AI 数据治理专员岗位招聘考试试卷及答案

AI数据治理专员岗位招聘考试试卷及答案试卷一、填空题（每题1分，共10分）1.数据治理中，将数据按敏感程度分为公开、内部、______、机密等类别。2.GDPR核心原则包括数据最小化、______等。3.AI数据治理常用脱敏技术：替换、______、掩码。4.元数据分为业务元数据、______、操作元数据三类。5.数据质量核心维度：准确性、完整性、______、一致性。6.数据生命周期含采集、存储、______、使用、归档、销毁。7.《个人信息保护法》规定，处理个人信息应遵循合法、正当、______原则。8.DAMA-DMBOK框架关注______治理。9.AI模型避免偏见的关键是______的公平性。10.访问控制分为自主访问控制和______访问控制。二、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下不属于数据治理核心目标的是？A.提升数据质量B.保障数据安全C.降低存储成本D.释放数据价值2.GDPR中，数据主体权利不包括？A.访问权B.删除权C.无限复制权D.更正权3.彻底删除身份信息、无法恢复的脱敏技术是？A.掩码B.匿名化C.替换D.扰动4.记录数据存储位置、格式的元数据是？A.业务元数据B.技术元数据C.操作元数据D.管理元数据5.“同一数据在不同系统保持一致”属于数据质量的？A.一致性B.完整性C.准确性D.及时性6.我国《数据安全法》中，核心数据是指？A.关系国家安全的极端重要数据B.公共利益数据C.企业内部数据D.公开数据7.确保AI训练数据无歧视性信息属于？A.数据安全B.数据质量C.数据伦理D.数据存储8.数据所有者的核心职责是？A.日常操作数据B.对数据质量负责C.开发数据模型D.存储数据9.清理过期数据属于数据生命周期的？A.存储B.使用C.归档D.销毁10.用于数据血缘追踪的技术是？A.元数据管理工具B.脱敏工具C.备份工具D.防火墙三、多项选择题（每题2分，共20分）1.数据治理关键要素包括？A.数据战略B.数据质量C.数据安全D.数据组织2.GDPR个人信息处理合法性基础包括？A.同意B.合同履行C.合法权益D.公共利益3.常用数据脱敏方法有？A.匿名化B.掩码C.替换D.加密4.数据质量维度包括？A.准确性B.完整性C.一致性D.及时性5.我国数据安全相关法规包括？A.《数据安全法》B.《个人信息保护法》C.《网络安全法》D.《GDPR》6.AI数据治理需关注的伦理问题？A.数据偏见B.算法歧视C.数据隐私D.可解释性7.元数据类型包括？A.业务元数据B.技术元数据C.操作元数据D.管理元数据8.数据访问控制类型包括？A.自主访问控制B.强制访问控制C.角色-based控制D.属性-based控制9.数据生命周期阶段包括？A.采集B.存储C.处理D.销毁10.数据治理组织角色包括？A.治理委员会B.数据所有者C.数据stewardD.数据工程师四、判断题（每题2分，共20分）1.数据治理仅关注安全，不关注价值。（×）2.GDPR适用于所有处理欧盟居民个人信息的组织。（√）3.匿名化数据无需遵守个人信息保护法规。（√）4.数据质量“完整性”指准确反映真实情况。（×）5.《数据安全法》要求核心数据更严格保护。（√）6.AI训练数据偏见不影响模型输出。（×）7.元数据管理是数据治理基础。（√）8.脱敏后的数据无法用于业务分析。（×）9.数据所有者对数据质量负最终责任。（√）10.归档是将数据转移到低成本存储介质。（√）五、简答题（每题5分，共20分）1.简述数据治理与AI治理的关系。答案：数据治理是AI治理的核心基础，AI模型性能依赖高质量、合规数据。数据治理保障数据的准确、安全、合规，为AI训练提供可信数据；AI治理则在数据治理基础上，关注模型公平性、可解释性、伦理问题。二者相互支撑：数据治理筑牢AI数据底座，AI治理推动数据治理针对AI场景优化（如偏见防控），共同保障AI合法合规与价值释放。2.说明GDPR“数据最小化”原则的含义及场景。答案：该原则指仅收集、处理实现特定目的必需的最少个人信息，不得过度收集。应用场景：①用户注册仅需必要信息（如手机号验证，非身份证）；②AI训练仅采集与目标相关数据，删除无关字段；③定期清理过期冗余数据。旨在平衡数据利用与隐私保护，降低泄露风险。3.简述数据脱敏的作用及常用技术。答案：作用：保护隐私、满足合规、支持开发测试（用脱敏数据替代真实数据）。常用技术：①匿名化（彻底删除身份信息，无法恢复）；②掩码（如手机号中间四位用）；③替换（虚构数据替代真实敏感信息）；④扰动（轻微修改数值，如年龄±1）。4.我国《个人信息保护法》“必要原则”是什么？答案：处理个人信息限于实现目的必需的最小范围，不得过度收集、使用。要求：①收集范围与目的匹配，不收集无关信息；②采用对个人权益影响最小的方式；③目的实现后及时删除或匿名化数据。例如外卖平台仅收集配送所需地址，无需额外收集健康信息。六、讨论题（每题5分，共10分）1.讨论AI训练数据偏见的危害及防控措施。答案：偏见危害：导致模型输出歧视（如招聘偏向男性、信贷歧视特定群体），损害公平性与信任，引发合规风险（违反《算法推荐服务管理规定》）。防控措施：①采集阶段扩大样本多样性，避免单一来源；②预处理阶段检测并去除歧视性特征；③训练阶段采用公平性算法（如对抗去偏），监控群体准确率差异；④全生命周期建立偏见审计机制，定期评估。2.讨论企业如何构建AI数据治理体系。答案：①顶层设计：成立治理委员会，明确数据所有者、AI伦理师职责；②全生命周期管理：采集验证合规性与多样性，存储加密敏感数据，训练监控偏见，使用跟踪数据血缘；③技术支撑：部署元数据管理、脱敏、偏见检测工具；④合规保障：对齐《数据安全法》等法规，定期审计；⑤人员培训：提升团队数据治理与伦理意识，落实各环节要求。答案一、填空题1.秘密2.目的限制3.匿名化4.技术元数据5.及时性6.处理7.必要8.数据9.训练数据10.强制二、单项选择题1.C2.C3.B4.B5.A6.A7.C8.B9.D10.A