采购数据治理专家

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。 【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：数据治理50%是技术，50%是推动——需要推动业务改数据录入习惯、推动IT改系统字段、推动管理层认可数据标准。