安克创新高级数据管理专家
任职要求
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优先； 2、10年以上数据架构、数据治理、数据管理相关工作经验，有大型变革项目/数字化转型项目经验者优先； 3、精通数据架构设计与数据治理方法论，熟悉主流数据管理工具及平台； 4、具备跨部门沟通协调与项目管理能力，能够推动多业务团队协同； 5、了解主流云平台、数据库、中台、大数据相关技术，有数据安全与合规管理经验者更佳； 6、逻辑思维清晰，有较强的书面与口头表达能力，具备创新精神和责任心。
工作职责
岗位职责： 1、数据架构设计与规划：负责公司变革项目中的整体数据架构设计，规划数据模型、数据流和系统集成方案，确保数据资产的高效管理和利用。 2、数据治理与标准制定：建立并完善数据治理体系，包括数据标准、数据质量、元数据管理、数据安全与合规等，推动各业务部门规范数据管理流程。 3、数据管理体系搭建：负责搭建和维护公司内部的数据管理平台，协同IT与业务团队，推进数据管理工具的选型和落地。 4、数据资产管理与整合：组织公司现有与新建数据资产的梳理、整合与归类，支持各业务线的数据需求分析与数据整合，提升数据共享和复用效率。 5、变革项目数据支持：在业务变革/数字化转型项目中，作为整体数据架构师，牵头数据相关方案制定、数据风险评估、跨系统数据打通等核心环节。
1. 智能存储架构设计 主导混合云环境下的SAN/NAS融合架构设计，制定跨品牌存储资源池化方案 设计基于AI的FC SAN网络动态路径优化系统，实现Brocade 720级交换网络智能负载均衡，端到端延迟波动≤0.5ms 2. 生产级存储SLA保障 构建存储健康度数字系统，通过实时IO热力图分析实现存储性能瓶颈提前72小时预警（检测准确率≥98%） 主导多厂商存储固件升级制定零停机滚动升级方案，确保关键业务可用性≥99.999% 3. 灾备韧性体系建设 设计跨地域存储双活（HyperMetro+SRDF同步复制）与CDP持续数据保护混合方案，达成核心系统RPO=0且RTO≤180秒的军工级可靠性标准 建立灾备剧本库，通过模拟全链路故障，验证TB级Oracle RAC集群分钟级恢复能力
职位概述： 作为数据开发专家，您将负责设计、开发和维护数据仓库、数据湖和数据管道，确保数据的准确性、完整性和可访问性。您将与数据科学家、分析师和业务团队紧密合作，提供数据支持，推动数据驱动的决策和创新。 设计和实现高效的数据模型，支持复杂的数据查询和分析需求。 开发和维护数据集成和ETL（提取、转换、加载）流程。 优化数据存储解决方案，确保数据的安全性和合规性。 与跨职能团队合作，理解业务需求，提供定制化的数据解决方案。 监控数据质量，确保数据准确性和一致性。 跟踪和评估新兴的数据技术和工具，推动技术创新。 编写技术文档，为团队成员提供指导和培训。 管理数据项目的时间表和预算，确保按时交付高质量的成果。
● 我们正站在AI+数据驱动本地生活服务变革的最前沿，致力于通过前沿AI技术与数据能力重构餐饮、零售、到店服务等核心场景的业务逻辑，打造一个连接数亿日活用户与数千万商家的智能生态闭环。 ● 作为核心数据架构与平台建设的关键角色，您将主导构建高德面向“目的地服务”的全链路数据资产体系，推动数据治理、分层建模、资产沉淀与高效应用，打造支撑未来5-10年业务增长的数据底座。您将深度参与并主导基于AI驱动的数据平台升级，赋能商家经营、销售作业、运营洞察、管理分析等关键场景，打造数据智能化产品能力矩阵，实现从“数据可用”到“数据好用”再到“数据驱动”的跃迁。 ● 同时，您将面对海量业务数据资产的治理挑战与架构演进机遇，持续提升数据平台在准确性、稳定性、实时性、扩展性等方面的综合能力，打造行业领先的数据应用平台。
1、策略设计与优化：基于集团战略目标，搭建资金与有息负债结构动态分析框架，制定资产配置与负债成本优化策略，平衡收益性、流动性及风险敞口；设计并实施现金流匹配、久期管理、压力测试等模型，支持长短期资源布局； 2、量化分析：运用机器学习、运筹优化等算法，构建资产收益预测、负债成本模拟及风险量化模型（如VaR、SVaR）；开发资产组合优化工具（如均值-方差模型、Black-Litterman框架），提升资产端收益风险比； 3、数据化体系建设：主导资产负债管理数据平台搭建，实现动态监控与实时决策支持；建立关键指标体系，可视化输出管理洞见； 4、风险管理与合规：设计风险限额管理机制，监控利率、汇率、信用及流动性风险，制定对冲或缓冲方案；确保策略符合监管合规要求，定期开展压力测试与情景分析。