宏利
Asia GWAM Data Engineer
Asia GWAM Data Engineer
发布于 4 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
Etl/Elt
Sql
敏捷开发
数据湖
数据管道
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国金融外企、混合办公、Azure前沿数据技术栈，注重个人成长与WLB。
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
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
43 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 数据工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于宏利全球财富与资产管理（GWAM）亚洲数据项目，主要负责设计、开发和维护基于Azure云平台的企业级数据管道与数据湖
你需要与加拿大及亚洲区域的业务和技术团队紧密协作，利用现代云数据技术构建可靠、可扩展的数据解决方案，以支持业务和分析需求
最低要求
计算机科学、工程、信息系统或相关专业的学士学位
-7年数据工程、软件工程、平台工程或相关技术岗位的工作经验
熟练使用Azure数据平台技术，包括：Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Synapse Analytics、Azure Data Lake Storage (ADLS)、Spark / PySpark、Python、SQL、Event Hubs
具备数据库开发和管理经验（如Azure SQL、Cosmos DB）
具备构建和支持基于云的数据解决方案及企业数据平台的经验
具备变更数据捕获（CDC）技术（如Debezium）和数据集成解决方案的经验
具备较强的分析、故障排除和解决问题的能力
具备在敏捷交付团队中工作的经验
优秀的英语书面和口语能力（必须），能够与加拿大及亚洲的利益相关者进行有效沟通
具备较强的协作和利益相关者管理能力，适应全球化、多元文化和分布式团队环境
工作职责
设计、开发和支持跨多个源系统的数据管道和集成
使用Azure Data Factory、Databricks、Synapse、Spark、Python和SQL构建ETL/ELT解决方案
开发和维护数据摄取、转换和数据质量流程
为新技术和集成模式进行概念验证（POC）
监控数据管道和平台性能，排查问题并优化处理效率
维护和支持企业数据湖（EDL），确保平台的稳定性和可靠性
调查和解决生产事故，支持变更请求
开发和维护技术文档及运营支持材料
执行单元测试、系统集成测试和部署验证
与亚洲和加拿大的业务、技术和数据团队协作
支持设计和交付与业务对齐的数据产品，确保数据集可重用、定义明确，并满足分析和报告需求
参与敏捷交付仪式，支持端到端的项目交付
优先资格
具有金融服务、财富管理、保险或资产管理行业经验
了解数据治理、元数据管理和数据质量实践
理解数据产品概念，包括数据域、可重用数据资产、数据所有权、数据契约和面向业务的数据消费
具有AI、商业智能（BI）和/或生成式AI解决方案的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿的云原生数据技术栈（Azure全家桶），积累企业级数据湖和大规模数据管道建设经验
- 外企背景，提供全球化协作环境，有助于提升跨文化沟通能力和英语职场技能
- 业务属于全球财富与资产管理（GWAM）核心数据项目，业务价值高，稳定性强
- 适合具备扎实Azure数据技术栈、英语流利，且希望在跨国金融环境中深耕数据工程领域的候选人
缺点 / 挑战
- 需要与加拿大及亚洲多个时区的团队频繁沟通，可能存在跨时区会议或沟通成本较高的问题
- 企业级数据平台对数据质量、稳定性和合规性要求极高，排查生产事故时可能面临较大压力
角色解读
- 纵向可晋升为高级数据工程师、数据架构师或数据团队技术负责人
- 横向可向数据产品经理、数据治理专家或AI/BI解决方案架构师方向发展
- 负责设计和开发基于Azure云平台的企业级数据管道与ETL/ELT解决方案，确保数据的高效流转
- 维护企业数据湖（EDL），监控数据平台性能，排查生产事故并优化处理效率
- 与加拿大及亚洲区域的业务和技术团队紧密协作，参与敏捷交付，支持数据产品的设计与落地
- 精通Azure数据平台技术栈，包括Azure Data Factory、Databricks、Synapse、ADLS及Spark/PySpark
- 具备扎实的Python和SQL编程能力，熟悉数据库开发（如Azure SQL、Cosmos DB）及CDC技术
- 具备优秀的英语沟通能力，能够适应跨国、多元文化的分布式团队协作
申请策略
- 准备一份英文简历，并在面试中展示流利的英语口语，以证明能胜任跨国沟通需求
- 提前了解宏利（Manulife）在财富管理和资产管理领域的业务背景
- 突出在Azure数据平台（ADF, Databricks, Synapse）上的实际项目经验及处理的数据规模
- 强调跨时区、跨文化团队的协作经验，以及优秀的英语书面和口语沟通能力
- 展示在数据质量治理、CDC技术或数据产品化方面的实践成果
- 深入学习数据治理、元数据管理及数据契约（Data Contracts）等数据产品化概念
- 了解生成式AI在数据分析或数据工程中的前沿应用场景
面试指南
- 采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出技术选型理由和最终业务收益
- 对于故障排查问题，采用“监控告警 -> 日志分析 -> 根因定位 -> 修复与复盘”的结构化思路
- 请描述一个你使用Azure Data Factory和Databricks构建复杂ETL/ELT管道的经历，遇到了哪些挑战？
- 在分布式跨国团队中，你如何确保数据管道的高可用性和数据质量？
- 请解释变更数据捕获（CDC）的原理，以及你在Debezium等工具上的实践经验
- 如果生产环境的数据管道出现延迟或数据不一致，你的排查思路和步骤是什么？
- 复习Azure数据平台的核心组件架构及最佳实践，准备1-2个深度技术案例
- 准备一段流畅的英文自我介绍，并模拟跨国团队沟通场景的英文问答
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
作为上市跨国金融企业，薪资福利体系完善且稳定，成都地区5-7年经验数据工程师薪资处于市场中上水平。
薪资信号市场水准 (2千–3.5万/月)
成长发展
80较高
岗位涉及企业级数据湖和现代云数据技术，且JD明确提到赋能员工学习成长，技术栈前沿，发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure Data Factory、Databricks、Synapse、Spark、Python、SQL、Event Hubs、Debezium
成长机会empower you to learn and grow the career you want
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
明确提供混合式弹性办公（Hybrid），外企文化通常注重工作生活平衡，但跨国沟通可能带来一定的时区压力。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible environment、well-being
使命价值
65中等
金融服务行业具有较高的社会价值，帮助人们更好地做出决策，但属于传统金融领域，创新多为稳健跟随。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号helping people make their decisions easier and lives better
创新程度积极采用新技术
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