我们的客户是一家全球公司，他们正在寻找一位数据平台负责人，以塑造其企业数据能力的未来。此角色位于技术战略和业务支持的交汇处，推动数据如何在复杂的多站点运营中流动、转化和提供价值。您将负责集中数据基础设施的技术愿景和执行，支持高级分析、运营智能和新兴的AI/ML计划。与在岸和离岸工程人才相结合，您将构建可扩展、受控和高性能的数据解决方案，直接影响业务的运营和竞争方式。
主要职责：
- 领导企业数据平台的架构、开发和持续演进，定义技术标准并确保基础设施扩展以满足分析和运营需求
- 设计和监督数据管道、处理框架和集成模式，将多样化的源系统连接成一个连贯、可靠的数据生态系统
- 管理和发展分布在多个地点的工程团队，设定方向、指导人才，并培养技术卓越和持续改进的文化
- 作为技术团队和业务利益相关者之间的主要联络人，通过研讨会、设计评审和与分析团队、业务部门及IT合作伙伴的持续合作，将需求转化为解决方案
- 建立和执行数据治理框架，涵盖数据质量、元数据管理、数据沿袭跟踪和隐私合规性，以确保数据保持可信和良好记录
- 倡导现代工程实践，包括自动化、DevOps和云原生方法，运行概念验证并推动新兴技术的采用
- 在平台或数据问题出现时领导事件响应和根本原因分析，制定补救计划并与安全和合规职能合作加强系统弹性
- 监控性能指标、成本趋势和资源利用率，为领导层提供持续优化的见解和建议
角色要求：
经验与背景
- 在企业环境中至少有8年的数据工程、平台架构或数据管理的渐进经验
- 在规模上设计和交付数据解决方案的成功记录，理想情况下在跨多个站点或业务单元运营的组织中
- 具有云原生数据架构、现代湖仓模式和高可用性及安全性构建的经验
- 接触过航空、航天、物流或类似复杂运营行业是一个加分项，但不是必需的
技术专长
- 深入掌握Microsoft Azure数据生态系统，具有Databricks、Data Factory、Data Lake Storage及相关编排和自动化工具的实际操作经验
- 丰富的实时数据处理、流技术、事件驱动架构和变更数据捕获机制（如Kafka或Flink）的经验
- 在支持高级分析和机器学习工作负载的数据建模、集成技术和实施框架方面的高级技能
- 实施数据治理的实际经验，包括自动化质量检查、元数据目录、沿袭文档和隐私设计方法
- 熟悉敏捷和DevOps方法，以协调多学科团队并推动快速、迭代的平台改进
- 领导工程团队的经验，理想情况下跨地理位置或在混合在岸/离岸交付模型中
- 强大的利益相关者参与技能，能够主持研讨会、领导架构审查，并向技术和业务受众传达复杂概念
- 结构化的问题解决方法，具备诊断问题、执行根本原因分析和推动可持续解决方案的能力
教育与资质
- 计算机科学、信息系统、软件工程或相关学科的学士学位
- Databricks或Microsoft的数据工程相关认证是有价值的，但如果有明确的实际操作经验，则不是强制性的
语言
- 需要英语流利
- 普通话熟练是一个优势
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