数据平台技术总监这个岗位,猎头公司手里压着十几个还是空着
北京一家做连锁零售的企业,数据部门负责人这个位置去年秋天挂出来,到今年开春换了三任。第一任是数仓出身,架构搭得规整,但业务方不用,报表还是各做各的;第二任从互联网大厂过来,节奏快,团队跟不上,半年就撤了;第三任到现在还没定。
这种情况今年格外多,一个直接原因是数据资产入表。截至 4 月底,A 股已有 136 家上市公司披露数据资源入表相关事项,涉及金额 37.86 亿元。数据一旦从成本项变成资产项,企业对这个岗位的要求就变了——不再只是把报表按时跑出来,而是这些数据能不能被确认、被计量、经得起审计问。
技术侧也在换代。湖仓一体从选型题变成了必答题,Flink 加 Iceberg、Doris 这类组合基本是标配;实时从 T+1 往分钟级压;存算分离之后,存储和计算分开计费,账单和延迟都得有人算。IDC 预计到 2026 年,中国 500 强企业里会有 40% 采用流式数据技术满足实时处理需求。这些活儿不是买一套平台就完事,得有人把管道、权限和成本一起管起来。找猎头公司要这类岗位的企业,今年明显多了。
所以面试的问法跟两年前不一样了。以前问用过哪些组件、集群多大;现在问的是:数据口径谁来定?两个部门报的数对不上怎么办?业务临时要一个数,多久能给?这三问答不上来的,架构讲得再漂亮也很难通过。
难就难在这几件事通常不长在同一个人身上。做平台出身的,技术扎实但推不动业务;做数据产品出身的,懂业务场景但压不住技术团队;从咨询顾问转过来的,两边都能聊,但没真扛过一天几十亿条数据的系统。猎头推这个方向的人选,能同时占住两块的就已经算优质了。
还有个绕不开的现实:入表这件事要跟财务和审计对得上,既懂数据血缘又看得懂会计科目的人,市场上本来就没多少。企业要么接受培养周期,把内部的人往上提;要么把岗位拆成平台负责人和治理负责人两个编制,分开招反而快。
这类岗位在市场上的流通量本来就小,去年跟着做完入表项目的那批人,多数还在原公司待着,肯动的不多。企业真急着要人,不如从内部提一个上来培养,周期一年起,比在外面等一个现成的快。
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