汇丰
Principal Data Engineer, Data Technology
Principal Data Engineer, Data Technology
发布于 9 个月前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
CI/CD
Devsecops
云平台
大数据
数据平台
数据架构
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
全球性金融机构的高级技术专家岗，技术栈前沿、影响力大、混合办公，但需应对复杂组织架构下的技术领导挑战。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
58K
比数据工程中位数高
发布情况
长期在招 · 267 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 710 个在招 · 其中数据工程 6 个
市场机会
选择适中
广州 · 数据工程 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
这是汇丰银行数据技术部门的首席数据工程师岗位
您将担任数据技术领域的技术领军人物，负责企业数据资产、大数据、数据决策等核心平台的技术战略、架构设计与工程卓越性
岗位需要在分布式数据平台上进行架构领导，推动数据民主化、AI赋能和监管合规所需的数据服务
最低要求
年以上在数据平台工程、架构或软件开发领域的实战经验，有在全球金融机构或大型企业工作的经验优先
精通使用现代框架（如Spring、Kafka、Spark等）构建大规模数据管道、API和事件驱动系统的专业知识
对数据网格(Data Mesh)、数据湖仓(Lakehouse)以及实时、面向客户的运营与分析平台具有扎实的架构理解
拥有云平台（AWS和GCP）、容器化以及基础设施即代码(IaC)工具的使用经验
熟练掌握覆盖建模、可观测性、韧性、治理模式的开发工具和自动化技术
在构建可复用平台服务以加速数据消费者和AI/ML项目交付方面有出色业绩记录
精通企业参考数据管理与集成（高度优先）
卓越的沟通与影响力，能够与工程团队和非技术利益相关者有效互动并指导他们
需要具备的素质：培养创新、战略思维、行动导向、建立高效团队、推动愿景与目标、保持韧性、管理模糊性与确保问责制、具有说服力与信念
工作职责
定义和演进核心数据供给平台的参考工程标准，确保与银行的集团数据战略和数据未来状态架构保持一致
在关键平台提供深度的技术标准和方法论领导：包括用于标准化数据供给的企业数据资产(EDA)与API、用于黄金数据源对齐和层次管理的参考数据服务、用于大规模摄取、流处理和转换的大数据与数据移动技术、以及包含实时特征库和编排的决策基础设施
主导同行评审，确保平台的一致性、可复用性以及对企业标准的遵从
指导开发团队实施数据管道、API、元数据驱动控制和自动化测试框架
在工程团队中倡导DevSecOps、CI/CD和基础设施即代码(IaC)
推动使用AI编程助手的控制转型
主导技术开发者体验，使整个技术部门能够发现、理解并自行接入我们的服务
推动混合云环境中可观测性、性能工程、成本优化和可扩展性的最佳实践
指导高级工程师，并影响多个团队和地区的技术交付
与架构、网络安全、首席数据官(CDO)和业务产品负责人合作，使工程成果与战略目标保持一致
在跨平台技术委员会和架构论坛中代表该领域
优先资格
拥有企业参考数据管理与集成经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术影响力大：岗位作为“技术锚点”，直接参与核心数据平台的战略架构设计，能对银行的技术方向产生直接影响
- 技术栈现代且有深度：工作涉及云原生、大数据、AI/ML赋能等前沿领域，能持续积累高端技术经验
- 平台与规模优势：在汇丰这样的全球化金融机构中工作，能接触到海量、复杂的数据场景和成熟的工程体系，职业背书强
- 明确的混合办公模式：元数据显示为“Hybrid Worker”，提供了工作灵活性
- 高标准与复杂度：需要在一个庞大、矩阵化的全球组织中推动技术标准与架构，跨团队协调和影响的复杂度高
- 对软技能要求极高：不仅需要深厚的技术功底，更需要卓越的沟通、说服和领导力，以推动跨部门协作与文化变革
- 适合拥有15年以上数据平台工程经验，不仅精通技术架构，更具备卓越的沟通与战略思维，渴望在大型全球化组织中担任技术领袖并产生深远影响的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 责任重大：作为首席工程师，需要对平台的稳定性、性能和演进方向负责，压力较大
角色解读
- 技术专家路线：在架构师（Architect）或技术院士（Technical Fellow）方向上深耕，成为企业级技术难题的权威解决者
- 技术管理路线：凭借出色的技术领导力和团队影响力，可能转向工程经理（Engineering Manager）或技术总监（Head of Technology）等管理岗位
- 行业影响力路线：作为在金融科技数据平台领域的资深专家，可能参与行业标准制定、技术峰会演讲或在开源社区担任重要角色
- 作为数据技术领域的首席工程师，负责制定和演进企业级数据平台（如EDA、参考数据、大数据）的技术架构与标准
- 在大型分布式数据系统中担任技术决策者，领导跨团队（数据、AI/ML、应用）的技术方案设计与交付，确保平台的性能、可扩展性和安全性
- 推动DevSecOps、云原生和基础设施即代码等现代工程实践在团队中的落地，并赋能开发者体验
- 作为技术领袖，指导高级工程师，并在跨职能的技术委员会中代表数据技术域发言
- 深厚的数据平台工程与架构经验：精通大规模数据管道、流处理（如Kafka）、批处理（如Spark）和事件驱动架构
- 混合云与云原生技术栈：熟练使用AWS/GCP，具备容器化（Docker/K8s）和基础设施即代码（IaC）的实战经验
- 现代软件工程实践：精通DevSecOps、CI/CD流水线、自动化测试与监控（Observability）体系
- 强大的软技能：具备出色的沟通、影响与跨团队协作能力，能够将复杂技术方案向非技术决策者阐述清楚
申请策略
- 深入研究汇丰银行的数字化战略、数据治理政策和公开的技术博客，理解其技术文化和痛点，在面试中展现你的契合度
- 准备阐述你对“金融行业数据平台”独特挑战（如合规、安全、实时性、历史系统集成）的理解和你的解决思路
- 面试中主动展现你的战略思维：不仅是解决眼前问题，更是如何规划平台未来3-5年的演进，以支持业务增长和技术创新
- 突出15年+与核心要求高度相关的项目经验，尤其是涉及大规模数据管道、混合云架构、DevSecOps实践的项目
- 用STAR法则清晰描述你作为技术负责人或架构师，解决复杂技术挑战、设计系统架构、推动工程实践落地的具体案例和成果
- 强调你的“影响力”证据：例如指导团队、制定技术标准、在跨部门会议中推动决策等经历
- 清晰列出掌握的核心技术栈（如Spring、Kafka、Spark、AWS/GCP、Terraform等），并体现其深度和广度
- 针对“开发者体验(Developer Experience)”的倡导，可以深入学习和了解DX领域的框架、工具和最佳实践
面试指南
- 对于技术深度问题：采用“背景-挑战-行动-结果”框架
- 重点突出你做出的关键技术决策、权衡（Trade-off）以及最终的业务或技术收益
- 对于影响力与协作问题：使用“情境-任务-行动-影响”框架
- 强调你如何理解各方立场，采取了哪些沟通或协作策略，并最终达成目标
- 对于架构与战略问题：先阐述你对该概念的核心理解，然后结合金融行业的特性（监管、安全、规模）进行具体分析，最后提出你作为首席工程师的实施路径和潜在风险规避方法
- 请描述一个你主导设计的复杂数据平台架构，当时的业务背景、核心挑战是什么，你的技术方案是如何解决这些问题的？
- 你如何在一个大型、矩阵化的组织中，推动一项新的技术标准（如DevSecOps、IaC）被多个团队采纳？请举例说明
- 当业务部门提出一个看似无法实现或技术上极不合理的需求时，你会如何沟通和引导？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活70
使命价值75
薪资福利
80较高
该职位属于高级专家岗位，在跨国金融机构中通常提供具有竞争力的薪酬包，但具体数字未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：45K-70K/月）
成长发展
90较高
该职位对技术深度和广度要求极高，涉及数据网格、混合云、AI赋能、DevSecOps等前沿领域，并在全球矩阵组织中提供显著的领导力和技术影响力成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Kafka、Spark、Spring、AWS、GCP、DevSecOps、CI/CD、IaC、Data Mesh、Event-driven
成长机会Mentor senior engineers、Lead the technology Developer Experience、cross-platform technology councils and architecture forums
业务类型profit_center
工作生活
70中等
元数据明确提供混合办公模式（Hybrid Worker），提供了较好的工作灵活性。但作为首席工程师，在推动项目和跨团队协作时可能需要投入较多精力。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Hybrid Worker
使命价值
75中等
作为全球领先金融机构的核心技术岗位，工作内容直接支撑银行的数据战略、AI赋能和合规运营，具有重要的业务价值和社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号enabling businesses to thrive and economies to prosper、helping people to fulfil their hopes and realise their ambitions、fundamental to data democratization, AI enablement, customer insight, and regulatory compliance
创新程度积极采用新技术
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