职位：数据工程经理（新标签页中打开）
数据工程经理
部门：数据与解决方案
就业类型：全职
地点：多伦多，安大略省
薪酬：$90,000 - $135,000 / 年
职位描述
数据工程经理负责开发和优化支持企业分析和应用的数据平台。该职位向业务和数据架构副总裁汇报，将领导能力与技术专长相结合——带领数据工程师团队，同时直接参与可扩展、高质量数据解决方案的设计和交付。经理需与业务利益相关者、架构师和跨职能团队密切合作，确保数据的可访问性、可靠性，并与组织战略保持一致。
主要职责
• 领导、指导和发展数据工程师团队，包括招聘、入职、绩效管理和持续技能发展。
• 监督数据管道、架构和数据集的设计、开发和优化，以支持批处理和流处理用例。
• 与业务部门和分析师合作，收集需求并将其转化为可扩展的数据解决方案。
• 推动数据建模（概念、逻辑和物理）的最佳实践，以支持分析和报告。
• 建立和维护元数据标准、数据目录和血缘关系，以改善数据发现和治理。
• 通过在敏捷框架中管理优先级、范围和资源，确保项目的及时交付。
• 根据需要与供应商和托管服务提供商合作，以支持交付和运营。
• 定义、跟踪和报告团队关键绩效指标，如数据管道正常运行时间、数据新鲜度和采用指标。
• 参与容量规划、云成本优化和供应商绩效评估。
• 促进数据模型、管道和集成方法的标准化和可重用性。
• 作为主题专家，向技术和非技术受众传达技术解决方案。
• 保持符合组织的安全、架构和开发实践标准。
• 鼓励在自动化、AI/ML集成和现代数据工程实践方面进行实验。
• 为企业架构提供输入并协调数据计划。
技能、知识与专长
• 计算机科学、工程或相关技术学科的学士学位。
• 5年以上数据工程经验，其中包括2-3年的领导或管理角色经验。
• 熟练掌握Python、SQL和Spark（批处理和流处理）。
• 具有开发和维护数据湖和基于云的平台（最好是Azure/Databricks）的经验。
• 在数据架构方面有扎实的背景，包括数据建模（概念、逻辑、维度）和关系数据库。
• 熟悉数据网格或分布式数据所有权的联邦架构。
• 展示了量化数据计划业务影响的能力（例如，成本节约、停机时间减少、采用率提高）。
• 了解数据治理、数据质量和主数据管理实践。
• 证明了指导和发展技术人才的能力。
• 拥有敏捷/Scrum方法的实践经验。
• 具备优秀的沟通、问题解决和协作能力，具有强烈的交付导向思维。
• 了解编排工具（SSIS、ADF、DBT或同等工具）。
• 熟悉Dev Ops/Data Ops实践——CI/CD、版本控制、数据管道的自动化测试。
• 接触过Kafka/Event Hubs等流处理技术，超越Spark Streaming。
• 理解安全和合规框架（根据行业不同，如PII、GDPR、SOC2、HIPAA）。
