AI全域数据治理专家

核心职责

1. 统筹规划全域数据AI化治理蓝图，设计覆盖数仓与应用系统两侧的统一治理框架，明确从源端到AI消费的全链路治理标准与协同机制。

2. 主导制定全域AI-Ready数据治理规范，定义语义标注、指标口径、数据质量等核心标准。

3. 面向应用系统侧，制定源端AI化改造方案，推动业务系统在录入规则、数据标准、接口规范等方面升级。

4. 面向数仓侧，构建业务数据本体（Ontology），建立业务概念与物理表的语义映射，通过语义增强与指标卡片化将存量资产转化为AI可消费的数智资产。

5. 设计全域数据质量监控体系，建立面向AI应用的质量门禁与闭环整改机制，确保流入大模型的数据准确、一致、可溯源。

6. 跟踪前沿趋势与标杆实践，沉淀集团级方法论与治理资产，赋能各业务域数据团队AI化治理能力提升。

任职要求

1. 本科及以上学历，计算机、信息管理、数据科学等相关专业，6年以上数据治理或数仓经验，具备集团级统筹治理经验者优先。

2. 同时具备数仓侧（建模、指标体系、数据质量）与应用系统侧（源端标准、接口规范、录入治理）实操经验，能打通两侧治理链路。

3. 熟悉本体建模（Ontology）、知识图谱或语义层方法，有存量数据资产AI化改造经验者优先。

4. 深入理解大模型/LLM在ChatBI、RAG等场景对数据底座的要求，能从AI应用视角反推治理标准与改造路径。

5. 具备较强的顶层规划与跨域推动能力，能在集团层面拉通多业务域、多系统owner协同落地。

6. 逻辑清晰，体系化输出能力强，对AI与数据治理交叉领域有持续学习热情。