宏利
Senior Data Engineer
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
Azure Cloud
Data Governance
Dataworks
Etl/Elt
Maxcompute
Power Bi
Pyspark
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
跨国金融巨头高级数据工程岗，技术栈前沿且提供混合办公，薪酬福利优厚，WLB极佳。
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
7.3万
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
46 个在招 · 其中数据工程 2 个
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据工程 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责连接业务目标与技术执行，主导数据湖、数据平台现代化及报表解决方案的交付
你需要利用云数据架构的专业知识，将业务需求转化为技术方案，并带领团队设计和优化可扩展的批处理与实时数据管道
最低要求
计算机科学、信息系统、定量工程或相关领域的学士或硕士学位
至少10年以上IT经验，其中至少3年以上数据工程交付领导或技术主管角色经验
对保险或金融服务行业有扎实的领域理解（如保单管理、理赔管理、精算指标、机构分析）
在交付领导方面有成功记录——具备工作量估算、范围分解、冲刺计划和管理跨职能利益相关者期望的能力
拥有Azure云服务（Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory, Azure SQL/Synapse）和数据库技术（Oracle, SQL Server或PostgreSQL）的动手经验
熟练掌握Azure Databricks、Apache Spark（PySpark / Spark SQL）以及现代ETL/ELT管道设计
深入了解企业数据设计方法论、维度建模（Kimball）、数据湖仓架构和数据仓库概念
具备出色的口头和书面沟通能力，能够向非技术利益相关者清晰表达技术愿景、架构权衡和项目更新
具备阿里云大数据工具（DataWorks, MaxCompute, OSS, Hologres）的实际经验或熟悉度
具有FineBI、Power BI或类似企业报表工具的使用经验
工作职责
与业务部门领导、产品负责人和IT利益相关者密切合作，获取业务需求，定义项目范围并建立明确的交付时间表
执行工作量和精力估算
将复杂的数据计划分解为详细的技术史诗、用户故事和执行路线图
推动项目从架构设计到测试、部署和运营交接的交付，同时主动管理风险、依赖项和范围蔓延
作为业务利益相关者和数据工程团队之间的主要技术接口，将业务需求转化为高性能的数据解决方案
设计、构建和优化可扩展的批处理和实时数据管道、数据湖仓架构和数据仓库解决方案
为企业数据平台提供技术领导，推动Azure Cloud、Databricks (Spark)、DataWorks、MaxCompute、OSS和Hologres的架构、工程最佳实践、平台优化和创新
实施强大的数据编排、数据摄取、清洗、转换、增强和数据质量控制流程
建立并强制执行数据摄取、存储和处理的技术质量标准、数据治理框架和最佳实践
进行彻底的代码审查，领导技术故障排除，并确保数据管道安全、弹性且成本优化
指导和辅导中/初级数据工程师，培养协作、持续学习的环境
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国金融巨头平台，提供接触企业级海量数据与前沿云原生技术栈（Azure+阿里云）的机会
- 注重员工福祉与包容性文化，提供混合办公模式，工作生活平衡较好
- 需要同时掌握Azure和阿里云两套技术栈，学习曲线较陡
- 作为技术与业务的桥梁，需处理复杂的跨部门沟通与需求博弈，对软技能要求极高
- 适合拥有10年以上经验、具备扎实云数据架构能力且希望在金融/保险行业深耕的高级数据工程师或技术主管
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据架构师、数据工程总监或技术管理层发展
- 在金融/保险行业积累深厚的数据治理与业务领域知识，成为懂业务的技术专家
- 负责将业务需求转化为技术解决方案，主导数据湖、数据平台现代化及报表系统的交付
- 设计并优化基于Azure和阿里云的可扩展批处理与实时数据管道，确保数据质量与系统稳定性
- 精通Azure Cloud及阿里云大数据组件（如Databricks, DataWorks, MaxCompute），具备深厚的数据湖仓架构与维度建模能力
- 拥有出色的跨部门沟通与项目交付管理能力，能指导初级工程师并推动技术最佳实践
申请策略
- 了解宏利在亚太区的数字化转型战略，准备一些关于如何平衡技术债务与业务快速交付的见解
- 突出在Azure和阿里云大数据生态（Databricks, DataWorks等）的实战经验，以及数据湖仓架构设计的成功案例
- 强调在保险或金融服务行业的数据项目交付经验及跨部门协作能力
- 若对阿里云组件（DataWorks, MaxCompute）不够熟悉，建议提前补充相关认证或实操经验
- 复习Kimball维度建模理论及数据治理框架
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务背景、技术选型权衡（Trade-offs）、实施过程及最终的业务价值（如成本优化、效率提升）
- 对于架构问题，强调可扩展性、成本效益和安全性，展现全局技术视野
- 请分享一个你主导的从0到1的数据湖仓架构设计案例，遇到了哪些技术挑战？
- 在跨部门协作中，你如何处理业务方不合理的数据需求或范围蔓延？
- 对比Azure Databricks和阿里云MaxCompute，在批处理和实时计算场景下你会如何做技术选型？
- 你如何建立和执行数据治理框架以确保数据管道的质量与安全？
- 深入了解宏利的业务模式（保险、财富管理）及其对数据分析的具体需求
- 准备一个展示你如何指导初级工程师并提升团队整体技术水平的具体案例
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活85
使命价值70
薪资福利
85较高
跨国金融巨头提供具有市场竞争力的薪酬福利，且明确提及灵活的工作环境与员工福祉支持。
薪资信号未披露（AI估算：5.5千–9万/月）
成长发展
80较高
职位提供接触前沿云数据架构和跨云平台技术的机会，并有明确的指导初级工程师的职责，利于技术领导力培养。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure Cloud、Databricks、Apache Spark、PySpark、DataWorks、MaxCompute、Hologres、Power BI
成长机会empower you to learn and grow the career you want、Mentor and coach mid/junior data engineers
业务类型ambiguous
工作生活
85较高
明确提供Hybrid混合办公模式，且公司文化强调灵活环境与员工福祉，WLB表现良好。
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flexible environment、well-being
使命价值
70中等
处于金融服务行业，致力于帮助人们做出更好的决策，具有一定的社会价值，但属于传统成熟行业。
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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