业财数据治理专家

岗位职责：

1. 全链路业财数据体系保障：

① 深度介入跨境物流与财务的成本分摊链路（涵盖提单、运输单、包裹、SKC 多级映射）。

② 作为月结与日常对账的“排雷总指挥”。在极端高压下，熟练运用高阶 SQL 或 AI 工具进行多维下钻排查，快速定位系统断点（缺数/发散/双写 Bug 等），并输出根因诊断报告。

2. 数据质量中心（DQC）与监控网络搭建：

① 将现有的人工抽检验数升级为系统化监控。设计并落地全链路对账报警机制、上下游表级异动监控。

② 主导建立“数据异常蓄水池”与“财务冲销暂估机制”，确保核心宽表数据的纯净度，避免单点故障引发月结阻塞。

3. 制定数据契约，强力推行跨部门协作规范

① 向上游（业务/系统端）：建立强状态机校验规范，封堵随意录入的脏数据；推动将业务手工补丁（Excel）转化为线上配置化、可溯源的系统化规则。

② 向下游（数仓端）：推动落地 TDD（测试驱动开发）测试矩阵与灰度双跑（Shadow Run）验证机制。向数仓明确交付边界与 Diff 标准，终结黑盒联调泥潭。

4. 业务建模与前沿 AI 工具应用：

① 协助架构负责人剥离历史高耦合代码，规划新老逻辑的物理隔离与平滑过渡。

② 利用大语言模型（LLM/AI Agent）逆向拆解复杂的数据血缘与脚本逻辑，大幅提升跨部门查错的溯源效率。

任职要求：

1. 统招本科及以上学历；

2. 具备3-5 年以上大数据开发、数据治理、或业财核算系统数据产品经验。需要具备大型跨境电商（或大型物流、复杂 O2O 平台）背景，经历过业务草莽期走向规范化的实战历程。

3. 精通 SQL 与多维数据探查。能熟练处理超级宽表中的爆炸/发散、时间戳错位、历史版本兼容等极端边界 Case。

4. 扎实的业财基础知识。能够理解“权责发生制 vs 收付实现制”，熟悉财务月结的“暂估（Accrual）”、“冲销（Reversal）”以及成本分摊（Allocation）的底层逻辑。

4. 具备建立数据规范（Data Contracts）和数据质量看板（Data Quality Center）的实战经验。

5. 具备良好的跨部门协作以及刨根问底、求真务实的工作态度，拥有较强的抗压能力；

6. 对前沿科技富有热情，能够熟练运用AI Agent/大模型工具（如 Cursor/ChatGPT）辅助生成逻辑血缘图、对账脚本和测试用例。

岗位优势：

1. 在这里，你将作为业务、系统与数仓的核心枢纽，重构千万级美金跨境物流与财务对账体系的底层逻辑。

2. 在这里，你将主导搭建“自动化监控与灰度比对网络”，用数据契约和 AI 工具消灭历史堆积代码。

3. 在这里，你将深度参与 物流费项的核心逻辑重塑，把烂账变成规范，为公司财报准时产出保驾护航。