宏利
Asia Group Functions Lead Data Engineer
Asia Group Functions Lead Data Engineer
发布于 3 天前基层主管/组长
AI 估算 · 55k–85k · AI 参考估算
Hong Kong, Hong Kong
高级经验
本科
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Big Data
Data Lake
Etl
Pyspark
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
国际金融巨头资深数据架构师，技术栈现代且要求高，提供领导力发展平台与混合办公，行业成熟但创新投入大。
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
70K
比数据工程中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
73 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择面较广
数据工程 · 约 300 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是宏利保险亚太区集团职能部门的首席数据工程师，负责领导团队设计、构建和优化数据管道与基础设施，以支持公司的数字化转型战略
你需要运用Azure云平台、大数据技术及工程最佳实践，确保高质量数据的可用性，赋能业务决策与洞察
最低要求
计算机科学、信息技术或相关领域的学士学位，硕士学位优先
年以上数据工程师经验，有高效实施和维护数据管道、调度、监控、通知和ETL流程的记录，使用Azure Data Factory、Databricks、Python/PySpark、Java、Scala
理解Azure基础设施：订阅、资源组、资源、基于角色的访问控制(RBAC)的访问控制、与Azure AD和Azure安全原则的集成（用户组、服务主体、托管标识）、网络概念（VNet、Sub网、NSG规则、专用端点）、密码/凭证/密钥管理和数据保护
具备使用DevOps工具和原则部署和集成Azure数据服务（ADF、Databricks）的经验：GitHub Repository、Jenkins CI/CD流水线、集成单元测试等
熟悉Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2)及其在Blob存储上的拓扑结构，包括文件层次结构、存储帐户、容器和文件夹
精通数据集市事实和维度设计概念、ETL/ELT逻辑以执行upsert和type-2，并使用Python/PySpark/存储过程/SQL在ADLS（使用Lakehouse架构的Databricks）或Azure Synapse（使用专用SQL池）中进行应用和实施
工作职责
领导力*: 指导并辅导团队中的数据工程师，提供技术指导和领导力，建设高绩效的数据工程团队
运用出色的领导和沟通技巧，培养协作和高绩效的团队文化
确保团队成员按时完成项目并提供符合业务需求的高质量解决方案
领域知识*: 紧跟最新工具和技术的动态，识别提升宏利数据基础设施的机会
团队合作*: 与其他首席数据工程师、数据分析师、业务协作者和数据科学家合作，理解数据需求并将其转化为有效的数据工程解决方案
数据管道开发*: 设计、开发和管理数据管道，促进从不同来源进行数据的详细提取、转换和加载
利用大数据和云计算专业知识，确保解决方案可扩展、高效且有效
数据映射与集成*: 与多功能团队密切合作，理解和设计来自各种源系统以及其他事务性或应用程序数据库的数据模式，确保准确性和可靠性
ETL优化*: 持续改进和优化ETL流程，以增强数据流效率，最小化延迟，并支持实时和批处理要求
数据转换*: 实施数据清理、丰富和转换流程，确保为分析和报告提供高质量的数据
数据质量保证*: 设计测试计划，开发和实施数据质量检查、验证规则和监督机制，以维护数据的准确性和完整性
平台改进*: 与整个组织的各类技术资源合作，识别并实施对基础设施、集成和功能的改进
数据架构*: 与业务负责人和数据架构师密切合作，基于业务需求设计、实施并领导端到端架构
用户文档*: 开发和维护详细的数据管道、流程和配置文档，以支持无缝入职
性能监控*: 监控数据管道性能并解决问题，以确保高效的数据流，并主动寻找改进机会
数据治理与合规*: 确保在整个数据生命周期中符合数据隐私和合规性标准
优先资格
具备LLM和AI工具的使用经验
具备使用Unity Catalog的经验
具备使用Power BI连接ADLS（包括Delta Lake）、Databricks SQL、Azure Synapse（SQL池）数据源的经验，设计语义层/数据模型，创建/发布报告内容（数据集/分页报告/交互式仪表板），并管理工作区
对数据隐私和合规性法规及标准方法有扎实的理解
出色的解决问题能力，能够高效解决技术问题
有效的沟通能力，能够与技术和非技术合作伙伴协作
在快节奏环境中，工作方法严谨，致力于交付高质量的工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 参与大型国际金融机构的数字化转型核心项目，技术影响力大
- 技术栈现代且前沿，涵盖主流的云原生大数据技术
- 公司平台大，资源充足，职业发展路径相对清晰
- 明确提及混合办公模式，兼顾灵活性与协作
- 对综合能力要求极高，需兼具深厚技术功底、架构视野和团队领导力
- 在成熟的跨国企业中工作，需适应复杂的组织流程和跨地域协作
- 金融行业数据标准和安全合规要求严格，工作需高度严谨
- 拥有10年以上数据工程经验，具备扎实云技术和大数据基础，有技术领导意愿，渴望在大型国际化平台推动数据驱动转型的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：成为首席/杰出工程师，专注复杂数据架构和AI/ML数据基础
- 管理路线：晋升为数据工程经理或数据平台负责人，管理更大团队和战略规划
- 复合型发展：向数据架构师、解决方案架构师或数据产品负责人方向拓展
- 领导和指导数据工程团队，负责技术方案和团队绩效
- 设计、构建和优化基于Azure云的数据管道和大数据基础设施
- 与数据科学家、分析师及业务方协作，将业务需求转化为可靠、可扩展的数据解决方案
- 确保数据质量、治理、安全和合规性，支持公司数字化转型战略
- 精通Azure云数据栈（ADF, Databricks, ADLS, Synapse）和大数据技术（Spark, PySpark）
- 深厚的数据建模、ETL/ELT流程设计和数据架构经验
- 出色的团队领导、沟通和跨职能协作能力
- 扎实的编程能力（Python/PySpark, Java/Scala, SQL）和DevOps实践
申请策略
- 深入研究宏利的数字化战略和其在数据领域的公开信息，在面试中展现与公司目标的契合
- 准备一个能体现你领导力、技术深度和业务理解力的复杂数据项目案例进行分享
- 面试中主动询问团队结构、当前技术挑战和对候选人的首要期望，展示你的主动性和战略思维
- 突出10年以上的数据工程经验，特别是使用Azure技术栈（ADF, Databricks）的大型项目案例
- 详细描述设计、优化复杂数据管道和架构的具体成果，用量化指标体现效率提升
- 强调团队领导、指导初级工程师或跨部门协作的经验，展示沟通与影响力
- 列出Python/PySpark、SQL等核心技能的掌握深度和实际应用
- 若对Azure服务（如Databricks Unity Catalog, Power BI集成）不熟，可针对性进行学习和认证
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题，突出你的个人贡献和领导力
- 对于技术问题，先阐明设计原则（可扩展性、容错性、成本等），再结合具体技术选型进行解释
- 展示你的业务思维，始终将技术方案与业务价值和目标联系起来
- 描述一个你领导设计的最复杂的数据管道或数据平台架构项目，你遇到了哪些挑战，如何解决？
- 你如何评估和推动团队采用新的数据工具或技术（例如从传统ETL迁移到Databricks）？
- 请举例说明你如何与非技术的业务利益相关者合作，理解他们的需求并将其转化为技术解决方案
- 在金融行业，确保数据质量和合规性至关重要
- 你通常会建立哪些流程或机制来实现这一目标？
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活65
使命价值70
薪资福利
78中等
该职位属于大型跨国公司，平台稳定且具有全球影响力，薪资水平预计在香港市场处于有竞争力的范围，能提供较好的薪酬福利保障。
薪资信号未披露（AI估算：55K-85K/月）
成长发展
92较高
职位要求掌握前沿云数据技术（Azure, Databricks），并涉及团队领导和架构设计，能提供显著的技术深度提升和管理能力锻炼机会。
技术前沿主流现代技术
技术栈Azure Data Factory、Databricks、Python、PySpark、Azure Data Lake Storage、Azure Synapse、Power BI、Unity Catalog
业务类型profit_center
工作生活
65中等
职位明确提供混合办公模式（Hybrid），有助于工作生活平衡。但作为领导岗位和跨国项目成员，可能需要应对跨时区协作或偶尔的高强度工作。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Hybrid
使命价值
70中等
作为国际领先金融机构，致力于通过数据驱动实现数字化转型，工作具有较高的行业影响力和实际业务价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
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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