工作职责：

全面负责业务侧数据工程团队的日常管理、技术规划与项目交付。核心职责包括搭建稳定、可复用的业务数据仓库、数据模型与数据管道，对接底层数据平台团队，保障数据质量与交付效率，支撑业务分析、商业决策及运营活动。同时，负责团队技术体系建设、成员能力培养及工程流程标准化，推动数据资产沉淀与复用。

岗位职责
一、团队管理与组织建设
团队管理：负责数据工程团队的日常管理、任务分配、进度管控与绩效考核，带领团队高效完成数据开发与治理任务。
人才发展：搭建并完善团队技术成长体系，制定成员培养计划，提升团队整体技术能力与业务理解深度，打造高效能工程团队。
流程优化：主导数据开发规范、代码规范与交付标准的建立与落地，优化团队工作流程，提升协作效率与交付质量，减少重复建设。

二、技术规划与架构建设
架构设计：基于业务发展目标，规划业务侧数据仓库与数据模型架构，设计合理的指标层与明细层数据体系。
项目交付：负责核心数据项目（如数据重构、数据治理、历史数据清洗等）的技术方案设计与落地，确保数据的准确性、完整性与时效性。
平台对接：与底层数据平台团队紧密协作，完成基础设施（如计算资源、存储、数据采集等）的对接与适配，保障业务数据层与底层平台的无缝衔接。
技术优化：推动任务调度优化，数据ROI管理，基础数仓重构，配合推动数据平台升级迭代、系统迁移等技术项目落地，提升数据处理效率与系统稳定性。

三、业务支撑与项目管理
需求对接：对接业务分析、BI 团队及业务部门，梳理业务数据需求，将业务逻辑转化为可落地的数据开发方案。
交付保障：统筹核心数据项目的全流程交付，把控项目进度、风险与质量，按时支撑 BI 看板与商业分析需求。
问题处理：负责数据开发过程中的技术与数据质量问题，主动预警项目风险，协调跨团队资源解决阻塞问题，保障核心业务数据稳定输出。
资产沉淀：建立数据字典与模型文档，推动数据资产复用，降低临时取数与重复开发成本。

四、跨团队协同
协作对接：与数据平台、BI、商分及业务部门紧密协作，对齐数据标准、项目节奏与技术规格。
战略支撑：参与公司整体数据体系规划，为底层平台建设提供业务侧需求建议，避免平台与业务脱节。
项目推进：协同完成跨团队数据项目，推动整体数据能力提升，支撑公司业务战略落地。

任职资格：

学历与经验
本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学等相关专业
8年以上数据工程/大数据相关工作经验；
5年以上团队管理或技术管理经验，具备带领中大型技术团队经验；
专业技能
精通数据仓库建模理论（维度建模、雪花模型、星型模型），熟练掌握 SQL，具备复杂 SQL 优化及 ETL 开发经验。
熟悉主流大数据技术栈，掌握 Hadoop、Spark、EMR、Redshift、Airflow 等数据开发与调度工具，有实际项目落地经验。
熟悉数据治理与数据质量管控流程，具备数据重构、数据整合、历史数据处理等项目经验者优先。
有复杂数据架构设计、跨团队协同及大型项目推动经验；
有主导数据仓库/数据平台/数据中台建设经验优先

综合能力
具备优秀的业务理解力，能快速对接业务需求，将业务逻辑转化为数据解决方案，有 ToB 或 SaaS 行业数据工程经验优先。
具备出色的项目管理能力与跨团队沟通能力，能独立统筹大型数据项目，把控风险与交付节奏。
具备优秀的团队管理能力，能带领团队、制定规范、培养人才，提升团队整体交付能力。
工作积极主动、责任心强，具备较强的问题解决能力与抗压能力，能适配快速变化的业务需求。

核心胜任力
技术 + 业务双驱动：兼具深厚的数据工程技术能力与业务理解，避免技术脱离业务。
团队领导力：能有效带领团队、建立规范、培养人才，提升团队整体效能。
项目统筹力：能把控多项目并行进度，解决技术与协作瓶颈，确保交付。
跨团队协作力：能高效对接底层平台与业务侧，对齐需求与资源。