数据治理工程师(211/985)
1、硕士(211)及以上学历，计算机、信息管理、数学等相关专业
2、3年以上数据治理、数据管理或数据开发相关经验
3、熟悉数据治理体系（DMBOK等）及核心模块（元数据、数据质量、主数据）
4、掌握SQL，了解常用数据库及大数据平台（Hadoop、Hive等）
5、有Spark、Flink、Airbyte、DataX、Kafka等治理技术工具经验者优先
6、了解数据安全法规（个保法、GDPR）者优先
7、具备良好的沟通推动能力和文档撰写能力
1. 数据标准与规范建设
负责制定和维护公司数据标准、数据命名规范、数据字典等治理文档
推动各业务系统在数据定义、格式、口径上达成一致，减少数据二义性
2. 元数据管理
建立和维护企业元数据（业务元数据、技术元数据、操作元数据）
管理数据血缘关系，支持数据溯源和变更影响分析
3. 数据质量管理
设计数据质量检核规则（完整性、唯一性、准确性、一致性、及时性）
定期监控数据质量，发现并推动解决数据问题，输出质量报告
4. 主数据管理
负责核心主数据（客户、产品、供应商、组织等）的统一管控
建立主数据申请、审核、分发、变更的全生命周期流程
5. 数据安全与合规
识别敏感数据字段，落实数据脱敏、加密、权限控制等安全措施
配合法务与合规团队，确保数据处理符合《个人信息保护法》等法规要求
6. 数据生命周期管理
制定数据存储、归档、清理策略，平衡存储成本与访问性能
推动冷热数据分层、历史数据转储等落地执行
7. 治理工具与平台建设
参与或主导数据治理工具（如元数据管理、数据质量监控平台）的选型与落地
推动治理流程自动化，提升治理效率
8. 跨部门协作与推动
与数据开发、业务、产品、运维等团队协作，推动治理规范落地
开展数据治理培训，提升全员数据质量意识
市场总监(数据要素方向)
1. 经验要求
本科及以上学历，5年以上ToB/G市场经验，其中至少2年担任市场管理岗。
有数据要素、大数据、云计算、企业服务软件（ERP/数据中台）或政府信息化相关行业经验者优先。
有过成功主导市场活动并直接推动项目签约的案例。
2. 专业能力
政策敏感度： 能够快速理解并解读数据要素相关政策，从中提炼市场切入点。
行业认知： 熟悉数据治理、数据资产评估、数据入表、数据交易流通至少一个环节的业务逻辑。
内容把控： 能看懂技术方案，并指导团队将其转化为客户听得懂的“价值语言”（非技术出身可，但需具备快速学习能力）。
活动策划： 擅长策划面向政府/企业高管的闭门会议、行业论坛等专业活动。
3. 资源与软素质
拥有地方政府大数据局、数据交易所、大型企业CIO/CDO等相关人脉资源者优先。
极强的沟通与协同能力（需要与销售、技术交付、生态伙伴等多方合作）。
结果导向，适应偶尔的出差（拜访客户或参加行业会议）。
4. 加分项
了解数据要素市场的基础概念：DCMM（数据管理能力成熟度模型）、数据资产估值方法（成本法/收益法/市场法）等。
有数据交易所、大数据局或大型企业数据管理部门工作背景。
1. 市场战略与政策研究
紧密跟踪国家及各地数据要素相关政策（如“数据二十条”、“数据资产入表”、“数据交易”等），分析政策红利与市场机会，形成公司市场战略建议。牵头制定公司数据要素技术服务产品的市场定位与差异化竞争策略。
2. 品牌建设与行业影响力
建立公司在数据要素领域的专业品牌形象（如数据治理专家、数据资产评估服务商）。
统筹参与行业峰会、撰写白皮书、与数据交易所/行业协会/智库等机构建立合作，提升公司在圈层中的话语权。
3. 商机获取与客户转化
重点开拓地方政府大数据局、数据交易所、数据富集型企业（金融、电力、交通、医疗等） 的潜在客户。
策划并执行线上线下市场活动（如数据要素专题研讨会、闭门沙龙、案例分享会），获取高意向销售线索。
协同销售团队，将市场活动产生的线索有效转化为项目商机（MQL→SQL）。
4. 内容赋能
指导团队产出专业内容，包括但不限于：
数据要素政策解读报告
数据资产入表操作指南
客户成功案例（脱敏后）
标准售前物料（解决方案白皮书、对标分析、ROI测算模型）
5. 渠道与生态合作
拓展与数据交易所、律所、会计师事务所、咨询公司等生态伙伴的联合市场活动，形成“资源置换+线索共享”的合作模式。
6. 团队建设
搭建并管理市场团队（可包含：内容运营、活动策划、数字营销等岗位），建立适合ToB/G业务的绩效考核体系。
运营总监
1. 经验要求
本科及以上学历，8年以上ToB/ToG企业运营或项目管理经验，其中至少3年以上运营管理岗位经验。
有数据要素、大数据、企业服务软件（ERP/数据中台/SaaS）、咨询公司或政府信息化项目交付管理经验者优先。
有从0到1搭建运营体系（流程、工具、团队）的成功案例者优先。
2. 专业能力
项目管理能力： 精通项目管理方法论（如PMP、Prince2、敏捷），能够管理多个并行复杂项目，识别风险并制定应对方案。
数据分析能力： 能够建立运营数据指标体系，熟练使用Excel/BI工具进行分析，从数据中发现问题和机会。
流程设计与落地能力： 善于梳理业务逻辑，设计可执行、可衡量的流程规范，并推动团队落地执行。
客户沟通能力： 具备与政企客户（如大数据局、大型企业数据管理部门）进行项目交付沟通的能力，能够管理客户预期、处理投诉。
3. 软素质
系统性思维： 能够从公司整体经营视角思考运营工作，不局限于部门利益。
推动力与协调力： 能够跨部门（市场、销售、技术、产品）推动复杂事项落地，在多方博弈中找到最优解。
抗压能力与韧性： 适应ToB/G项目交付中可能出现的反复、延期、变更等压力，保持冷静解决问题。
责任心与细节把控： 对项目交付质量和客户满意度有极强的责任感。
4. 加分项
持有PMP、PRINCE2、敏捷认证或六西格玛绿带/黑带。
了解数据要素领域的基础知识（如DCMM、数据资产估值、数据入表会计处理等）。
有数据交易所、大数据局、大型企业数据管理部门的项目交付经验或人脉资源。
1. 运营战略与经营分析
结合公司“数据要素资产技术服务”业务特点，制定年度运营策略，支撑公司营收及利润目标。
建立经营分析体系，定期输出运营分析报告（包括项目毛利率、人效、交付周期、客户健康度等核心指标），为管理决策提供数据支撑。
2. 项目管理与交付保障
统筹各数据要素技术服务项目（数据治理、数据资产评估、数据入表、数据交易撮合等）的交付全流程，确保按时、按质、按预算交付。
建立标准化项目管理流程与文档规范（如立项、实施、验收、结项），提升交付效率与质量一致性。
协调内部技术、产品、咨询等资源，解决项目过程中的重大卡点。
3. 客户成功与续约增购
建立客户成功体系，对已签约客户进行主动运营（定期回访、价值汇报、需求挖掘），提升客户满意度和续约率。
从存量客户中挖掘新的项目机会（如从“数据治理”延伸至“数据资产评估”或“数据入表”），协助销售进行增购。
4. 内部流程与效率优化
梳理并优化公司核心业务流程（线索→合同→交付→回款→续约），推动流程线上化、自动化。
建立知识管理体系，沉淀项目经验、解决方案模板、常见问题库，降低重复劳动，提升团队整体作业能力。
5. 供应商与生态协同
管理项目中涉及的外部生态伙伴（如律所、会计师事务所、数据交易所、评测机构等），确保协同高效、成本可控。
参与生态合作谈判，建立标准合作框架与结算流程。
6. 团队建设与管理
搭建并管理运营团队（可包含：项目交付经理、客户成功专员、运营分析专员等岗位），明确职责分工与考核标准。
建立人才培养机制，提升团队项目管理能力和客户沟通能力。
Java开发工程师(211/985)
1.硕士(211)及以上学历，计算机相关专业，3~5年以上相关工作经验。
2.熟悉主流的Java开发框架如Spring,SpringMVC,Mybatis,SpringBoot，SpringCloud等。
3.了 Kafka Redis等。
4.掌握数据库相关知识，熟悉Oracle数据库，能熟练运用SQL语言，具备一定的SQL调优经验。
5.熟悉Linux系统，熟悉SVN、GIT等代码版本管理工具，熟悉Maven等项目工具。
6.熟练使用redis缓存，熟悉搜索引擎Solr或elasticsearch。
7.具有技术文档编写的能力。
8.熟悉Linux、Tomcat，Apache，Nginx等开源的服务器和Web服务中间件。
9.基本功扎实，逻辑思维严谨，善于独立思考，乐于分享，良好的协作意识及团队精神。
1.负责公司产品研发，代码编写及评审。
2.负责系统框架的搭建及系统调优。
3.负责需求调研、可行性分析和需求分析，撰写相关的技术文档。
4.产品上线后，配合运维团队保障平台的稳定，解决相关技术问题。
5.协助并完成其他各类技术开发任务。
6.带领团队解决问题，并对初中级开发进行指导。