业务决策及数据产品提供底层支撑。搭建业务运营分析，通过 AI 赋能降低全员用数门槛，提升自助用数效率。
二、核心岗位职责
（一）数据架构设计与落地
1. 设计数据仓库、数据湖等适配业务的数据架构，制定分层策略与流转规则。
2. 选型 AI、云环境下的数据存储与计算工具，制定数据命名、格式等规范，输出数据字典。
3. 对接业务系统，设计数据接入方案，主导架构技术落地，保障基础设施稳定。
（二）数据挖掘与维护
1. 组织数据抽取、清洗、转换、加载，处理数据噪声，优化数据源接入与预处理流程。
2. 实现数据脱敏、指标计算等业务逻辑转换，支持 指标体系构建与实时计算需求。
3. 优化数据处理性能，及时解决任务失败、问数结果异常等问题。
（三）数据质量与治理
1. 搭建元数据管理平台，维护数据权限体系，设计核心数据与 AI 问数相关数据质量规则。
2. 落地质量工具与安全措施，开展质量检查，保障数据安全合规与问数结果准确。
（四）数据运营与推广
1. 维护问数字典与语义模型，优化交互体验与响应性能，解决语义歧义等问题。
2. 建立效果评估体系，结合用户反馈迭代优化平台功能。
3. 主持数据产品，编写产品文档，组织验收与上线后优化。
4. 选型零代码 / AI 等自助分析工具，开展公司内部培训推广，跟踪技术趋势并推动技术升级。
三、任职要求
（一）综合素质
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、人工智能等相关专业。
2. 5 年以上软件产品或数据工程师相关工作经验，熟悉帆软 FDL/BI工具，持有 CDMP、AWS 大数据认证或 AI 相关认证者优先。有 AI 问数平台、数据中台搭建经验者优先；
3. 严谨细致、责任心强，具备抗压能力、跨团队沟通能力与需求转化能力，能用非技术语言解释数据逻辑。
4. 具备持续学习能力与文档沉淀能力，能输出规范技术文档与操作手册。
（二）技术能力
1. 熟练掌握 Python、SQL，熟悉 Java/Scala 者优先；有大模型 API 调用、Prompt Engineering 经验者优先。
2. 熟悉离线 / 实时数据处理技术、ETL 工具，掌握关系型数据库与大数据存储、云存储、数据湖技术。
3. 能设计数据质量规则，熟悉质量工具或自研校验脚本，掌握元数据管理与数据血缘追踪。
4. 具备数据分层架构设计与选型能力。
5. 熟悉数据安全合规法规，具备 NLP 基础认知，有 AI 问数产品选型、部署或二次开发经验者优先。