牛敬业
188****1234niu****@***.com北京35岁男数据治理主管在职北京30k-40k •深入研习数据库系统、分布式存储、数据仓库等课程，结合科研项目开展元数据管理专题研讨，积累数据标准制定与质量监控的底层逻辑。
•在校期间统筹实验室数据资产管理试点项目，组织跨部门数据协作研讨，推动原始数据采集、清洗与归档流程的规范化，培养数据治理思维。
•积极参与数据工程类竞赛与产学研合作项目，主导校级“数据治理与标准化”实践赛，团队获一等奖，并负责方案中数据血缘追踪与质量稽核模块的设计落地。
数据治理主管数据战略规划跨部门协作质量管控体系
北京
•主导电商平台数据治理战略设计，构建覆盖商品、用户、交易全链路的治理框架，制定数据标准规范，部署质量监控机制，并整合元数据管理平台。
•统筹核心业务系统治理，建立数据质量监控指标体系，通过自动化校验与根因分析，将数据准确率从70%提升至96%，完整性达99%。
•推动数据资产目录建设，梳理全平台数据资产，实现可视化查询，为业务部门提供高效数据服务，提升数据使用效率35%。
•深度对接业务团队，精准识别治理需求，定制数据方案，赋能业务创新与决策优化。
•搭建数据治理团队，培养专业人才，提升团队技术实力与业务理解力。
数据治理工程师数据清洗与预处理元数据管理实施技术文档编写
北京
•参与金融科技数据治理项目需求分析与方案设计，协助制定治理规范与流程。
•执行数据质量检查与清洗，运用Python及ETL工具处理海量交易数据，显著提升数据质量。
•参与元数据管理系统开发，实现元数据采集、存储与查询功能，为治理提供基础支持。
•协同开发团队落地治理方案，确保系统数据质量与一致性。
•编写数据治理技术文档与操作手册，支持团队培训与技术分享。
•调研业务需求与系统瓶颈，制定升级方案，涵盖功能优化、性能提升与界面重构。
•引入数据血缘分析与智能分类技术，提升平台智能化水平。
•项目上线后，平台响应速度提升60%，用户满意度达92%，有效提高治理效率。
•参与金融机构主数据治理项目，负责主数据标准制定与清洗。
•梳理各业务系统主数据，建立统一标准，覆盖客户、产品、交易等关键实体。
•应用数据清洗算法与工具，处理主数据，准确率达99.5%。
•协同业务部门推广主数据应用，提升流程效率与准确性。
深耕数据治理领域多年，始终对构建高质量数据体系充满热忱，视数据为业务创新的基石，习惯从细节中捕捉数据价值。严谨细致，对数据规范高度敏感，坚持用标准化流程驱动治理工作。擅长元数据管理与数据质量监控，能结合业务场景设计治理方案。注重团队赋能，推动跨部门协作，持续提升数据治理效能。求职意向聚焦于数据治理主管岗位，期待在更复杂场景中深化实践。
数据治理与合规专项研修:
参与数据治理领域头部机构组织的为期两周的高强度集训营，结合企业真实数据资产治理案例，系统梳理从数据战略顶层设计到执行落地的完整方法论。
围绕数据分类分级、元数据标准落地、质量稽核机制设计、数据安全防护等核心模块展开深入研讨，完成 3 份数据治理改进方案输出，并通过结业答辩。
