大数据研发经理岗位职责

岗位职责：
1、具备研发团队管理经验，负责研发部门的团队组建，研发流程标准化、规范化管理工作。
2、具备研发技术基础，熟悉新能源行业大数据预测性维护等业务。
3、负责项目开发的整体进度把控，每个研发关键点的审核跟踪，确保研发周期满足项目需求。
4、了解国际国内新能源行业前沿技术的发展。
任职要求：
1.博士学历（数据、电气工程、自动化、计算机等专业）。
2.拥有研发团队管理经验，具备出色的团队管理能力。
3.具备良好的沟通和协调能力，能够与跨部门团队合作，推动项目的顺利开展。
4.具备解决问题和创新思维能力，能够在项目开发过程中灵活应对各种挑战。

岗位职责：
1. 数据战略与规划：
- 制定并执行企业级大数据战略，结合业务目标设计数据架构、治理框架及长期发展规划；
- 主导数据驱动决策的文化建设，推动数据资产化与商业化应用。
2. 数据平台建设与优化：
- 负责大数据平台（如Hadoop、Spark、Flink、Kafka等）的搭建、运维及性能优化，确保高可用性与扩展性；
- 设计并实施数据仓库、数据湖架构，整合多源异构数据，保障数据采集、存储、处理的效率与安全性。
3. 数据分析与挖掘：
- 主导复杂业务场景下的数据建模与分析（如用户行为分析、风险预测、精准营销），输出可落地的数据洞察与策略建议；
- 推动机器学习、AI技术与业务场景结合，挖掘数据价值并赋能业务增长。
4. 团队管理与协作：
- 领导数据团队（数据工程师、数据分析师、数据科学家等），制定目标并推动高效执行；
- 跨部门协同业务、技术、产品团队，确保数据需求与解决方案的无缝对接。
5. 数据治理与合规：
- 建立数据质量管理体系，监控数据一致性、完整性及准确性；
- 确保数据安全与合规（如GDPR、数据隐私保护），制定应急预案与风险管理机制。
岗位要求：
1. 基本条件：
- 全日制本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业；
- 8年以上大数据领域经验，3年以上团队管理经验，主导过大型数据平台或分析项目。
-具备整车、金融、电商等高数据密度行业的实战经验
2. 技术能力：
- 精通大数据技术栈：Hadoop/Spark/Flink/Kafka/Hive等，熟悉云计算平台（AWS、阿里云等）；
- 熟悉数据仓库建模（Kimball/Inmon）、ETL开发及实时流处理技术；
- 掌握Python/SQL等数据分析语言，了解机器学习框架（TensorFlow/PyTorch）及BI工具（Tableau/Power BI）。
3. 核心素质：
- 具备极强的业务敏感度，能将数据洞察转化为商业价值；
- 优秀的项目管理能力，熟悉敏捷开发与DevOps流程；
- 出色的沟通能力，能向非技术人员清晰传达复杂技术概念。

岗位职责：
1. 负责大数据研发团队日常管理（招聘、任务分配、绩效评估等），搭建人才培养体系，提升团队技术能力与协作效率。
2. 主导大数据平台及系统的架构设计、技术选型与规划，保障架构先进稳定、可扩展且安全，解决核心技术难题并推动技术创新。
3. 牵头数据中台的规划、搭建与迭代，整合内外部数据资源构建统一数据资产体系，支撑业务数据需求并提升服务效率。
4. 建立数据治理体系（标准、质量、安全等），主导客户、产品等主数据的梳理、建模与管理，确保数据一致、准确、完整。
5. 负责大数据项目全生命周期管理，制定计划、把控进度、协调资源，将业务需求转化为技术方案并确保项目按时按质交付。
6. 联动业务、产品等部门搭建技术与业务桥梁，跟踪行业前沿技术，结合公司实际引入提升团队技术竞争力。

任职要求：
1. 3年以上大数据团队管理经验，具备团队搭建与人才培养能力；2年以上大数据平台架构设计经验，能独立主导复杂架构落地。
2. 有数据中台全流程（规划-搭建-运营）实战经历，熟悉其核心架构与技术；具备主数据管理及数据治理经验，主导过至少1个相关项目全流程实施。
3. 精通Hadoop、Spark、Flink等大数据核心技术栈，熟悉数据集成、质量工具及主数据管理平台；扎实掌握Java/Scala/Python等开发语言，了解分布式系统原理。
4. 具备优秀的架构设计、技术选型与攻坚能力，能应对高并发、海量数据等场景问题；熟悉数据建模方法，可结合业务设计合理数据模型。
5. 责任心强，具备良好沟通协调、跨部门协作能力及问题分析解决能力；有业务敏感度，能推动数据技术与业务深度融合。