主分类：数据产品经理
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "汽车数据分析师（数据治理方向）",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "未披露",
"location": "北京",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "数据分析"AI生成
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"company": {
"company_name": "小米集团",
"company_industry": "消费电子 / 智能制造 / 物联网",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "xiaomi.com",
"company_description": "小米是一家消费电子和智能制造企业，以智能手机、智能硬件和物联网平台为核心。"
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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1. 推动智能网联汽车领域的数据管理与治理体系建设，聚焦数据标准、指标口径、主数据、一致性校验、数据使用权限等关键环节；\n2. 协同业务部门与数据平台团队，梳理重点业务域（如研发、制造、销售、用户等）的核心数据资产与指标体系，促进数据定义清晰、上下游协同一致；\n3. 组织并推动跨部门数据治理机制落地，推动建立数据责任人制度、数据质量问题反馈与处理流程、数据资产目录与元数据管理流程；\n4. 聚焦数据“能用、可控、可信”，协调解决数据混乱、口径不统一、数据难用等问题，保障数据对业务的支持能力；\n5. 沉淀数据治理与管理方法论，包括指标管理规范、数据分层设计原则、业务数据需求响应机制等，提升团队整体的数据专业度；\n6. 建立与业务、技术、数据分析等团队的良好合作关系，以产品化方式推动数据治理理念在组织中落地，推动“用数据做决策”的文化养成。",
"requirements_text": "1. 本科及以上学历，5年以上数据相关经验，具备数据治理、指标管理、数据标准管理或主数据管理经验；\n2. 熟悉主流的数据管理理念，如数据分层设计、数据血缘与溯源、数据质量管理、元数据管理等，能够与业务方清晰沟通数据边界与口径；\n3. 具备强烈的业务服务意识与沟通协调能力，能在多团队间推动达成共识；\n4. 有组织协调数据治理工作的经验，如数据责任人制度建设、指标口径统一治理、跨部门数据治理项目落地经验者优先；\n5. 能够抽象问题、沉淀方法、系统性思考数据管理策略。\n\n我们希望你是这样的人\n- 你对“数据混乱”深恶痛绝，愿意推动从源头治理；\n- 你善于在复杂组织中达成共识、推动统一，具备跨部门沟通力与产品推动力；\n- 你愿意构建一个面向未来的、可持续演进的智能网联汽车数据治理体系；\n- 你具备产品化思维，能用结构化、迭代式方法推动治理理念从“文件”变为“系统性组织实践”。",
"skills": [AI生成
"数据治理",
"质量管理",
"沟通协调",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "4. 有组织协调数据治理工作的经验，如数据责任人制度建设、指标口径统一治理、跨部门数据治理项目落地经验者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"fulltext": "汽车数据分析师（数据治理方向）\n职位描述\n1. 推动智能网联汽车领域的数据管理与治理体系建设，聚焦数据标准、指标口径、主数据、一致性校验、数据使用权限等关键环节；\n2. 协同业务部门与数据平台团队，梳理重点业务域（如研发、制造、销售、用户等）的核心数据资产与指标体系，促进数据定义清晰、上下游协同一致；\n3. 组织并推动跨部门数据治理机制落地，推动建立数据责任人制度、数据质量问题反馈与处理流程、数据资产目录与元数据管理流程；\n4. 聚焦数据“能用、可控、可信”，协调解决数据混乱、口径不统一、数据难用等问题，保障数据对业务的支持能力；\n5. 沉淀数据治理与管理方法论，包括指标管理规范、数据分层设计原则、业务数据需求响应机制等，提升团队整体的数据专业度；\n6. 建立与业务、技术、数据分析等团队的良好合作关系，以产品化方式推动数据治理理念在组织中落地，推动“用数据做决策”的文化养成。\n\n职位要求\n1. 本科及以上学历，5年以上数据相关经验，具备数据治理、指标管理、数据标准管理或主数据管理经验；\n2. 熟悉主流的数据管理理念，如数据分层设计、数据血缘与溯源、数据质量管理、元数据管理等，能够与业务方清晰沟通数据边界与口径；\n3. 具备强烈的业务服务意识与沟通协调能力，能在多团队间推动达成共识；\n4. 有组织协调数据治理工作的经验，如数据责任人制度建设、指标口径统一治理、跨部门数据治理项目落地经验者优先；\n5. 能够抽象问题、沉淀方法、系统性思考数据管理策略。\n\n我们希望你是这样的人\n- 你对“数据混乱”深恶痛绝，愿意推动从源头治理；\n- 你善于在复杂组织中达成共识、推动统一，具备跨部门沟通力与产品推动力；\n- 你愿意构建一个面向未来的、可持续演进的智能网联汽车数据治理体系；\n- 你具备产品化思维，能用结构化、迭代式方法推动治理理念从“文件”变为“系统性组织实践”。\n1. 推动智能网联汽车领域的数据管理与治理体系建设，聚焦数据标准、指标口径、主数据、一致性校验、数据使用权限等关键环节；\n2. 协同业务部门与数据平台团队，梳理重点业务域（如研发、制造、销售、用户等）的核心数据资产与指标体系，促进数据定义清晰、上下游协同一致；\n3. 组织并推动跨部门数据治理机制落地，推动建立数据责任人制度、数据质量问题反馈与处理流程、数据资产目录与元数据管理流程；\n4. 聚焦数据“能用、可控、可信”，协调解决数据混乱、口径不统一、数据难用等问题，保障数据对业务的支持能力；\n5. 沉淀数据治理与管理方法论，包括指标管理规范、数据分层设计原则、业务数据需求响应机制等，提升团队整体的数据专业度；\n6. 建立与业务、技术、数据分析等团队的良好合作关系，以产品化方式推动数据治理理念在组织中落地，推动“用数据做决策”的文化养成。\n1. 本科及以上学历，5年以上数据相关经验，具备数据治理、指标管理、数据标准管理或主数据管理经验；\n2. 熟悉主流的数据管理理念，如数据分层设计、数据血缘与溯源、数据质量管理、元数据管理等，能够与业务方清晰沟通数据边界与口径；\n3. 具备强烈的业务服务意识与沟通协调能力，能在多团队间推动达成共识；\n4. 有组织协调数据治理工作的经验，如数据责任人制度建设、指标口径统一治理、跨部门数据治理项目落地经验者优先；\n5. 能够抽象问题、沉淀方法、系统性思考数据管理策略。\n\n我们希望你是这样的人\n- 你对“数据混乱”深恶痛绝，愿意推动从源头治理；\n- 你善于在复杂组织中达成共识、推动统一，具备跨部门沟通力与产品推动力；\n- 你愿意构建一个面向未来的、可持续演进的智能网联汽车数据治理体系；\n- 你具备产品化思维，能用结构化、迭代式方法推动治理理念从“文件”变为“系统性组织实践”。",
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