在当前数字化快速发展的背景下，企业对于数据资产的重视程度日益提升，数据资产运营团队的建设成为推动企业数据战略落地的重要支撑。其中，数据治理工程师作为团队中的关键角色，承担着确保数据质量、规范数据标准、保障数据安全等核心职责。因此，在搭建数据资产运营团队的过程中，明确并合理制定数据治理工程师的招聘要求显得尤为重要。

首先，从基本任职资格来看，数据治理工程师通常需要具备计算机科学、信息管理、统计学或相关专业的本科及以上学历背景。拥有3年以上数据治理、数据质量管理或数据标准化等相关工作经验者优先。此外，熟悉主流数据库系统（如Oracle、MySQL、PostgreSQL等）以及大数据平台（如Hadoop、Spark、Flink等）是基本的技术门槛。掌握SQL语言及ETL工具（如Informatica、DataStage等）也是岗位的基本要求之一。

其次，在专业能力方面，数据治理工程师应具备扎实的数据建模与元数据管理能力，能够根据企业的业务需求设计合理的数据架构和数据模型。同时，需要深入了解数据生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析到归档销毁的全过程，并能在此基础上制定有效的数据治理策略。此外，对数据质量管理有深入研究和实践经验，能够通过数据清洗、数据比对、数据一致性检查等方式提升数据质量，为企业决策提供可靠依据。

在软技能方面，良好的沟通协调能力和跨部门协作意识是必不可少的。数据治理工作涉及多个业务部门和技术团队，工程师需要能够准确理解各业务线的数据需求，并将其转化为具体的数据治理方案。同时，还需要具备一定的项目管理能力，能够在多任务并行的情况下合理安排资源，推动治理项目按计划推进。

再者，随着国家对数据安全和个人信息保护法规的不断出台和完善，数据治理工程师还需具备较强的数据合规意识。熟悉《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，能够结合企业实际情况制定数据分类分级策略，并推动数据权限管理、数据脱敏、数据审计等安全机制的落地实施。这不仅有助于企业在合法合规的前提下开展数据应用，也有效降低了潜在的法律风险。

此外，对于有志于加入数据资产运营团队的数据治理工程师而言，掌握一定的数据分析与可视化能力也将成为加分项。能够使用Power BI、Tableau、FineBI等工具进行数据展示，或者具备Python、R语言的数据处理与分析能力，将有助于更高效地识别数据问题、评估治理效果，并为管理层提供直观的数据支持。

最后，企业在招聘数据治理工程师时，还应注重候选人的行业经验与企业文化的匹配度。不同行业的数据特征、治理难点存在差异，例如金融行业关注数据的实时性与安全性，而零售行业则更看重数据的多样性与用户画像的准确性。因此，具有相关行业背景的人才往往能更快上手，提升团队整体效率。同时，候选人是否具备持续学习的能力、是否有较强的抗压能力与责任感，也是决定其能否长期胜任该岗位的重要因素。

综上所述，数据治理工程师的招聘要求应涵盖学历背景、技术能力、专业素养、合规意识、沟通能力等多个维度。企业在搭建数据资产运营团队时，需根据自身发展阶段和业务特点，制定科学合理的招聘标准，既要保证技术过硬，又要兼顾综合素质，从而打造一支高效、专业、稳定的数据治理团队，为企业实现数据驱动的高质量发展奠定坚实基础。