苏黎世
Data Engineer
Data Engineer
发布于 2 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
Ai工具
Dbt
Etl
Power Bi
Sql
数据仓库
数据建模
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
在稳定跨国企业中使用现代云技术栈的数据工程核心岗位，技术成长性高，但WLB需面试时确认。
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
2.8万
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
18 个在招
市场机会
选择适中
广州 · 数据工程 · 22 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个负责企业核心数据架构与数据处理的数据工程师职位
你将运用Azure云服务、Power BI及AI工具，负责设计、构建和维护业务数据仓库与数据管道，确保数据的准确性、可用性，并转化为支持业务决策的自动化报表与仪表盘
最低要求
计算机科学或相关专业本科/硕士学位，5年以上数据工程、Azure云服务及Power BI经验
具备在Azure云平台上架构数据解决方案和软件开发的经验
精通大数据、分析、数据库建模/管理、DevOps及Azure云中的AI服务
熟悉Power BI及Azure相关服务，如Synapse、Databricks、dbt
积极主动，关注解决方案的用户影响与交付效果
精通AI工具，并能将其转化为实际业务收益（如工作流自动化、AI辅助分析等）
具备与业务用户和IT团队协作的经验
能在敏捷和动态环境中工作，根据需要主导和管理项目的IT方面
工作职责
通过理解业务需求和最佳实践方案，支持业务数据仓库/数据集市模型的设计、构建和维护，包括编写需求文档、与IT及主题专家合作、ETL开发、测试等
构建和维护现代化的数据管道，使数据在整个公司内可用且易于访问
设计、实施和维护ETL流程
理解业务，并运用知识使用Power BI（由数据仓库/数据集市驱动）开发自动化报告和仪表盘
与IT开发人员协作，确保进入云平台的数据准确且表示正确
解决部署事故（如有发生）
开发和维护技术文档
监控和解决与基础设施和数据管道相关的运维问题
帮助培训和支持其他业务部门使用数据仓库，并构建自己的仪表盘、分析
支持其他项目团队和用户进行数据提取、概念验证（PoC）等
支持良好的数据治理——建立数据字典、监控数据质量，并准备相关文档/仪表盘
优先资格
了解保险产品及运营/数据流程将是一个优势
了解n8n、Claude Code、Copilot Studio等工具将是一个优势
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触和实践Azure云平台上的主流及前沿数据技术栈（Databricks， dbt， AI工具）
- 职位直接影响业务决策和运营，工作成果可见性强，能带来直接的业务价值
- 在跨国企业环境中工作，能学习到规范的流程和全球化的技术实践，平台资源较好
- 需要快速掌握和集成AI工具（如Claude Code， Copilot Studio）到工作流中，学习曲线可能存在
- 需同时理解业务逻辑和技术实现，对跨领域知识整合能力要求高
- 适合具备扎实数据工程背景，对云数据平台架构有浓厚兴趣，并乐于通过技术解决实际业务问题的工程师
- 希望在一个稳定且技术投入的跨国企业中深耕数据领域的求职者尤为匹配
缺点 / 挑战
- 作为数据工程核心岗位，需保障数据管道的稳定性和数据质量，可能面临一定的运维压力
角色解读
- 向更深入的领域发展，如云数据架构师、大数据平台工程师或数据产品经理
- 结合业务知识，可发展为业务数据分析师或智能分析负责人，用数据驱动业务增长
- 在技术深度和项目复杂度上持续提升，可负责企业级数据平台或数据治理体系建设
- 负责设计和构建企业的核心数据仓库与数据集市，将原始数据转化为可用的信息资产
- 开发、维护和优化Azure云平台上的ETL数据管道，确保数据流准确、稳定、高效
- 使用Power BI等工具，将数据仓库中的数据转化为直观的自动化报表和仪表盘，直接支持业务决策
- 监控数据管道与基础设施的运行状态，解决相关技术问题，并参与数据治理工作
- 精通Azure云数据服务栈（如Synapse, Databricks），具备数据架构和ETL开发实战经验
- 熟练使用Power BI进行数据可视化与报表开发，并能将其与数据仓库紧密结合
- 掌握SQL、数据库建模、大数据处理等核心技术，并对AI工具有实际应用经验
- 具备良好的业务理解与沟通能力，能与业务用户和IT团队有效协作
申请策略
- 在申请前，可以研究一下保险行业的业务特点和常见数据流，以便在面试中更好地展现你对业务的理解意愿
- 准备讲述一个你如何从零开始设计或优化一个数据管道/仓库的完整故事，涵盖需求分析、技术选型、实施和运维
- 重点突出Azure云平台（特别是Synapse、Databricks）的数据架构与ETL开发项目经验
- 详细描述使用Power BI构建复杂仪表盘、自动化报告的具体案例和业务成果
- 提供与业务部门紧密协作、理解业务需求并将其转化为数据方案的实例
- 如有使用AI工具（如Copilot、n8n等）提升数据工程效率的实践，务必体现
- 系统性地学习或复习Azure数据工程师认证（如DP-203）的相关知识，确保云平台技能体系完整
- 深入实践dbt等现代数据栈工具，并了解如何在项目中应用，这在JD中被明确提及
面试指南
- 对于技术设计问题，采用“背景-目标-方案-挑战-结果-反思”的结构，清晰阐述你的思考和决策过程
- 对于协作与沟通问题，强调“理解业务目标-使用业务语言-提供技术选项-达成共识”的闭环
- 对于故障处理问题，遵循“影响评估-快速恢复-根因分析-预防措施”的专业流程来组织答案
- 请描述你过去设计和维护的一个最复杂的数据仓库或ETL流程，遇到了什么挑战？如何解决的？
- 你如何确保进入数据仓库的数据质量和准确性？请举例说明你在数据治理方面的实践
- 当一个关键的数据管道出现故障，影响了业务报告时，你的排查和解决步骤是什么？
- 你如何与非技术的业务用户沟通，理解他们的数据需求，并将其转化为技术方案？
- 对于将AI工具（如JD中提到的）应用到数据工程工作中，你有什么想法或实践经验？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位为资深技术岗，任职于跨国企业，提供具有市场竞争力的薪酬和综合福利，稳定性较高。
薪资信号市场水准 (2千–3.5万/月)
成长发展
85较高
职位要求掌握Azure云平台、现代数据栈及AI工具，技术栈主流且前沿，在解决复杂业务数据问题中能获得显著技能成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈Azure、Synapse、Databricks、dbt、Power BI、ETL、AI tools
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及远程办公或弹性工作制度，对工作生活平衡的承诺信息不足，需根据企业文化和具体团队情况进一步了解。
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
作为一家全球领先的保险公司，其数据岗位能为业务提供关键支持，具有稳定的行业价值和一定的社会意义。
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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