德勤
Senior Consultant / Manager (Data Engineering Lead) - Engineering, AI&Data(106354)技术与转型
Senior Consultant / Manager (Data Engineering Lead) - Engineering, AI&Data(106354)技术与转型
发布于 3 个月前基层主管/组长
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Dataops
Llm
Rag
Sql
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
顶级咨询平台，前沿技术栈，发展空间大，但工作强度高。
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
75K
比数据工程中位数高
发布情况
长期在招 · 80 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1050 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据工程 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
作为德勤AI与数据团队的数据工程负责人，您将负责为客户设计和交付可扩展、稳健的数据平台与管道，并领导一支数据工程师团队
该职位需要您将数据基础设施与AI战略相结合，通过技术领导力、工程卓越和团队管理，确保项目成功交付，并推动内部工具和框架的构建
最低要求
计算机科学、数据科学、AI/ML或相关领域的学士或硕士学位
年以上数据工程经验，其中至少2年担任领导或高级架构角色
在分布式数据处理方面有丰富的Spark（批处理和结构化流处理）、Kafka或Flink经验
精通至少一种云服务提供商（如Databricks、AWS Glue/Lambda、Azure Data Factory、GCP Dataflow）
精通Python和SQL
了解Scala或Java者优先
在DevOps和DataOps工具和实践方面有扎实的经验
了解向量数据库（如Pinecone、Milvus）以及LLM微调/RAG架构的数据要求者优先
有构建RAG、代理或多模态AI解决方案的经验者优先
良好的客户沟通能力
拥有云数据解决方案（Databricks、AWS、Azure或GCP）认证者优先
英语和中文流利
工作职责
提供技术领导力，设计和实施可扩展、稳健的数据平台和管道，以满足不同客户的需求
领导和指导数据工程师团队，进行代码审查、技术指导和职业发展
推动工程卓越，为CI/CD、数据质量框架、自动化测试和DataOps实践设定标准
通过强大的数据治理、安全和质量控制确保交付卓越
诊断并解决关键任务问题，包括生产故障、数据损坏、性能问题、跨云环境的分布式系统瓶颈
主动优化解决方案性能
例如，调整Spark作业、Databricks/BigQuery配置以及Python/SQL代码，以降低延迟和云成本
管理全球交付团队，在岸利益相关者和离岸工程团队之间进行沟通
管理交付进度和利益相关者报告
构建内部加速器、可重用框架和资产，以提高整个公司的交付速度
在客户研讨会上担任技术主题专家（SME），有效地将业务需求转化为实用的工程解决方案
在经理级别，您将负责复杂的技术解决方案，以最少的监督交付高质量成果，指导初级团队成员，并积极为工程实践和服务产品的扩展做出贡献
优先资格
拥有云数据解决方案（Databricks、AWS、Azure或GCP）认证
有构建RAG、代理或多模态AI解决方案的经验
具备普通话工作能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 德勤作为顶级咨询公司，平台大，项目资源丰富，能接触到前沿的AI和数据技术
- 职位兼具技术深度和团队管理职责，能全面提升个人能力
- 咨询行业工作强度大，可能需要经常出差或加班，工作与生活平衡较难
- 需要同时管理客户期望和内部团队，对沟通和协调能力要求高
- 需要持续学习新技术，以保持在快速变化的AI和数据领域中的竞争力
缺点 / 挑战
- 香港作为国际金融中心，职业发展前景广阔，薪酬水平较高
- 适合有深厚数据工程背景，渴望在咨询行业担任技术领导角色，并愿意接受挑战和快节奏工作方式的专业人士
角色解读
- 在德勤这样的顶级咨询公司，可以接触不同行业和客户，快速积累项目经验
- 从数据工程Lead可以晋升为经理、高级经理，甚至总监，负责更大的团队和更复杂的项目
- 可以成为数据工程领域的专家，在AI和数据领域持续深耕
- 负责设计并实施可扩展、稳健的数据平台和管道，以满足不同客户的业务需求
- 领导并指导数据工程师团队，包括代码审查、技术指导和职业发展
- 作为技术专家，在客户研讨会中将业务需求转化为工程解决方案，并管理全球交付团队
- 精通Spark、Kafka或Flink等分布式数据处理技术
- 至少精通一个主流云平台（如AWS、Azure、GCP）及其数据服务
- 具备扎实的Python和SQL编程能力，并熟悉DevOps和DataOps实践
- 了解向量数据库和LLM微调/RAG架构的数据需求
申请策略
- 在申请时，可以强调您对咨询行业的热情和对德勤文化的认同
- 准备好分享您如何将业务需求转化为技术解决方案的具体案例
- 突出您在数据工程领域的项目经验，特别是领导团队、设计架构和解决复杂问题的案例
- 强调您对Spark、Kafka、Flink等技术的精通，以及云平台（如AWS、Azure、GCP）的实际应用
- 展示您在DevOps/DataOps方面的实践，以及任何与AI/ML相关的项目经验，如RAG、LLM微调
- 可以提前了解德勤的行业解决方案和客户案例，以便在面试中更好地展示您的理解
- 如果尚未获得云认证，可以考虑考取一个（如Databricks、AWS等），以增加竞争力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化您的回答，突出您的个人贡献和领导力
- 在回答技术问题时，结合具体项目经验，展示您的技术深度和解决问题的能力
- 对于客户沟通问题，强调您的沟通策略、如何管理期望以及最终如何达成共识
- 请描述一次您领导数据工程团队解决复杂技术挑战的经历
- 您如何设计一个可扩展的数据管道来处理实时和批量数据？请举例说明
- 在云环境中，您如何优化Spark作业的性能和成本？
- 请分享一个您如何与客户沟通，并将其业务需求转化为技术方案的案例
- 您对RAG架构和向量数据库有哪些了解？如何将其应用于实际项目中？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位提供具有竞争力的薪酬和福利，作为顶级咨询公司，薪资水平较高，但具体薪资需面议。
薪资信号面议 (60K-90K/月)
成长发展
90较高
该职位处于AI和数据转型的前沿，技术栈先进，能提供极佳的个人成长和职业发展机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Spark、Kafka、Flink、Databricks、AWS、Azure、GCP、Python、SQL、DataOps、RAG、LLM
成长机会career development、coach junior team members
业务类型profit_center
工作生活
40较低
咨询行业通常工作强度大，出差和加班可能较多，工作与生活平衡方面可能面临挑战。
工作模式仅现场办公
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
85较高
该职位通过数据技术帮助客户实现业务转型，具有较高的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号unlock the full value of their data and AI investments
创新程度积极采用新技术
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