立足云计算业务场景，主导支撑AI云服务的数据治理与资产化体系建设，构建云原生、高可用、可复用、安全合规的数据基础设施，打通多云/混合云环境下数据从采集、治理到资产化、商业化的全链路，为AI云产品研发与客户AI业务落地提供核心数据支撑。 1. 云数据体系战略规划：牵头制定面向云计算场景的Data Infra中长期技术与业务 roadmap，聚焦云原生AI数据治理框架、多云数据资产化体系、数据服务云化能力建设，明确云上数据标准、流转规则、资产化路径与商业化模式，支撑内部AI云产品及外部客户的数据需求。 2. 云上数据资产化建设与运营：推动云场景下数据资产化落地，构建云上数据资产目录、标签体系与智能检索平台，实现多云数据资产的盘点、分类、分级、定价与复用；优化云上数据资产流转效率，降低内外部客户AI研发的数据获取与使用成本，支撑数据资产商业化变现。 3. 公有云数据工具与平台研发：主导公有云数据治理平台、数据资产管理系统、自动化数据处理工具的研发与迭代，集成公有云数据服务（云数据湖、云数据仓库、云数据库等），提升数据治理与资产化的自动化、智能化水平，适配多云协同与弹性扩展需求。 4. 团队建设与业务协同：搭建并培养专业云原生Data Infra团队，制定云上数据技术规范与运营流程；联动AI算法、云产品、安全、销售等部门，深入理解内外部客户数据需求，提供定制化云上数据解决方案，推动数据资产与AI云产品、客户业务深度融合，提升数据价值与云服务竞争力。

1. 本科及以上学历，并获得相应学位，计算机、数据科学、统计学等相关专业优先； 2. 8年及以上工作经验，其中至少5年以上云计算数据基础设施、数据治理、数据资产化等领域研发与管理经验，有头部云计算公司数据中台/数据治理相关岗位经验者优先。 3. 深刻理解AI业务与云计算核心特性，精通云原生数据治理方法论、多云数据资产化流程，熟悉云上数据建模、数据质量管控、数据安全合规、多租户数据管理等核心技术，有大规模云上数据体系搭建经验。 4. 具备扎实的技术能力，熟练掌握云原生分布式计算框架（Hadoop、Spark、Flink云原生版）、SQL、Python等编程语言，精通主流公有云数据服务（AWS S3/Redshift、阿里云OSS/MaxCompute等），有云原生数据治理平台或资产化系统研发经验者优先。 5. 主导过支撑大规模AI云业务的多云数据治理与资产化体系搭建项目，建立了可复用的云上数据资产体系与技术标准，牵头过数据资产化云产品的商业化落地，有丰富的跨部门协同与大规模团队管理经验。 6.具备卓越的战略思维与执行能力，有较强的组织领导、沟通和协调能力；具有良好的敬业精神和职业道德操守，企业忠诚度高，并有丰富的团队建设与管理经验。