宏利
Senior Data Engineer
Senior Data Engineer
发布于 2 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
Cdc
Genai
Synapse Analytics
Debezium
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
混合办公模式、前沿AI与大数据技术栈、区域级健康数据项目，适合追求技术成长的高级数据工程师。
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
4万
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
49 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
该职位负责设计和实施宏利亚洲区域通用的健康数据模型与数据产品，以支持AI和数据分析用例
你需要主导端到端的数据工程交付，提供技术指导，并确保数据产品的合规性与安全性，赋能业务创新与运营优化
最低要求
教育背景：计算机科学、数据工程或相关领域的学士或硕士学位
经验：10年以上数据工程师、平台工程师、DevOps工程师或软件工程师相关工作经验
技术专长：
熟练掌握分布式计算原理
熟悉Hadoop集群及Azure相关服务，能够解决集群运行中的问题
具备Azure ADLS、Data Factory、Databricks、Event Hubs的使用经验
具备数据工程项目经验，即将多个数据源的数据集成到目标系统
熟悉数据查询工具，如Azure Synapse Analytics、Databricks SQL Warehouse
了解数据流技术（如Event Hubs、Spark）
掌握Python和Spark
了解任何变更数据捕获（CDC）解决方案（如Debezium）
具备Azure云和/或其他云平台的使用经验
具备数据库开发和管理经验（如Azure SQL、Cosmos）
软技能：具备优秀的领导力、沟通能力和利益相关者管理能力
工作职责
主导健康数据工程设计与交付：
与区域和本地健康业务团队、本地数据办公室、AI/分析团队及跨职能技术团队合作，设计、构建和部署亚洲区域通用健康数据模型，利用现有的ADO平台、治理、实践和标准
定义工程标准并强制执行可扩展性、性能和可靠性的最佳实践
监督从概念到生产的端到端工程交付，包括测试、部署和监控
建立强大的框架、管道和可重用组件，以跨业务单元开发通用数据模型，实现可重用性和即用型数据集
技术指导与故障排除：
在实施阶段提供动手技术指导，引导工程团队应对复杂挑战
作为多个项目工程问题的主要升级点
进行代码审查、性能调优和优化，确保高质量、安全的部署
合规、安全与风险管理：
将合规和安全控制集成到通用健康数据模型和数据产品中，确保遵守监管要求和内部治理标准
主动识别与模型部署、数据隐私和道德考量相关的风险，并实施缓解策略
维护所有健康数据工程活动的文档和审计跟踪
实践社区贡献：
积极为数据工程实践社区做出贡献，分享最佳实践、可重用资产和技术见解
促进跨区域的协作和知识交流，加速组织内健康数据产品的成熟度
优先资格
具备阿里云、AI/BI和/或GenAI相关经验
具备项目管理经验
具备敏捷（Agile）项目工作经验
了解保险和/或金融行业
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国上市企业平台，业务稳定性高，福利体系完善
- 接触前沿的GenAI、LLM与大数据技术，参与亚洲区域级核心数据模型建设，技术视野广阔
- 涉及金融健康数据，对合规、安全与隐私保护的要求极为严格
- 具备丰富大数据平台经验、熟悉Azure生态，且希望在金融保险行业深耕数据架构与AI应用的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 需要协调区域与本地多个业务团队，跨部门沟通与利益相关者管理成本较高
角色解读
- 可向首席数据工程师、数据架构师或区域数据工程总监方向发展
- 在跨国企业中，有机会主导更大范围的区域级数据战略与AI落地项目
- 负责设计和实施亚洲区域通用的健康数据模型与数据产品，支持AI和数据分析用例
- 主导端到端的数据工程交付，提供技术指导，并确保数据产品的合规性与安全性
- 精通Azure大数据生态（ADLS, Data Factory, Databricks, Synapse等），熟练掌握Python、Spark及分布式计算原理
- 具备10年以上数据工程或相关经验，拥有优秀的跨团队沟通与技术领导力
申请策略
- 展现跨文化、跨区域的沟通协作能力，突出在敏捷环境下的项目管理与团队技术指导经验
- 突出在Azure生态（Databricks, Data Factory等）的大型数据工程项目经验
- 强调在分布式计算、数据建模及端到端数据管道建设方面的技术深度
- 补充或强化GenAI、LLM在数据工程中的应用知识，了解金融/保险行业的数据合规要求（如数据隐私保护）
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型理由、解决复杂性能或架构问题的过程，以及跨团队协作的具体策略
- 请分享一个你主导的从概念到生产的端到端数据工程项目，你是如何设计数据模型和管道的？
- 在Azure生态中，你如何优化Databricks或Synapse的性能以处理大规模健康数据？
- 面对跨区域的业务团队，你如何协调需求并推动通用数据模型的落地？
- 在处理敏感的健康和金融数据时，你如何在数据工程中集成合规与安全控制？
- 复习Azure核心数据服务的架构与最佳实践，准备1-2个处理大规模数据或解决复杂技术难题的深度案例
- 了解宏利的健康业务背景及金融数据合规常识
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活75
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位未披露具体薪资，但要求10年以上高级数据工程经验，结合成都市场水平，预计薪资具备竞争力，且提供灵活办公与福祉支持。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
福利待遇flexible environment、well-being and inclusion
成长发展
85较高
涉及GenAI、LLM等前沿技术，参与亚洲区域级战略项目，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure、Databricks、Python、Spark、GenAI、LLM、Agentic AI
成长机会empower you to learn and grow the career you want、Data Engineering Community of Practice
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
职位明确说明采用Hybrid混合办公模式，并在JD中提及灵活环境与福祉支持，有助于工作生活平衡。
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
70中等
健康数据产品旨在支持AI和分析用例，优化运营，具有一定的社会价值。
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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