主分类：数据工程与数据平台研发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"responsibilities": "1.采购数据治理：主导采购项目、合同、订单、供应商等采购全流程的数据标准化建设，设计数据字典与分类体系，确保跨系统口径统一；探索利用AI工具实现主数据自动清洗、去重、匹配与异常识别。\n2.数据质量管理体系搭建：建立采购数据质量度量框架（完整性、准确性、一致性、时效性），设计并运营DQC规则与巡检机制；通过AI辅助完成数据质量监控、异常预警与自动化修复。\n3.AI Agent数据底座建设：为采购AI Agent（数字员工）提供可信赖的数据基础，定义AI场景所需的数据标准、标注规范与接口规格，推动数据从\"能用\"到\"AI可用\"的升级。\n4.跨系统数据打通与分析：协同IT与业务部门，推动采购全流程（需求→项目→供应商→合同→订单→付款）数据贯通；利用AI工具加速数据分析与洞察产出，为管理决策提供数据支撑。\n5.AI工具在团队的落地推广：主导AI工具在数据治理及日常工作中的应用，制定使用规范与最佳实践；与技术团队协作推动AI能力在采购数据场景中的集成。\n6.加强组织内外的协调与沟通，确保信息流通和资源的有效利用。",
"requirements_text": "1.能独立完成采购/供应链领域的数据治理项目（主数据标准化、数据质量管理、口径对齐等），有实际落地经验。\n2.SQL熟练，能独立从数仓拉数验证、编写质量校验规则、完成数据profiling。\n3.熟练使用至少一种AI工具（ChatGPT/Kimi/豆包/Claude/Copilot等）辅助日常工作，有将AI融入工作流程的实践经验。\n4.结构化思维强，能将复杂的数据问题拆解为可执行的治理方案。\n5.跨部门协调推动能力：数据治理50%是技术，50%是推动——需要推动业务改数据录入习惯、推动IT改系统字段、推动管理层认可数据标准。",
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"job_highlights": "1.AI渗透最深的采购场景：将在真实的人机协作环境中工作，积累一线AI+采购数据治理经验。\n2. 完善的AI工具资源：公司内部AI工具生态完善（AI编码助手、AI Agent平台、NoCode平台等），鼓励用AI替代重复劳动，把精力放在真正有价值的判断和创造上。\n3. AI+采购战略落地：直接参与公司AI+采购方向的战略实施，影响采购数字化转型的走向。"
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"fulltext": "采购数据治理专家\n采购数据治理专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：公司事务平台\n职位类别：零售类\n职位族群：采购\n更新时间：2026-04-28\n\n岗位职责\n1.采购数据治理：主导采购项目、合同、订单、供应商等采购全流程的数据标准化建设，设计数据字典与分类体系，确保跨系统口径统一；探索利用AI工具实现主数据自动清洗、去重、匹配与异常识别。\n2.数据质量管理体系搭建：建立采购数据质量度量框架（完整性、准确性、一致性、时效性），设计并运营DQC规则与巡检机制；通过AI辅助完成数据质量监控、异常预警与自动化修复。\n3.AI Agent数据底座建设：为采购AI Agent（数字员工）提供可信赖的数据基础，定义AI场景所需的数据标准、标注规范与接口规格，推动数据从\"能用\"到\"AI可用\"的升级。\n4.跨系统数据打通与分析：协同IT与业务部门，推动采购全流程（需求→项目→供应商→合同→订单→付款）数据贯通；利用AI工具加速数据分析与洞察产出，为管理决策提供数据支撑。\n5.AI工具在团队的落地推广：主导AI工具在数据治理及日常工作中的应用，制定使用规范与最佳实践；与技术团队协作推动AI能力在采购数据场景中的集成。\n6.加强组织内外的协调与沟通，确保信息流通和资源的有效利用。\n\n岗位基本要求\n1.能独立完成采购/供应链领域的数据治理项目（主数据标准化、数据质量管理、口径对齐等），有实际落地经验。\n2.SQL熟练，能独立从数仓拉数验证、编写质量校验规则、完成数据profiling。\n3.熟练使用至少一种AI工具（ChatGPT/Kimi/豆包/Claude/Copilot等）辅助日常工作，有将AI融入工作流程的实践经验。\n4.结构化思维强，能将复杂的数据问题拆解为可执行的治理方案。\n5.跨部门协调推动能力：数据治理50%是技术，50%是推动——需要推动业务改数据录入习惯、推动IT改系统字段、推动管理层认可数据标准。\n\n岗位亮点\n1.AI渗透最深的采购场景：将在真实的人机协作环境中工作，积累一线AI+采购数据治理经验。\n2. 完善的AI工具资源：公司内部AI工具生态完善（AI编码助手、AI Agent平台、NoCode平台等），鼓励用AI替代重复劳动，把精力放在真正有价值的判断和创造上。\n3. AI+采购战略落地：直接参与公司AI+采购方向的战略实施，影响采购数字化转型的走向。\n1.采购数据治理：主导采购项目、合同、订单、供应商等采购全流程的数据标准化建设，设计数据字典与分类体系，确保跨系统口径统一；探索利用AI工具实现主数据自动清洗、去重、匹配与异常识别。\n2.数据质量管理体系搭建：建立采购数据质量度量框架（完整性、准确性、一致性、时效性），设计并运营DQC规则与巡检机制；通过AI辅助完成数据质量监控、异常预警与自动化修复。\n3.AI Agent数据底座建设：为采购AI Agent（数字员工）提供可信赖的数据基础，定义AI场景所需的数据标准、标注规范与接口规格，推动数据从\"能用\"到\"AI可用\"的升级。\n4.跨系统数据打通与分析：协同IT与业务部门，推动采购全流程（需求→项目→供应商→合同→订单→付款）数据贯通；利用AI工具加速数据分析与洞察产出，为管理决策提供数据支撑。\n5.AI工具在团队的落地推广：主导AI工具在数据治理及日常工作中的应用，制定使用规范与最佳实践；与技术团队协作推动AI能力在采购数据场景中的集成。\n6.加强组织内外的协调与沟通，确保信息流通和资源的有效利用。\n1.能独立完成采购/供应链领域的数据治理项目（主数据标准化、数据质量管理、口径对齐等），有实际落地经验。\n2.SQL熟练，能独立从数仓拉数验证、编写质量校验规则、完成数据profiling。\n3.熟练使用至少一种AI工具（ChatGPT/Kimi/豆包/Claude/Copilot等）辅助日常工作，有将AI融入工作流程的实践经验。\n4.结构化思维强，能将复杂的数据问题拆解为可执行的治理方案。\n5.跨部门协调推动能力：数据治理50%是技术，50%是推动——需要推动业务改数据录入习惯、推动IT改系统字段、推动管理层认可数据标准。",
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