宏利
Asia GWAM Senior Data Engineer
Asia GWAM 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
Etl/Elt
Pyspark
Sql
数据建模
数据湖
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
跨国金融巨头高级数据岗，主流现代云原生技术栈，混合办公WLB较好，技术成长空间大。
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
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
该职位是宏利全球财富与资产管理亚洲数据项目的高级数据工程师，主要负责构建可扩展的数据解决方案、设计数据模型及企业级数据管道
你需要与加拿大及亚洲团队紧密协作，利用Azure数据平台技术打造坚实的数据基础，支持业务与分析计划
最低要求
计算机科学、工程、信息系统或相关学科的本科学位
年以上数据工程、数据平台工程、DevOps工程或相关技术岗位经验
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)、Event Hubs、Spark / PySpark、Python、SQL / Databricks SQL Warehouse
具备数据库开发和管理经验（如Azure SQL、Cosmos DB）
具备强大的数据建模经验，包括企业级数据平台的概念、逻辑、物理和维度建模
具备设计可扩展的基于云的数据解决方案和企业数据平台的经验
具备变更数据捕获 (CDC) 技术（如Debezium）、流技术和企业数据湖架构的经验
具备较强的分析、解决问题和故障排除能力
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（强制要求）
能够与加拿大及亚洲的利益相关者进行有效沟通
具备较强的沟通、协作和利益相关者管理技能
适应在全球化、分布式和多元文化环境中工作
工作职责
设计并构建数据产品，推动整体数据产品战略的发展
设计并维护稳健的数据模型，包括概念、逻辑、物理和维度模型
将来自多个源系统的数据集成到企业数据平台和数据产品中
设计、开发和支持企业级数据管道和集成
使用 Azure Data Factory、Databricks、Synapse、Spark、Python 和 SQL 构建 ETL/ELT 解决方案
针对新的集成模式、技术和数据解决方案进行概念验证 (POC)
维护和支持企业数据湖 (EDL)，确保平台稳定性、可靠性和卓越运营
监控平台和应用性能，推荐基础设施改进，并在需要时执行代码优化
调查事件，支持变更请求，并推动持续的平台改进
生成并维护技术文档、设计规范和操作手册
执行单元测试、系统集成测试和部署验证
通过设计、开发、测试、部署和生产支持来支持敏捷交付团队
与亚洲和加拿大的业务、技术和数据利益相关者协作
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、主数据管理、元数据管理和数据质量框架
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
具有在跨多个区域的全球或分布式团队中工作的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球顶尖金融集团平台，能接触企业级、高复杂度的数据架构与前沿云原生技术栈
- 全英文工作环境及跨国协作经验，极大提升个人国际化职场竞争力
- 外企通常提供完善的福利体系与相对平衡的工作生活节奏，明确支持混合办公
- 需要频繁与加拿大及亚洲其他地区的团队跨时区沟通，对英语听说读写及跨文化协作能力要求极高
- 具备扎实Azure大数据技术栈、拥有丰富数据建模经验，且英语流利、渴望在跨国金融平台深耕数据工程的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 年以上经验要求意味着需要独立解决复杂的平台级技术难题，并承担较重的生产环境保障压力
角色解读
- 可向首席数据工程师、数据架构师或数据团队技术负责人方向发展
- 在跨国金融集团中，有机会深入理解全球财富管理业务，转型为懂业务的数据产品专家或技术管理岗
- 负责设计并构建企业级数据管道与ETL/ELT解决方案，将多源数据集成到Azure数据平台中
- 设计并维护概念、逻辑、物理及维度数据模型，支撑全球财富与资产管理业务的数据产品战略
- 与亚洲及加拿大的跨地域团队紧密协作，进行概念验证、性能优化及生产环境支持
- 精通Azure数据平台生态（ADF, Databricks, Synapse, ADLS等）及Spark/Python/SQL编程
- 具备扎实的数据建模能力（概念/逻辑/物理/维度）及企业级数据湖架构设计经验
- 优秀的英语沟通能力，能无缝对接全球分布式团队并处理复杂的跨文化协作
申请策略
- 准备一段全英文的自我介绍及项目经历阐述，以应对可能的全英文面试
- 提前了解宏利全球财富与资产管理（GWAM）的业务模式及行业数据合规要求
- 突出在Azure数据平台（Databricks/Synapse/ADF）上的实际项目经验及处理海量数据的性能优化成果
- 详细列出主导过的数据建模（尤其是维度建模）和数据湖架构设计案例
- 强调跨时区、跨文化团队的敏捷协作经验及优秀的英语工作能力
- 深入复习数据治理、主数据管理及数据产品化（Data Mesh/Data Product）的前沿理念
- 了解生成式AI在数据工程或BI中的最新应用场景，以契合JD中的加分项
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验问题，重点突出技术选型的思考过程、遇到的技术难点及最终的量化业务收益
- 对于架构和建模问题，采用“业务需求分析 -> 概念设计 -> 逻辑/物理落地 -> 性能与治理考量”的结构化思路进行阐述
- 请描述一个你使用Azure Databricks和Synapse构建的复杂ETL/ELT管道，你是如何优化其性能的？
- 在企业级数据湖架构中，你是如何设计概念、逻辑和物理数据模型的？请举例说明维度建模的实践经验
- 在跨时区、跨文化的全球分布式团队中，你如何确保数据需求被准确理解并按时交付？
- 请分享一次你处理生产环境数据管道故障的经历，你是如何排查并解决该问题的？
- 你如何理解数据产品化（Data Product）的概念？在你的过往经验中是如何落地数据所有权和数据契约的？
- 复习Azure数据平台的核心组件原理及最佳实践，特别是Databricks的Spark调优和Synapse的资源池配置
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
作为上市跨国金融集团的高级技术岗，薪资福利处于市场中上水平，且外企通常提供完善的福利与稳定性。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及主流的Azure云原生数据栈及AI/BI应用，且在全球化团队中工作，能提供极佳的技术视野与职业成长空间。
技术前沿主流现代技术
技术栈Azure Data Factory、Databricks、Synapse、Spark、PySpark、Python、SQL、Cosmos DB、Debezium
成长机会empower you to learn and grow the career you want
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
明确提供Hybrid混合办公模式，且强调flexible environment和well-being，WLB相对较好，但跨国协作可能带来一定的时区沟通压力。
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
70中等
处于金融服务与财富管理行业，行业成熟稳定，通过数据赋能帮助人们做出更轻松的决策，具有一定的社会价值。
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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