Datasite 开发用于管理复杂金融交易的安全软件，涵盖并购、重组和融资等业务。其数据室与交易管理平台帮助买方和卖方团队组织尽职调查、协调交易活动，并在整个交易生命周期内安全协作。公司服务于投资银行、企业发展部门、私募股权公司和律师事务所，将数据室技术与人工智能和机器学习功能相结合，以支持国际交易中的工作效率、安全性和监管合规。
工程经理，公司数据
负责专有公司数据平台的工程与团队管理。推动数据质量、AI 驱动的自动化和支持并购工作流的可扩展系统建设。
描述
- 负责一个数据产品领域，同时管理工程交付和人员
- 统筹覆盖范围、数据时效性、质量、性能和商业成果等方面的数据与产品交付
- 通过职业发展、成长规划和晋升流程支持工程师
- 建立涵盖规划、执行、质量保证、数据验证和运营卓越的团队实践
- 与产品、数据、AI、设计、数据运营及面向客户的团队开展跨职能规划，代表工程团队参与其中
- 管理平台技术债务、模式变更、流水线可靠性和运营风险
- 将产品、数据和技术战略转化为执行计划、可执行工作和可衡量的成果
- 参与架构设计，消除团队障碍，并推动高影响力的数据项目
- 构建并扩展公司数据平台，覆盖数据摄取、丰富、标准化、实体解析、质量控制和数据服务层
- 提升公司简介、财务数据、交易、所有权、公司特征和市场情报的新鲜度、覆盖范围与准确性
- 自动化数据工作流，将不一致的数据源转化为可靠的产品体验
- 打造平台能力，使数据在并购业务拓展工作流中更易于搜索、更具可操作性并更有说服力
- 提升数据系统的可观测性、评估能力和事件响应能力
任职要求
- 具备管理工程团队的经验，团队负责构建数据密集型产品、专有数据集或大规模数据平台
- 熟练掌握 Python、SQL 以及数据密集型环境中的后端服务
- 当数据能力延伸至产品时，能够为全栈和 API 工作提供技术指导
- 具备设计和运营 ETL 或 ELT 流水线、数据质量系统以及基于队列、事件驱动或异步工作流的经验
- 深入理解数据建模、实体解析、模式演进、可靠性、可观测性、架构模式和工程权衡
- 具备使用 AI 辅助和智能体式编码工作流的经验
- 能够建立验收标准、评估机制、测试、指标以及代码或设计评审实践
- 能够将技术和数据投入与客户价值、产品战略及商业成果联系起来
- 熟悉 Databricks、Spark、分布式处理、Kafka、Pulsar、Elasticsearch 或 OpenSearch、图数据库、搜索基础设施、基于大语言模型的数据工作流、实体解析、去重、分类体系或本体设计、知识图谱数据模型、云原生架构和可扩展后端服务者优先
- 展现出良好的判断力、主人翁意识和协作风格
- 能够预判跨团队依赖关系，平衡技术与数据风险，预测产能，协商范围，进行季度规划，与技术和非技术利益相关者沟通，推动架构演进，并改进流程和数据质量反馈闭环
福利待遇
- 医疗、牙科和视力保险
- 退休储蓄计划
- 带薪休假
- 在适用情况下，可能符合奖金、佣金或加班费的领取条件