汇丰
Data Tech Development Manager
Data Tech Development Manager
发布于 3 天前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
信息技术与基础设施
分布式计算
SQL
ETL
数据治理
数据建模
MapReduce
OSS
ECS
流处理
AI 估算 · 35k–55k
高级技术管理岗，上海外资银行，数据工程领域需求旺盛，阿里云和流处理技能稀缺，薪资处于市场偏上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰银行亚洲及中东技术部门的Data Tech Development Manager，负责基于战略数据平台和本地数据应用进行数据转换与分析，开发批处理和实时流处理应用，并领导数据工程团队
你将设计低延迟、高吞吐量的架构，指导开发者实施最佳技术方案，并推动平台标准创新
适合有丰富数据工程经验和云平台技能的资深技术管理者
最低要求
Education：计算机科学、信息技术、数据科学或相关领域的学士（或以上）学位
Experience：
数据工程技术和工具经验
必须具备基于Python/Scala的企业级平台实现经验
复杂有状态事件处理与分区以提升吞吐量
阿里云经验，熟悉MaxCompute、DataWorks、Hologres、OSS、ECS等云服务
分布式计算框架（如Spark或Flink）编码能力，数据存储（HDFS/NoSQL）、数据处理（ETL/Python）、数据治理（元数据管理/数据血缘）
数据管道吞吐量调优和性能提升经验
分析型数据存储优化、查询和管理经验
备选数据工程工具（Apache Flink, Apache Spark等）经验
具备推理能力并能说服利益相关者和技术团队
设定最高诚信和道德标准，在技术实施中以身作则
Technical Skill：
深入了解AliCloud数据服务（如MaxCompute、DataWorks、Hologres、OSS等）及其在数据工程中的应用
有云认证者优先
批处理和流处理大数据处理经验，熟悉Hadoop、HBase、Hive、MapReduce、Kafka、Flink、Spark等生态系统
熟悉SQL、Java或Python在云/大数据平台上的数据操作
Language：中英文流利（书面和口语）
Cultural Fit：了解中国商业环境，熟悉跨国、多元文化协作
工作职责
基于战略数据平台和本地数据应用，为本地业务需求进行数据转换和分析
开发本地或阿里云上的批处理和近实时/实时流处理
架构设计低延迟、高吞吐量、自动扩展的应用
熟悉数据建模方法（如3NF或星型模型），具备开发企业级数据模型的经验
实施端到端数据服务，清晰评估运维和非功能需求
指导开发者基于商定的技术设计实施最佳技术方案，采用行业标准开发模式和方法（包括持续集成、自动化单元和集成测试）
指导和培养数据工程和SME人才，发挥其潜力，建立高绩效团队
管理复杂的端到端功能转型模块，从计划估算到执行
通过提出新想法和解决方案，提升平台标准
优先资格
优先资质：
熟悉中国金融监管机构（如NFRA、PBoC、CFETS）及其技术相关要求
成功领导金融行业大型数据平台项目的经验
强大的项目管理技能，具有监督跨职能项目、使技术战略与业务成果一致的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 汇丰作为全球领先银行，平台稳定，项目资源充足，能接触大规模金融数据
- 技术栈前沿（云原生、实时流处理），技能市场价值高
- 混合工作制，兼顾工作与生活平衡
- 明确的培训和职业发展机会，支持持续成长
- 金融行业监管严格，技术合规要求高，需适应复杂流程
- 跨团队协作频繁，需要较强的沟通和说服能力
- 技术更新快，需要持续学习阿里云等新兴服务
- 适合具有5年以上数据工程经验，技术全面且具备管理潜力的资深工程师，希望在稳定金融环境中实现技术领导力提升
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 晋升为技术总监或首席架构师，负责更大规模的数据平台
- 横向拓展至金融科技或数据科学领域，担任数据产品负责人
- 在跨国银行内部积累全球项目经验，未来可转向海外岗位
- 负责数据管道和平台的架构设计与开发，包括批处理与流处理
- 指导团队实施最佳实践，如持续集成和自动化测试
- 管理端到端数据转型项目，从规划到交付
- 与业务和技术利益相关者协作，推动数据驱动决策
- 精通Python/Scala和分布式计算框架（Spark/Flink）
- 熟悉阿里云数据服务（MaxCompute、DataWorks等）和Hadoop生态
- 具备数据建模、数据治理和性能优化经验
- 优秀的英语和中文沟通能力，以及跨文化协作能力
申请策略
- 在面试中准备一个你主导的复杂数据架构案例，突出技术选型和业务价值
- 展示跨文化合作能力，比如中英文切换的沟通场景
- 突出阿里云或类似云平台的大数据项目经验，尤其是设计和性能调优
- 强调团队管理或指导经历，展现领导力
- 具体描述Spark/Flink实时处理及数据治理实践
- 如果缺乏阿里云证书，可以考取阿里云大数据认证
- 补充金融行业数据合规知识，如监管技术要求
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，强调量化成果
- 对于管理问题，突出你的领导哲学和实际案例，比如如何平衡质量与进度
- 请描述你设计过的一个高吞吐量实时数据管道，包括架构选型和性能优化
- 你如何指导团队中的初级工程师提升代码质量？
- 在阿里云上实施数据项目时，你遇到过哪些挑战？如何解决？
- 如何处理业务需求与技术实现之间的冲突？
- 你如何确保数据治理（如元数据管理、数据血缘）在项目中的落地？
- 复习阿里云核心数据产品的功能和使用场景，准备一个Demo级别的项目说明
职位点评
72
综合评分
汇丰银行数据技术经理：前沿云原生技术栈、混合办公，发展空间好但薪资面议，工作稳定。
更适合这类人
适合重视技术成长和职业发展的求职者，对薪酬和弹性有一定期待，不介意金融行业的稳定性和较少的使命感。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利70
成长发展85
工作生活75
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资面议但根据市场水平估算偏高，福利包括培训和发展机会，但未在JD中明确列出具体福利。仅从“flexible working”和“opportunities to grow”可见部分福利。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
福利待遇flexible working、continuous professional development
成长发展
85较高
技术栈前沿（AliCloud、Spark/Flink等），明确提到“continuous professional development”和“opportunities to grow”，晋升路径可见，但无直接晋升承诺。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Scala、AliCloud、MaxCompute、Spark、Flink、Kafka、Hadoop
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
混合工作制（Hybrid Worker）提供了弹性，但未明确远程天数，工作地点在上海市中心，通勤可能便利。JD未提加班情况。
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flexible working
使命价值
60中等
金融行业稳定但增长平缓，汇丰作为银行在数字化转型中有创新，但社会影响力中性。JD未提及使命感相关词汇。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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