美团采购数据治理专家
任职要求
1.能独立完成采购/供应链领域的数据治理项目（主数据标准化、数据质量管理、口径对齐等），有实际落地经验。 2.SQL熟练，能独立从数仓拉数验证、编写质量校验规则、完成数据profiling。 3.熟练使用至少一种AI工具（ChatGPT/Kimi/豆包/Claude/Copilot等）辅助日常工作，有将AI融入工作流程的实践经验。 4.结构化思维强，能将复杂的数据问题拆解为可执行的治理方案。 5.跨部门协调推动能力…
工作职责
1.采购数据治理：主导采购项目、合同、订单、供应商等采购全流程的数据标准化建设，设计数据字典与分类体系，确保跨系统口径统一；探索利用AI工具实现主数据自动清洗、去重、匹配与异常识别。 2.数据质量管理体系搭建：建立采购数据质量度量框架（完整性、准确性、一致性、时效性），设计并运营DQC规则与巡检机制；通过AI辅助完成数据质量监控、异常预警与自动化修复。 3.AI Agent数据底座建设：为采购AI Agent（数字员工）提供可信赖的数据基础，定义AI场景所需的数据标准、标注规范与接口规格，推动数据从"能用"到"AI可用"的升级。 4.跨系统数据打通与分析：协同IT与业务部门，推动采购全流程（需求→项目→供应商→合同→订单→付款）数据贯通；利用AI工具加速数据分析与洞察产出，为管理决策提供数据支撑。 5.AI工具在团队的落地推广：主导AI工具在数据治理及日常工作中的应用，制定使用规范与最佳实践；与技术团队协作推动AI能力在采购数据场景中的集成。 6.加强组织内外的协调与沟通，确保信息流通和资源的有效利用。
Responsibilities 1. Develop and manage partnerships with data-annotation BPO vendors in the Philippines/SEA, including talent sourcing, capacity planning, pricing negotiation, and contract management. 2. Identify reliable vendors and talent pools within the Philippine/SEA BPO market; maintain an updated supplier network. 3. Coordinate cross-border communication between internal teams and external vendors to ensure project delivery quality, timeline, and cost efficiency. 4. Evaluate vendor performance and drive continuous improvement in quality and productivity. 5. Support business expansion by identifying new opportunities, partnerships, or regions for scalable annotation operations.
我们正在寻找一位兼具技术深度与行业广度的数据采购技术专家。您不仅是大模型技术的“鉴赏家”，更是数据供应链生态的“战略家”。您将利用对全球大模型数据供应商格局及行业趋势的深刻洞察，主导我们的数据资源引入策略，评估供应商的长期发展潜力与交付能力，确保我们的数据供应链既具备技术领先性，又拥有商业可持续性。 1. 供应商生态图谱与趋势研判：构建并维护全球大模型数据供应商的生态图谱。深入分析不同供应商（如数据标注、合成数据、真机采集、预训练数据提供商）的商业模式、技术壁垒及市场定位，预判行业整合趋势，为公司引入最具潜力的合作伙伴。 2. 数据供应链技术评估：针对具身智能、多模态等大模型前沿领域，评估供应商的数据采集能力（如仿真引擎、真机遥操作）、数据处理管线（Pipeline）及质量控制标准。确保供应商的技术路线符合行业Scaling Law的发展趋势。 3. 技术尽调与交付能力验证：主导对潜在供应商的技术尽职调查。不仅审查其现有数据质量，更要评估其数据生产的自动化水平、成本控制能力及未来技术迭代路线，规避供应商“掉队”风险。 4. 前沿技术引入与落地：追踪大模型数据领域的最新技术突破（如World Model生成数据、自动化标注技术），识别并引入能显著提升模型效果的创新数据源或工具，推动采购品类从“买数据”向“买能力”转型。 5. 跨部门技术协同：作为采购与业务技术部门的桥梁，将外部供应商的技术能力转化为内部可理解的评估报告，协助算法团队制定数据需求标准，并参与技术谈判。
1)、根据公司业务发展战略及业务规划，独立承接数据/素材外采需求，确保数据/素材引入合规 2)、结合业务场景通过多维度成本分析，寻找控本切入点，借助成熟的商务谈判技巧，持续优化数据采购成本 3)、分析数据行业及其市场发展趋势，持续引入符合资质的供应商，建立资源池 4)、独立规划数据采购品类的策略及整体发展方向，不断升级数据采购能力并反哺业务 5)、对引入数据做合理化分析，寻找共同点并针对性制定细分领域策略 6)、针对数据采购特性，发现并有效解决采购流程中的痛点，优化效率
1.负责行业数据（外部引入）的运营管理；主要工作包括：（事前）业务需求收集与评审、（事中）外部数据的合规/调用/质量/ROI/管理、（事后）数据源应用的优先级分层等; 2. 探索大模型外部数据市场项目合作机会，包含基础数据语料、行业垂直数据语料、多模态语料及定制化数据，如科技伦理知识库； 3. 定期维护更新大模型数据知识大图及供应商能力知识库，保持与相关行业协会的密切沟通。