蜜雪冰城数据架构师(J13273)
任职要求
1. 本科及以上学历，硕士优先，计算机、软件工程、数据科学、数学、统计等相关专业，5 年以上数据领域工作经验，至少 2 年聚焦在中台级 / 集团级数据架构设计与演进的实战经历； 2. 精通开源大数据，对每一层的选型、调优、扩展、运维都有深度认知，能在生产环境承担关键架构决策； 3. 精通数据仓库建模理论与方法论； 4. 熟悉离线 + 实时一体化架构、湖仓一体、流批一体、存算分离等关键技术方向，理解其在生产环境的关键机制、坑点与演进路径，能用数据说明取舍逻辑； 5. 业务认知要求：理解连锁零售 / 餐饮 / 新茶饮的核心业务逻辑，对门店域、加盟生态、供应链履约、财务损益、经营分析中的至少一块业务域有穿透能力，能从业务视角反推数据架构； 6. …
工作职责
1. 参与蜜雪集团数据中台的架构设计与演进规划，覆盖门店经营、供应链、财务、加盟商管理、品牌营销等业务域的数据底座建设，保障数据资产的统一性、可扩展性与可持续性； 2. 参与集团数据中台的整体架构设计：包括数据采集、数据存储、计算引擎、调度编排、服务输出、数据治理、数据安全等各层的技术选型与边界划分，沉淀可复用的架构标准与最佳实践； 3. 参与离线 + 实时一体化数仓的架构演进：规划湖仓一体、流批一体、存算分离的演进路径，平衡性能、成本与复杂度； 4. 参与数据治理体系建设：包括元数据管理、数据血缘、数据质量、指标体系、数据安全、数据资产目录、数据生命周期管理等； 5. 参与数据平台与数据产品的架构设计：包括指标平台、自助分析平台、数据服务网关（OneService）、加盟商数据门户、AI 智能问数等中后台产品的底层架构与边界协同。
岗位概述作为数据域Owner，你将全面负责一个核心数据域（交易域 / 资产域 / 增长域 / 运营域 / 合规域 / 用户域，具体方向根据背景匹配）的架构设计、数据质量、资产管理和团队建设。你既是这个域的"技术总架构师"，也是域内数据资产的第一责任人，带领2-4人的小团队，端到端服务对应的业务线。1、架构设计（40%）- 负责所管辖数据域的整体数据架构设计，包括分层模型（ODS→DWD→DWS→ADS）、主题域划分、维度建模- 制定域内数据规范（命名规则、字段标准、SLA分级），确保模型的可扩展性和可复用性- 主导域内重大技术方案评审和设计决策，把控核心数据表的模型质量- 规划域内技术演进路线（如Iceberg迁移、实时化改造、多市场扩展等），持续降低技术债务2、质量与稳定性（20%）- 建立域内数据质量保障体系，制定关键表的数据质量规则（完整性、准确性、一致性、时效性）- 对域内所有数据资产的准确性负最终责任，建立问题发现→定位→修复→复盘的闭环机制- 负责域内核心任务的稳定性保障，确保关键报表、数据按时产出3、业务协作与需求管理（25%）- 深入理解对应业务线的核心逻辑和数据需求，成为业务与数据之间的"翻译官"- 管理域内需求优先级，协调中间层开发和业务BP的工作排期- 主动识别业务痛点，提出数据驱动的优化建议，从被动响应转向主动赋能- 参与跨域协作，与其他域Owner对齐数据口径、依赖关系和变更通知4、团队管理与人才培养（15%）- 带领域内2-4名开发人员（含中间层开发和业务BP），进行工作分配、Code Review和技术辅导- 负责域内成员的成长规划，建立域内知识库和文档体系
1、构建统一的策略数据中间层，保障在/离线策略数据链路的一致性和高复用性，提升策略迭代和业务分析效率 2、持续优化与完善算法策略样本拼接、特征提取等场景的数据架构、提升数据链路的稳定性、扩展性等相关体系能力 3、与算法、策略工程、数据平台等团队紧密合作，制定并落地有效的分层分域数据管理方案和工具，保持数据建设架构的长期合理和高效迭代
职位介绍：负责规划和构建公司的核心数据资产体系，带领用户画像团队深入挖掘用户行为数据，并将数据转化为可复用的资产，支撑 AIGC、影像智能体及推荐算法的快速迭代。主导在推荐、订阅等高价值场景的验证，确保数据资产在业务增长和模型进化中发挥决定性作用。 岗位职责: 1、数据资产体系构建：负责「用户数据资产」与「训练数据资产」的沉淀，构建适配大模型微调（Fine-tuning）和智能体长短期记忆（Memory）的高质量数据集。 2、画像团队管理与资产规划：带领用户画像团队，统筹全公司级标签体系（Tag System）的设计与维护，确保画像资产的准确性、实时性及跨业务线的复用价值。 3、高价值场景落地验证：主导数据资产在推荐系统、订阅转化、Agent 交互等场景的应用，通过数据闭环验证模型效果，驱动业务增长。 4、全链路数据治理与 AI 赋能：利用 AI 技术提升画像建模与数据监控的效率，实现从“原始日志”到“结构化画像”再到“业务 Action”的自动化流转。 5、跨团队协同与项目推动：作为核心推手，协同算法、产品及运营团队，将业务挑战转化为数据方案。展现极强的主动性，确保跨部门项目高效达成。
1. 负责无人机、手持等产品智能化所需的数据全链路顶层设计，包括数据采集方案、数据回传架构、数据真值标注体系的整体规划与落地执行 2. 分析无人机 、手持等产品AI 模型训练所需的多模态数据（视频、图像、LiDAR、IMU、红外等）类型与质量要求，制定数据采集标准与目标规模 3. 设计并优化海量数据回传与存储架构，确保数据在多网络环境（蜂窝/卫星/专网）下高效、安全、稳定传输 4. 构建数据真值标注解决方案，包括自动标注、半自动标注、人工审核等多层流程以及标签体系与质量评估机制。