埃森哲
Digital Core - Data Engineer
Digital Core - Data Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
云数据架构
数据治理
数据质量管控
数据迁移
自动化脚本
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
外企数据基建岗、技术成长性强、项目导向、WLB待确认
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.1万
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据工程 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计并构建可扩展的数据管道与自动化工作流，完成历史数据仓库向云架构的迁移
专注于数据质量保障、治理框架设计及生产环境部署，确保跨业务单元的数据高效流转与合规性
最低要求
熟练掌握数据迁移技术（Data Migrations）
具备至少2年相关领域工作经验
拥有相关领域的学士学位
工作职责
开发可复用的工作流，支持数据摄取、质量保证、转换和优化
利用提取、转换和加载（ETL）工具构建可扩展的数据管道，确保高效数据处理
将数据解决方案部署到生产环境中，重点关注可靠性与性能
应用云架构原则，将数据从遗留数据仓库进行迁移
自动化数据流，以促进跨业务单元无缝使用数据
设计并实施支持数据治理框架的业务流程
就数据质量规则提供建议，并建立有效的数据合规政策
优先资格
具备高级数据工程能力
精通Workday Extract Transform Load (ETL) 工具
掌握中级数据管道优化技能
了解中级云数据架构
具备初级自动化脚本编写能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托跨国咨询平台接触多元行业客户，技术视野开阔
- 项目制工作模式能快速积累复杂场景下的数据迁移与治理经验
- 技术栈更新快，需持续跟进云厂商最新数据服务特性
- 适合追求快速技术成长、适应多项目节奏且对数据基础设施有浓厚兴趣的工程型人才
缺点 / 挑战
- 咨询行业交付压力大，需同时应对多个客户项目的并行需求
角色解读
- 可向高级数据架构师或数据平台负责人发展，深耕云原生数据生态
- 也可横向转型数据治理专家或数字化转型顾问，主导企业级数据战略落地
- 负责搭建和维护企业级数据管道，完成历史系统向云端的平滑迁移
- 设计数据治理规范与质量校验规则，保障数据资产的安全合规与高效流转
- 通过自动化工具提升跨部门数据消费体验
- 精通ETL流程与数据迁移实战，熟悉主流云平台的数据架构设计
- 掌握数据质量管理方法论，具备基础自动化脚本编写能力
申请策略
- 提前研究埃森哲数字化核心业务线方向，准备1-2个端到端数据管道优化的案例以备技术面深挖
- 突出主导过的大型数据迁移项目，量化处理的数据量与性能提升指标
- 详细列出使用的ETL工具链及云平台服务（如AWS/Azure/GCP）
- 强化云原生数据仓库（如Snowflake/BigQuery）实操经验
- 补充数据血缘追踪与合规审计（如GDPR/本地法规）相关知识
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点阐述背景目标、技术选型依据、风险预案及最终业务收益
- 强调数据完整性校验与回滚机制的设计思路
- 请分享一次你主导的最复杂的数据迁移经历，遇到了哪些瓶颈？
- 如何设计数据质量监控规则以确保迁移后数据一致性？
- 面对遗留系统与云端架构的差异，你会如何制定迁移策略？
- 复习主流ETL工具原理与云数据服务对比
- 准备实际项目中处理脏数据、性能调优的具体代码或架构图解
- 了解咨询行业交付标准与客户沟通技巧
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
跨国咨询企业薪资体系成熟，结合香港市场水平具备较强竞争力，但具体待遇需以HR沟通为准。
薪资信号未披露（AI估算：2.4千–3.8万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦云数据架构与自动化管线建设，内部明确鼓励专家成长路径，技术纵深发展空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈ETL、数据管道、云数据架构、自动化脚本、数据治理
成长机会grow to become a subject matter expert、your growth encouraged
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确弹性工时安排，咨询行业通常伴随项目交付节奏，但外企文化相对注重工作平衡。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
推动企业数据资产化与数字化转型，具有明确的商业赋能价值，社会影响力中性偏正。
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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