📄 JD #18 详情

来源: reports/018-qingsong-health-2026-07-02.md · ← 返回列表

018 — 轻松健康集团 数据架构师

报告日期: 2026-07-02

评分: 4.575/5 ⭐

Legitimacy: tier-1(招聘中 + HR 在线 + JD 完整 + 轻松健康已上市)

URL: (Boss直聘截图,用户提供 2 张)

PDF: ⏸(因评分 4.5+ = 必投级别,准备生成中)

状态: 必投 + 强推荐跟进

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公司基本面

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原始 JD(Boss直聘截图,2 张合并)

【岗位职责】

1. 负责公司级数据架构规划与设计,建设统一、稳定、可扩展的数据底座,支撑业务分析、经营决策、数据产品和 AI 应用;

2. 牵头统一全公司数据口径,定义并维护公司唯一的数据字典、指标体系、数据标准和业务术语体系,推动跨部门数据认知一致;

3. 负责多模态数据沉淀,包括结构化数据、文本、图片、音频、视频、文档、日志、知识库、向量数据等数据形态的采集、建模、存储、治理和服务化设计;

4. 推动数据治理体系建设,包括元数据管理、数据质量、数据血缘、主数据管理、数据安全、权限管理、分级分类、数据资产目录等能力落地;

5. 以数据产品思维设计数据能力,将数据沉淀为可复用、可运营、可度量的数据产品。指标产品、标签产品、数据 API、知识服务或智能分析工具;

6. 深入参与数据编织(Data Fabric) 相关技术与落地,通过元数据驱动治理、知识图谱、语义层、数据虚拟化、数据目录、自动化治理等能力,提升跨系统数据发现、集成、治理和服务效率;

7. 参与数据平台、湖仓一体、实时数仓、指标平台、标签平台、数据服务平台、数据资产平台等核心系统的架构设计与实施;

8. 关注 AI For Data 相关技术趋势,探索 AI 在数据治理、数据开发、数据分析、数据质量、数据发现和数据运营中的应用。推动 Data Agent、智能问数、自动化取数、Text-to-SQL、智能指标解释、智能数据治理等能力建设;

9. 与业务、产品、算法、工程、BI、运营、风控等团队协作,推动数据架构方案从设计到落地。

【任职要求】

1. 全日制统招本科及以上学历,计算机、软件工程、数据科学、统计学、信息管理等相关专业,具备 5-10 年数据领域工作经验;

2. 有数据架构、数据平台、数据仓库、数据中台或湖仓一体建设经验,有公司级数据字典、统一指标体系、统一数据口径、数据标准建设经验,能够推动跨部门数据规范落地;

3. 熟悉数据治理体系建设,理解并实践过元数据、数据血缘、数据质量、主数据、数据安全、数据资产、权限管控等核心能力;

4. 熟悉多模态数据管理方法,了解文本、图片、音视频、文档、日志、向量数据、知识图谱等数据形态的治理、存储和服务化方式;

5. 具备数据产品思维,能够从业务场景出发,将数据能力设计成可交付、可复用、可运营、可持续迭代的数据产品;

6. 深入了解数据编织(Data Fabric) 相关技术,具备实际落地经验,理解其在多源异构数据整合、元数据驱动治理、语义建、数据发现、数据服务和自动化治理等;

7. 熟悉主流大数据与湖仓技术,如 Hadoop, Hive, Spark, Flink, Kafka, ClickHouse, Doris, Trino, Iceberg, Hudi, Delta Lake 等;

8. 熟悉数据建模方法,包括维度建模、领域建模、指标建模、Data Vault 等,能够设计高复用、高一致性的数据模型;

9. 对 AI For Data 有自己的理解,能够判断 AI 技术在数据工程、数据治理、数据分析和数据资产运营场景中的适用边界与落地路径;

10. 具备良好的业务抽象能力、架构设计能力、跨团队沟通能力和项目推动能力。

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6 维评分明细

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✅ 画像命中度明细(9 条新 JD 中最高)

⚠️ 风险点(2 个,无 L0 红线)

风险 1:多模态数据(音视频/向量数据)是新 gap

• 职责 3: "结构化/文本/图片/音视频/向量数据" 的治理 + 存储 + 服务化
• 你:结构化数据经验 ✓
• gap: 音视频 / 向量数据治理是新方向
• 应对话术:

> "我有结构化数据 + 元数据 + 血缘 + 主数据治理经验,多模态数据治理方法论可迁移 —— 核心是元数据 + 血缘 + 质量 + 安全。入职前会读多模态数据存储与治理(向量数据库 / Milvus / Pinecone)"

• 底层: 入职前 1-2 周快速学 Milvus / Pinecone 基础

风险 2:互联网/医疗行业经验缺位

• 你深耕银行 10 年
• 轻松健康 = 互联网/医疗(健康科普 + 在线问诊 + 医药电商)
• 业务数据:用户健康数据 / 医疗问答数据 / 药品数据 — 与银行不同
• 应对话术: 业务域可迁移,2-3 个月快速进入(医疗数据合规:个保法 + 医疗数据安全管理办法)

风险 3:100-499 人(中型,你画像偏好 30-100 略大)

• 你画像偏好 30-100 人中型甲方
• 轻松健康 100-499 人略大
• 但已上市 = 稳定,品牌价值高
• 应对: 中型偏大公司 OK,品牌价值加分

💎 特别亮点(为什么这是必投)

📋 简历调整建议(若考虑投递)

• 重点突出:

1. 广发银行 3.7 年全行数据治理 — 16万→9万 + 80 万血缘 + 50% -50% 治理 + 4 个 AI 边界探索

2. arch.intelab.cn 平台 0-1 — "治理治理本身"哲学,直接对应 Data Fabric

3. AI 边界探索 4 件套 — 直接对应 AI For Data + Data Agent + Text-to-SQL

4. DAMA + DCMM + CDGP — 满足任职要求全部认证项

• 弱化银行细节,突出"数据架构师 P7.5"通用能力
• 加 1 段 "多模态数据治理的初步认知"短文(读后感 / 行业地图)
• 加 1 段 "互联网/医疗数据治理的初步认知"短文

🎯 面试准备要点(若考虑投递)

• 自我介绍 2 分钟:

> "10 年数据经验 + 广发银行 3.7 年全行数据治理 + 数据架构师 P7.5 + arch.intelab.cn 平台 0-1 + AI 边界探索 4 件套 + CDGP 高级 + DCMM 20+ 家"

• 离职原因: "广发项目周期收尾,寻求甲方平台 + 跨业务域(医疗)+ AI For Data 方向"
• 核心准备题:

1. "你做过银行,如何理解互联网/医疗数据治理?" — 讲方法论可迁移

2. "你 10 年经验,如何理解 AI For Data?" — 直接讲 4 个 AI 边界探索实验(尤其是 AI 写育儿 APP + 多 AI 小镇 + 价值流转平台)

3. "Data Fabric 怎么落地?" — 讲 arch.intelab.cn 平台

4. "多模态数据治理方法论?" — 讲结构化数据经验 + 准备好的多模态认知

5. "统一数据字典 + 指标体系怎么设计?" — 讲广发 16万→9万 数据标准 + 跨部门推动

• 薪资谈判: 期望 45-50K(12-13 薪 = 54-65W),底线 35K(底线 49W)

🚦 决策

决策树

HR 谈 40K+(12-13 薪) → 4.5+ 必投,直接跟进
HR 谈 35K+ → 4.2 值得花时间
HR 谈 30K+ → 4.0 边界,慎投

💎 vs 9 条新 JD 综合对比

#018 轻松健康集团 = 9 条中综合最优(评分最高 4.575 + 画像命中最高 95-100% + AI For Data 直接对应)

📎 资产关联

• JD 来源: Boss直聘截图(用户提供 2 张)
• 公司: 轻松健康集团(已上市 — 互联网/医疗健康)
• 简历源: cv.md
• 画像主本: modes/_profile.md §L0 §8 Redline
• 报告编号: 018(继 #001-#017 之后)

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💡 后续建议

1. 强烈推荐跟进 #018 轻松健康集团(9 条中综合最优)

2. 先生成针对性 PDF(突出 AI For Data + Data Fabric + 4 个 AI 边界探索)

3. 继续找下一条练手(目前 9 条新 JD,数据已足够总结)

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*报告生成于 career-ops v1.15.0 · 基于黄谦敏个人画像 v1.6 · L0 红线校准 · 必投级别 ⭐*