历峰商业
Regional Analytics Engineering Intern
Regional Analytics Engineering Intern
发布于 大约 14 小时前实习/见习
AI 估算 · 10k–15k · AI 参考估算
Hong Kong, Hong Kong SAR, China
无经验要求
本科
实习生仅现场办公数据工程
数据工程
Bigquery
Dbt
Sql
数据工程
数据治理
数据质量
值不值得投
67综合评分
综合评分 67
跨国奢侈品公司数据工程实习，技术栈现代，行业稳定，薪资市场水准。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
13K
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
41 个在招
市场机会
选择面较广
数据工程 · 约 320 个在招
职位详情
关于这个职位
作为区域分析工程实习生，你将协助团队处理区域数据，包括编写和优化 SQL 查询、开发 Looker 仪表板、确保数据质量、支持平台迁移和数据治理工作
这是一个为期6个月的全职实习机会，适合对数据分析和工程感兴趣的在校生，能够学习如何在奢侈品行业应用先进数据分析驱动决策
最低要求
学术背景：目前攻读计算机科学、数据工程、信息系统、统计学或高度量化领域（如数学、计量经济学等）的学士或硕士学位
必须在读并符合在香港全职实习6个月的资格
技术工具包：精通 SQL（必修，实践测试将是流程的一部分）
基本了解数据仓库和数据建模概念（BigQuery, Star Schema），以及版本控制（GitOps and CI/CD）
对 dbt（数据构建工具）和 Looker（LookML）有经验或浓厚兴趣是主要优势
中级 Python 编码/脚本技能（高度优选，用于管道自动化和 AI 集成）
分析思维和软技能：批判性思维和问题解决能力：在排除技术故障或数据差异时方法论、结构化且好奇
沟通和表达能力：能够清晰有效地向不同市场的不同业务利益相关者传达技术概念
奢侈品行业热情：对学习如何通过高级数据分析推动决策、零售绩效和客户体验有真正的兴趣
语言：英语流利是必须的
精通中文（粤语和/或普通话）是优势
工作职责
管道和建模支持：协助编写和优化 SQL 查询和 dbt 模型，以清理和转换 BigQuery 中的原始区域数据
仪表板开发：协助维护 Looker (LookML) 代码，并为精品网络构建高性能、定制化的仪表板
数据质量保证：构建自动化数据质量测试，监控数据异常和区域数据管道性能，确保分析产品保持 100% 数据准确性
平台迁移和现代化：积极协助记录和将遗留报告系统迁移到统一的云基础 GCP 平台
数据治理和文档化：标准化区域 KPI 定义，与关键利益相关者互动，并维护清晰、结构化的数据文档，以促进强大的区域数据社区
优先资格
对 dbt（数据构建工具）和 Looker（LookML）有经验或浓厚兴趣
中级 Python 编码/脚本技能（高度优选）
精通中文（粤语和/或普通话）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿数据技术栈，如 SQL、dbt、Looker 和 BigQuery，提升技术能力
- 在跨国奢侈品行业工作，获得行业曝光和业务理解
- 实习提供实际项目经验，有助于职业起步和简历积累
- 实习期较短（6个月），需要快速学习和适应工作环境
- 作为实习生，角色可能较基础，需主动争取学习机会
- 适合对数据分析和工程感兴趣、在校生、有志于奢侈品行业或跨国企业技术岗位的求职者，具备扎实 SQL 和 Python 基础
缺点 / 挑战
- 可能面临数据质量挑战和多方利益相关者沟通压力
角色解读
- 实习期表现优秀可转为全职数据工程师或分析工程师
- 积累经验后可晋升为高级数据工程师或数据架构师
- 向数据科学、商业智能或技术管理方向发展，拓展职业技能
- 协助数据管道的开发与维护，使用 SQL 和 dbt 处理区域数据
- 构建和优化 Looker 仪表板，为业务提供可视化分析支持
- 确保数据质量，通过自动化测试监控数据准确性和管道性能
- 参与平台迁移和数据治理，推动数据标准化和文档化
- 精通 SQL，具备数据仓库和建模概念的理解
- 熟悉 dbt、Looker 和 Python，用于数据工程和自动化
- 具备分析思维和沟通能力，能与业务利益相关者协作
- 对奢侈品行业有热情，理解数据分析在零售决策中的作用
申请策略
- 准备技术测试，复习 SQL 和 Python 知识
- 研究历峰集团和奢侈品行业，展示对业务的热情
- 在面试中强调解决问题的案例和团队协作经验
- 突出 SQL、Python 和数据项目经验，展示技术技能
- 强调对 dbt 或 Looker 的了解或学习意愿，匹配职位需求
- 体现分析思维、沟通能力和对奢侈品行业的兴趣
- 学习 dbt 和 Looker 基础，通过在线教程或实践项目
- 提升 SQL 复杂查询和优化能力，准备实践测试
面试指南
- 使用 STAR 方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 结合具体项目经验，展示问题解决过程和技术应用
- 强调分析思维和沟通能力，说明如何平衡技术与业务需求
- 描述你如何优化 SQL 查询以提高数据处理效率
- 如何构建数据质量测试来监控数据异常？
- 解释数据建模概念，如星型模式在 BigQuery 中的应用
- 你对 dbt 和 Looker 的了解程度如何？
- 如何与业务利益相关者沟通技术概念？
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
实习津贴在香港市场有竞争力，但福利信息未披露，补偿性动机满足程度有限。
薪资信号未披露（AI估算：10K-15K/月）
成长发展
80较高
职位提供前沿数据技术学习和奢侈品行业经验，发展性动机得到较好满足。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、dbt、Looker、BigQuery、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作模式未明确，但实习通常要求全职现场办公，生活化动机满足程度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
在奢侈品行业应用数据分析推动业务，有使命感但社会影响力一般，意义感动机中等满足。
行业发展稳定成熟行业
社会影响社会影响力有限/不明显
使命信号Luxury Industry Passion
创新程度积极采用新技术
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