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汇丰
Senior Consultant Specialist

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发布于 1 天前

普通员工/个人贡献者

西安市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
数据工程
Bigquery
Cloud Composer
Dataflow
Etl
Sql
数据治理
Apache Beam

AI 估算 · 25k–45k

外企大厂高级数据工程岗,西安薪资具有竞争力,但低于一线城市。

职位详情

关于这个职位

这是一个高级数据工程职位,负责设计、开发和优化ETL流程及数据管道,使用GCP和大数据技术

你将与业务团队协作,确保数据质量与治理,并推动云迁移项目
适合有10年以上经验的数据工程师

最低要求

Education: Bachelor’s degree in Computer Science, Information Systems, or a related field. Experience: Minimum of 10 years of industry experience in data engineering or ETL development, with a strong focus on Data Stage and GCP. Proven experience in designing and managing ETL solutions, including data modeling, data warehousing, and SQL development. Technical Skills: Strong knowledge of GCP services (e.g., BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub) and their application in data engineering. Experience of cloud-based solutions, especially in GCP, cloud certified candidate is preferred. Experience and knowledge of Bigdata data processing in batch mode and streaming mode, proficient in Bigdata eco systems, e.g. Hadoop, HBase, Hive, MapReduce, Kafka, Flink, Spark, etc. Familiarity with Java & Python for data manipulation on Cloud/Bigdata platform. Analytical Skills: Strong problem-solving skills with a keen attention to detail. Ability to analyze complex data sets and derive meaningful insights.

工作职责

Design and Develop ETL Processes: Lead the design and implementation of ETL processes using all kinds of batch/streaming tools to extract, transform, and load data from various sources into GCP, and ETL technologies as Control-M, Datastage, Shell Scripting, Python are an added advantage for cloud migration projects. Collaborate with stakeholders to gather requirements and ensure that ETL solutions meet business needs. Data Pipeline Optimization: Optimize data pipelines for performance, scalability, and reliability, ensuring efficient data processing workflows. Monitor and troubleshoot ETL processes, proactively addressing issues and bottlenecks. Data Integration and Management: Integrate data from diverse sources, including databases, APIs, and flat files, ensuring data quality and consistency. Manage and maintain data storage solutions in GCP (e.g., BigQuery, Cloud Storage) to support analytics and reporting. GCP Dataflow Development: Write Apache Beam based Dataflow Job for data extraction, transformation, and analysis, ensuring optimal performance and accuracy. Collaborate with data analysts and data scientists to prepare data for analysis and reporting. Automation and Monitoring: Implement automation for ETL workflows using tools like Apache Airflow or Cloud Composer, enhancing efficiency and reducing manual intervention. Set up monitoring and alerting mechanisms to ensure the health of data pipelines and compliance with SLAs. Data Governance and Security: Apply best practices for data governance, ensuring compliance with industry regulations (e.g., GDPR, HIPAA) and internal policies. Collaborate with security teams to implement data protection measures and address vulnerabilities.

优先资格

云认证候选人的优先考虑

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 大平台:汇丰作为国际银行,提供稳定的职业环境和丰富的资源
  • 前沿技术栈:专注于GCP和大数据技术,提升云和数据工程技能
  • 混合办公:灵活的工作方式,平衡工作与生活
  • 持续学习:公司提供专业发展机会,鼓励认证
  • 技术要求高:需要掌握多种工具和平台,学习曲线陡峭
  • 可能涉及维护遗留系统(如DataStage),技术栈较杂
  • 适合有10年以上经验、渴望在云和大数据领域深耕的数据工程师,尤其是对金融行业感兴趣、能够在混合办公下自律工作的专业人士

缺点 / 挑战

  • 金融行业对数据合规性要求严格,工作压力较大

角色解读

  • 资深数据工程师可向数据架构师或技术专家发展,深入GCP和大数据领域
  • 可转向技术管理岗位,带领数据工程团队
  • 跨领域发展至数据治理、数据分析或数据科学方向
  • 设计并实现ETL流程,使用批/流工具从多种数据源提取、转换、加载数据到GCP
  • 优化数据管道性能、可扩展性和可靠性,监控并解决瓶颈问题
  • 集成数据库、API、文件等来源的数据,确保数据质量与一致性
  • 编写Apache Beam Dataflow作业进行数据处理,并与分析师、科学家协作
  • 精通GCP服务(BigQuery, Dataflow, Cloud Storage, Pub/Sub)及其在数据工程中的应用
  • 熟悉大数据生态系统(Hadoop, HBase, Hive, Kafka, Flink, Spark等)的批/流处理
  • 掌握Java和Python用于云/大数据平台的数据处理
  • 具备DataStage、Control-M等ETL工具经验,以及Shell脚本能力

申请策略

  • 了解汇丰的数字化转型战略和CTO组织架构,体现你对业务的理解
  • 在面试中强调你如何推动数据质量、治理和合规
  • 突出GCP相关项目经验,尤其是BigQuery、Dataflow、Cloud Storage的使用
  • 详细描述ETL架构设计、性能优化和自动化案例
  • 强调大数据生态系统(Spark, Kafka等)的实际应用
  • 如有云认证(如GCP Professional Data Engineer),务必列出
  • 补充Apache Beam和Dataflow的实战经验,可通过在线课程或个人项目
  • 熟悉金融行业数据治理规范(如GDPR、HIPAA)

面试指南

  • 使用STAR法则:背景(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
  • 结合具体数字和效果,如减少了多少ETL时间,提高了多少数据质量
  • 展示对最佳实践的理解,如数据分区、增量加载、监控告警
  • 请描述你设计过的一个复杂的ETL管道,包括技术选型和挑战
  • 如何优化GCP BigQuery查询性能?
  • 在流式处理中,你如何处理数据延迟和容错?
  • 请解释Apache Beam的窗口和触发器机制
  • 你如何确保数据管道符合GDPR等法规要求?

职位点评

75
综合评分

外企大厂,混合办公,前沿技术栈,薪资中等偏上,发展空间大。

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。

更适合这类人
适合追求技术成长和平台稳定性的资深数据工程师,对生活平衡有一定要求。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值60

薪资福利

75中等

外企大厂提供稳定薪资和福利,但西安薪资低于一线城市,且JD未明确具体数字。

薪资信号未披露(AI估算:25K-45K/月)

成长发展

85较高

技术栈前沿(GCP、大数据),强调专业发展和学习机会,适合追求技术成长的求职者。

技术前沿主流现代技术
技术栈GCP、BigQuery、Dataflow、Cloud Storage、Pub/Sub、Hadoop、Spark、Kafka、Flink、Python、Java、Apache Beam
成长机会professional development、flexible working、opportunities to grow
业务类型ambiguous

工作生活

70中等

混合办公提供一定灵活性,但具体远程天数未明确,且工作强度未知。

工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
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

银行行业稳定但社会影响力一般,技术角色对业务影响间接。

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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