主分类：数据运营与质量管理
辅助：数据分析与数据科学（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "云智能集团",
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"job_category": "数据研发"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "云计算 / 人工智能",
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"company_description": "阿里云提供云基础设施、AI模型、智能体和计算服务。"
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 1,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "一、数据治理与数据资产管理\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 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\n二、数据运营与可视化看板\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 利用BI工具输出定期报告，提供数据驱动的见解和建议\n三、数据标注与数据服务\n1. 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\n2. 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\n3. 协助众包标注平台运营，跟踪标注进度和执行质量",
"requirements_text": "基本条件\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n技术能力\n1. 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\n2. 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\n3. 熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先\n4. 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\n业务与软技能\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 工作细致认真，对数据质量有责任心，具备文档编写能力\n加分项（Nice to Have）\n1. 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\n2. 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\n3. Agent搭建、Website搭建经验\n4. 了解数据分级分类、数据安全合规相关知识\n5. 有阿里云DataWorks、MaxCompute等产品使用经验",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Tableau",
"Power BI",
"数据分析",
"数据治理",
"内部控制",
"沟通能力",
"逻辑思维",
"建模",
"培训"
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"preferred_qualifications": "1. 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；3. 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；3. 熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先；加分项（Nice to Have）；1. 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",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州\n阿里云智能-数据工程师-数据治理-杭州\n\n基础信息\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n一、数据治理与数据资产管理\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 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\n二、数据运营与可视化看板\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 利用BI工具输出定期报告，提供数据驱动的见解和建议\n三、数据标注与数据服务\n1. 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\n2. 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\n3. 协助众包标注平台运营，跟踪标注进度和执行质量\n\n职位要求\n基本条件\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n技术能力\n1. 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\n2. 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\n3. 熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先\n4. 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\n业务与软技能\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 工作细致认真，对数据质量有责任心，具备文档编写能力\n加分项（Nice to Have）\n1. 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\n2. 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\n3. Agent搭建、Website搭建经验\n4. 了解数据分级分类、数据安全合规相关知识\n5. 有阿里云DataWorks、MaxCompute等产品使用经验\n一、数据治理与数据资产管理\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 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\n二、数据运营与可视化看板\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 利用BI工具输出定期报告，提供数据驱动的见解和建议\n三、数据标注与数据服务\n1. 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\n2. 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\n3. 协助众包标注平台运营，跟踪标注进度和执行质量\n基本条件\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n技术能力\n1. 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\n2. 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\n3. 熟悉Python（Pandas、Matplotlib）或R进行数据分析者优先\n4. 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\n业务与软技能\n1. 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\n2. 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\n3. 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\n4. 工作细致认真，对数据质量有责任心，具备文档编写能力\n加分项（Nice to Have）\n1. 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\n2. 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\n3. Agent搭建、Website搭建经验\n4. 了解数据分级分类、数据安全合规相关知识\n5. 有阿里云DataWorks、MaxCompute等产品使用经验",
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