渣打银行
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
业务分析
托管运营
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
外企背景、福利完善、混合办公友好，侧重金融数据基建与业务融合的稳定型岗位。
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
3.5万
比数据工程中位数高
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 260 个在招 · 其中数据工程 6 个
市场机会
选择不多
天津 · 数据工程 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责渣打银行托管运营环境的数据平台开发与优化，搭建高可用、可扩展的数据解决方案
需深入理解业务需求，编写技术文档并协调UAT与发布计划，跨部门协作推动技术落地与合规变更，同时参与危机管理与流程改进
最低要求
在Hadoop平台拥有6年以上开发经验
至少5年相关托管运营、业务分析或项目管理经验，或在动态区域环境中证明的大型团队领导经验
具备编写或审查BRD、FRD及用户故事的经验
协调或执行UAT
实施新开发项目
具备发布规划、执行及实施后评审经验
具备与客户和高层建立信任关系，并主导成本节约和/或风险缓解项目的经验
计算机科学、信息系统、信息技术工程或closely related领域的学士学位，或等效的教育与经验组合
任何专业方向的研究生学历被视为适用
Excellent communication skills are required, including the ability to understand business requirements and explain them to technical solution teams.
工作职责
提供托管运营环境的专业知识，推动相关倡议与优化
与技术、产品、客户实施及业务部门合作，交付稳健、稳定且可扩展的解决方案，包括客户实施、技术部署及监管/强制性变更
通过需求文档、方案沟通、测试/实施协调及运营准备，桥接业务需求与技术交付
编写/审查BRDs和FRDs/用户故事
协调和执行UAT，并协调新开发的实施
与技术及产品同事合作开发稳健、稳定、可扩展的解决方案
确保方案得到适当文档化并向受影响方传达
协助运营团队进行发布规划、执行及实施后评审，确保核心运营人员为实施做好准备
参与运营准备/转型活动，协作创新，识别协同效应并改善业务
管理与产品、技术、风险及其他内部利益相关者的关系，确保在受控风险环境中理解并解决运营约束、风险和需求
参与产品评审和新/潜在交易评审讨论，评估对运营的影响
适应不断变化的业务需求和环境，利用变革作为提升服务的机会
在危机情况下提供领导力并承担所有权以寻求解决方案
管理紧迫的截止日期和预算承诺
紧跟监管和行业变化，评估其对客户和运营团队的影响
展现卓越行为，践行集团价值观与行为准则
协作识别、上报、缓解和解决风险、行为与合规事项
优先资格
Java / J2EE
Hadoop, Spark and Scala
SQL, NoSQL, HBase and Hive
Kafka and Messaging Integration
DevOps: Jenkins, Docker, Kubernetes and Rundeck
Business Analysis, BRD/FRD and User Stories
Custody Operations and Trade Settlement
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托渣打银行全球化平台，接触海量金融级数据与主流大数据技术栈
- 混合办公模式与完善的福利体系（补充医疗、年假、学习基金）保障工作生活平衡
- 强调业务与技术融合，有助于培养复合型数据人才，拓宽职业边界
- 金融合规与风控要求极高，需在严格监管下推进技术迭代，系统容错率低
- 适合具备多年大数据开发经验、熟悉金融业务场景、兼具技术硬实力与业务沟通能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- 涉及托管运营与交易结算等核心链路，系统稳定性压力大，紧急排障与发布窗口期紧张
- 需频繁跨部门协调与高层汇报，沟通成本较高，对软技能要求严苛
角色解读
- 可向大数据架构师或技术专家方向发展，深耕金融级数据平台建设
- 积累业务与技术双重经验后，可转型为数据产品经理或技术项目经理
- 凭借跨国银行背景与全栈数据技能，未来可拓展至跨境数据治理或AI数据工程领域
- 负责托管运营数据平台的架构设计与开发，使用Hadoop/Spark等大数据技术栈构建高可用数据管道
- 深度对接业务与技术团队，将复杂的业务需求转化为技术文档（BRD/FRD）并推动系统上线与UAT测试
- 主导数据方案的发布规划、运维支持及危机处理，确保系统在合规与风控框架内稳定运行
- 精通Java/J2EE及Hadoop生态系统（Spark, Scala, Hive, HBase），具备大规模数据处理能力
- 熟练掌握SQL/NoSQL及Kafka消息队列，熟悉Docker/K8s等DevOps工具链
- 具备扎实的业务分析能力，能独立撰写需求文档并协调跨部门资源推进项目落地
- 了解金融托管运营与交易结算流程，具备较强的风险合规意识与跨团队沟通能力
申请策略
- 关注渣打银行近期数字化转型战略，面试时结合其业务愿景阐述个人价值
- 提前准备跨境数据合规相关问题的应对思路，展现风控敏感度
- 突出Hadoop/Spark集群调优与大规模数据处理实战案例，量化性能提升指标
- 详细列出主导的BRD/FRD编写、UAT协调及跨部门项目交付经验
- 强调DevOps工具链应用及容器化部署经验，体现自动化运维能力
- 补充金融托管清算业务知识，熟悉跨境支付或相关结算标准
- 强化Kubernetes与CI/CD流水线配置能力，提升云原生数据工程实践
- 提升结构化写作与演示技巧，优化技术方案汇报与需求文档质量
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出技术选型依据、难点突破与量化成果
- 针对业务转化类问题，展示‘需求拆解-原型验证-文档输出-跨端对齐’的标准流程
- 针对合规与稳定性问题，强调‘灰度发布、自动化测试、回滚预案、监控告警’的工程化思维
- 请分享一个你使用Spark/Hadoop解决复杂数据倾斜或性能瓶颈的实际案例
- 如何将模糊的业务需求转化为清晰的技术方案（BRD/FRD）？请举例说明
- 在金融强监管环境下，如何平衡快速迭代与系统稳定性/合规要求？
- 描述一次你协调多方利益相关者成功推动重大版本发布的经历
- 复习Spark内核原理、Hadoop生态组件交互机制及常见调优参数
职位点评
薪资福利78
成长发展82
工作生活85
使命价值65
薪资福利
78中等
薪资处于市场中等偏上水平，配合跨国银行完善的补充医疗、退休金及带薪休假福利，整体薪酬包竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
福利待遇Core bank funding for retirement savings, medical and life insurance、annual leave, parental/maternity (20 weeks), sabbatical (12 months maximum)、flexible and voluntary benefits
成长发展
82较高
提供持续学习文化与内部技能重塑机会，技术栈涵盖主流现代大数据与云原生工具，利于长期技术成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈Hadoop、Spark、Scala、Kafka、Kubernetes、Docker、Jenkins
成长机会continuous learning culture、opportunities to reskill and upskill、access to physical, virtual, and digital learning
业务类型cost_center
工作生活
85较高
明确提供基于家庭与办公室的灵活办公选项，配套超长育儿假、志愿假及心理健康支持，WLB表现优异。
工作模式混合式弹性办公
办公地点科技园/产业园
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡Flexible working options based around home and office locations、minimum global standards for annual and public holiday, which is combined to 30 days minimum、Proactive wellbeing support through Unmind
使命价值
65中等
聚焦金融基础设施与运营效率优化，虽无强烈社会公益属性，但通过提升跨境贸易与财富管理效能间接创造经济价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号drive commerce and prosperity through our unique diversity
创新程度积极采用新技术
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