AI 数据治理经理岗位招聘考试试卷及答案

AI数据治理经理岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.数据质量维度中，“数据符合业务规则和定义”对应的是______维度。2.GDPR中，“个人数据匿名化后无法再识别个人”属于______状态。3.数据生命周期中间阶段不包括______（选填：存储、分析、训练、销毁）4.常用元数据标准之一是______（如：ISO/IEC11179）5.隐私计算中“多方不共享原始数据联合计算”属于______技术。6.数据脱敏中“替换敏感数据为格式一致的无意义数据”是______。7.DAMA数据治理框架的核心是______。8.AI模型偏见常见来源之一是______（如：训练数据代表性不足）9.数据分级中“涉及国家核心利益”属于______级别。10.基于用户角色授予权限的访问控制模型是______。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.数据治理的核心目标是？A.提升存储效率B.实现数据资产化价值C.减少存储成本D.加快分析速度2.GDPR中“删除个人数据”的权利称为？A.访问权B.被遗忘权C.更正权D.数据可携带权3.不属于隐私计算技术的是？A.联邦学习B.差分隐私C.数据脱敏D.多方安全计算4.元数据的作用不包括？A.资产识别B.lineage追踪C.备份恢复D.质量监控5.不属于数据质量问题的是？A.数据重复B.数据过时C.数据加密D.数据缺失6.AI训练数据核心要求不包括？A.代表性B.准确性C.隐私性D.无意义超大容量7.数据分类分级的依据是？A.存储位置B.敏感性和价值C.采集时间D.数据格式8.不属于备份策略的是？A.全量备份B.增量备份C.差异备份D.实时备份9.数据安全审计重点不包括？A.访问日志B.权限变更C.备份频率D.异常操作10.负责日常数据治理执行的是？A.治理委员会B.治理官C.数据stewardD.业务负责人三、多项选择题（共10题，每题2分，多选/少选不得分）1.数据治理关键要素包括？A.数据标准B.数据质量C.数据安全D.元数据管理2.GDPR核心原则包括？A.合法公平B.目的限制C.数据最小化D.存储限制3.隐私计算主要技术有？A.联邦学习B.差分隐私C.同态加密D.数据脱敏4.数据质量常见维度有？A.准确性B.完整性C.及时性D.一致性5.AI数据治理风险点包括？A.数据偏见B.隐私泄露C.质量差D.数据不可用6.数据分级常见级别有？A.绝密B.机密C.秘密D.内部7.访问控制类型包括？A.RBACB.ABACC.MACD.DAC8.元数据管理内容包括？A.采集B.存储C.分析D.共享9.数据备份类型包括？A.全量B.增量C.差异D.实时10.数据治理组织角色包括？A.治理委员会B.DGOC.数据stewardD.业务数据owner四、判断题（共10题，每题2分，√/×）1.DAMA-DMBOK是公认数据治理框架之一。2.GDPR不涉及AI训练中的个人数据处理。3.隐私计算可完全避免数据泄露。4.元数据是“描述数据的数据”，不含数据本身内容。5.数据脱敏无需考虑业务场景。6.AI模型偏见仅来自标注偏差。7.数据分类分级是一次性工作。8.数据安全审计每年一次即可合规。9.数据治理仅需技术部门参与。10.备份恢复测试无需定期进行。五、简答题（共4题，每题5分）1.简述AI数据治理中数据质量的核心维度。2.说明GDPR下数据主体的主要权利。3.简述隐私计算三种核心技术及应用场景。4.简述AI数据生命周期各阶段治理要点。六、讨论题（共2题，每题5分）1.如何平衡AI模型训练效率与数据隐私保护？2.从数据治理角度，提出AI模型偏见的解决方案。---答案部分一、填空题答案1.合规性2.匿名化3.销毁4.ISO/IEC111795.联邦学习6.数据掩码7.数据资产化8.训练数据代表性不足9.核心（绝密）10.RBAC二、单项选择题答案1.B2.B3.C4.C5.C6.D7.B8.D9.C10.C三、多项选择题答案1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABC10.ABCD四、判断题答案1.√2.×3.×4.√5.×6.×7.×8.×9.×10.×五、简答题答案1.AI数据质量核心维度：①准确性（与真实值一致）；②完整性（无字段缺失）；③及时性（符合业务时间要求）；④一致性（跨系统统一）；⑤代表性（覆盖目标场景）；⑥隐私性（合规无泄露）；⑦可用性（适配模型训练）。这些维度直接影响模型准确性、公平性与合规性。2.GDPR数据主体权利：①访问权（查看个人数据）；②更正权（修正错误数据）；③被遗忘权（符合条件时删除）；④数据可携带权（转移数据）；⑤限制处理权（特定场景限制）；⑥反对权（反对营销类处理）；⑦自动化决策权（解释算法逻辑）。保障个人数据控制权。3.隐私计算核心技术及场景：①联邦学习（跨机构联合训练，如医疗数据联合诊断）；②差分隐私（添加噪声保护个体，如人口普查数据发布）；③同态加密（加密数据直接计算，如云端金融数据分析）。均实现“可用不可见”。4.AI数据生命周期治理要点：①采集（合规+代表性）；②存储（加密+备份）；③处理（脱敏+标注质量）；④训练（清洗+偏见检测）；⑤部署（lineage追踪+权限）；⑥监控（数据漂移+模型性能）；⑦销毁（合规彻底删除）。平衡价值与风险。六、讨论题答案1.平衡训练效率与隐私保护：①技术：用隐私计算（联邦学习）、数据脱敏（掩码）；②流程：数据分级，低敏感直接用，高敏感用隐私增强；③合规：签共享协议，明确使用范围；④工具：自动化调整计算方式（按敏感度选择）。实现“可用不可见”。2.数据治理视角的偏