深圳信息管理员
信息管理员，是指负责管理和控制组织内部的各类信息系统和信息资源的专业人士。他们负责确保信息系统的安全、稳定和高效运行，管理和维护企业内部的数据库、网络、软件和硬件设备。信息管理员还负责规划和实施信息技术策略，确保信息系统的发展与企业业务目标相一致。此外，信息管理员还负责监督信息访问权限、数据备份和恢复，处理信息系统故障和安全漏洞，并提供技术支持和培训。在数据管理和隐私保护方面，信息管理员也扮演着重要的角色。总之，信息管理员在企业中扮演了至关重要的角色，确保信息系统的安全、高效和合规运行。
薪酬概览
平均月薪
¥8200
中位数 ¥6500 ｜ 区间 ¥6800 - ¥9700
数据来源：谈职全网12份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
17
对比上月：岗位新增7
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 14 | 87.5% |
| 不限经验 | 2 | 12.5% |
热招职位
数据专员￥6000-10000
1.进行商品适销分析，为产品研发提供基础数据。
2.编制产品质量适时跟踪反馈表，监督商品质量3.监控产品整体的进销存状况，优化库存结构并提出合理化建议。
4.编制各类销售报告，进行销售分析，提供有效数据信息，协助销售目标达成；
5.熟悉公司数据库操作模式6.两年以上服装行业相关工作经验
1、领导并管理IT数据团队，制定团队发展目标与工作计划，提升团队技术能力与协作效率；
2、设计并优化企业级数据架构，包括数据采集、存储、处理、分析与可视化全流程；
3、主导数据平台建设，包括数据仓库（如：基于 Hadoop、Spark、Snowflake等）、ETL流程、数据湖及实时数据处理系统；
4、建立并执行数据治理规范，确保数据质量、安全合规（符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求）；
5、与业务部门紧密合作，理解数据需求，提供数据支持与洞察建议；
6、推动数据自动化、智能化工具的应用，提升数据处理效率与分析能力。跟踪行业前沿技术，持续优化技术栈与架构方案。
1.负责公司大数据平台的数据采集、清洗、存储、建模与价值挖掘工作；
2.使用Hive、Spark等大数据工具进行海量数据的处理与分析，构建稳定高效的数据处理流程；
3.设计并开发数据仓库模型，优化ETL流程，保障数据的准确性与及时性；
4.与业务部门协作，深入理解业务需求，提供数据支持与分析报告，辅助决策；
5.参与数据治理、元数据管理及数据质量监控体系建设；
6.有医疗行业背景者，参与医疗健康相关数据的分析建模，支持保司赋能、健康管理等应用场景。
1. 负责机器人数据平台的架构设计与核心研发，覆盖采集任务管理、数据入库、质检、标注、数据集构建与交付全链路；
2. 设计并实现高可靠的云端接入系统，支撑多设备、多供应商、多来源数据的并发接入、状态上报与异常处理；
3. 与算法团队协作，理解训练数据需求，推动数据质量评估、血缘追踪等数据治理体系的建设与落地；
4. 探索并落地 AI 技术在数据平台中的应用，包括但不限于：利用大模型辅助数据标注、使用 AI 工具提升质检自动化率、以及通过智能化手段优化数据集构建效率；
5. 跟进业界 AI 工程工具链（如 Cursor、GitHub Copilot、LLM API 等）的最新进展，将 AI 辅助开发能力融入团队研发工作流，提升整体研发效能。
1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护，制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析，包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估，输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略，联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系，输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标，针对异常数据及时预警，为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题，推动供应链数据在业务端的应用，协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。
1、监管解读：持续跟踪并解读国家金融监督管理总局、属地监管机构、行业协会等发布的最新法规、指引和通知，按各级监管要求落实数据质量提升
2、制度建设：制定并维护《监管报送管理办法》等管理制度，及时响应外部监管变化进行新增及修订
3、规划落地：给出监管重点事项规划和方案设计，制定详细计划并推动执行落地
4、报送管理：编制月度/年度报送日历，监控关键时间节点，按时完成每月增量报送/年度重报等
5、数据治理：对发现问题进行定性归因，明确责任主体，确保存量问题动态清零；制定总分联动考核方案，定期跟踪执行成效，提升报送数据质量
1、负责平安医疗相关数据整合与深度分析，支持业务决策；
2、构建和优化医疗风险预测、费用控制、疾病趋势等数据模型，提升数据分析的准确性和实用性；
3、与业务、运营等部门协作，理解业务需求，为保险产品定价、营销风控、医疗控费等提供数据支持与分析报告；
4、参与数据治理及数据质量提升工作；
1.负责客户关系的维护与开发，提升客户满意度和忠诚度;
2.负责客户市场的分析与研究，制定并执行客户经营策略;
3.负责客户经营计划的制定与实施，确保客户经营目标的达成;
4.负责团队的管理与指导，提升团队整体客户经营能力;
5.负责客户经营数据的统计与分析，优化客户经营策略。
岗位定位 负责平安好医生大数据基础平台、数据研发平台、数据 API 平台、等核心数据基础设施建设，支撑公司医疗健康数据资产沉淀、经营分析、AI 应用、风控分析和数字化运营。 岗位职责
1.负责公司大数据基础架构平台建设，包括 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Doris、Paimon 等相关技术体系。
2.负责离线计算、实时计算、湖仓一体、数据调度、任务治理、资源治理等平台能力研发。
3.负责数据 API 平台建设，为业务系统提供统一、稳定、可治理的数据服务能力。
4.负责用户画像、数据治理、数据资产等平台能力建设。
5.参与医疗健康数据资产建设，支持集团医疗数据库等核心数据资产沉淀。
6.负责大数据平台稳定性、作业效率和平台可用性优化。
7.需要具备超大规模实时、离线平台系统开发经验（数据规模PB、EB）
核心工作：维护公司核心系统业务数据库库稳定，优化数据库查询效率，解决数据库日常问题及故障，提高数据库整体运行效率 主要职责： 1．数据库日常优化，数据库架构调优调整 2．数据库日常问题定位分析解决 3．支持日常运营所需数据统计分析 4．数据库容量评估，存储规划 5．数据库帐户权限管理、安全管理 6．数据库架构方案制定 7．内外审计应对
8. AI赋能数据库运维能力提升
1.负责公司MySQL、Redis、PG等数据库的运维管理工作。
2.负责对接业务开发部门，支持业务部门数据库需求评审、日常变更、问题排查等工作；
3.负责处理日常数据库报警，保障数据库的稳定运行；
4.负责数据库平台建设、切换演练、备份恢复能可靠性能力建设。
5.负责数据库行业新技术的研究和技术测试；
1、计算机、数学、统计、自动化、电子、机器人等专业；
2.、具备 AI 算法开发、数据工程、分布式系统、模型调优或系统工程优化相关经验之一；
3、具备海量多模态异构数据的架构设计能力，能够从业务目标出发设计数据分层、数据模型、存储布局、索引组织与读写链路；
4、熟悉 Python/Java/ go中至少一门语言，具备扎实的数据处理和工程实现能力；
5、熟悉 Iceberg、Lance 等面向大规模分析或多模态数据场景的数据格式与存储方案，理解 Parquet、Arrow、对象存储、元数据管理等核心机制；
6、熟悉 LanceDB、Milvus、Elasticsearch、ClickHouse 等检索/分析系统，或有多模态样本库建设经验；
7、熟悉 Spark、Flink、Ray、Kafka 等大数据或分布式计算框架中的一项或多项，理解批处理、流处理、批流一体及任务编排；
8、熟悉向量检索、特征索引、样本检索、数据切片、时间戳对齐、多模态关联等一种或多种能力，能够支撑训练数据构建和问题追溯；
9、对数据闭环、具身智能和大模型方向有强烈兴趣，具备自驱力、学习能力和跨团队协作意识。
加分项
1、有机器人、自动驾驶、大模型行业等行业的多模态海量数据架构实践经验；
2、有数据湖、湖仓一体、元数据平台、数据质量平台或数据检索平台建设经验；
3、有顶会/期刊论文、开源项目、数据竞赛成果，或在数据基础设施方向有系统性产出。