Prospa 数据工程师 面试流程
岗位方向: data-engineering
Prospa 的数据工程团队在整个组织中推动数据文化，构建支撑信贷决策、风险分析和商业智能的数据管道与基础设施。面试流程包含一项独特的居家 ETL 作业（在 Prospa 的 GitHub 上公开可见），候选人需要使用 Python 和 SQL 从原始数据构建星型模型，随后进行技术深入讨论。Prospa 看重能够端到端思考的工程师——从原始数据摄取到分析查询优化——并且理解所处理数据的业务背景。
Prospa的数据工程师面试共6轮，以下是每轮面试的详细流程和准备建议。
- 第1轮 (20-30 minutes): 与招聘人员的初次通话，讨论你的数据工程背景、对 ETL 流程的熟悉度以及对金融科技的兴趣。招聘人员会介绍 Prospa 数据团队结构及该岗位对信贷决策和业务分析的影响。
面试亮点: Public GitHub take-home test: build an ETL pipeline transforming raw data into a star schema、Python and SQL are the primary languages; open to other open-source tools、4-6 hours allocated for the take-home assignment with bonus Docker/streaming challenges、Data team drives credit decisioning and risk analytics — high business impact、Emphasis on data modelling, pipeline reliability, and analytical query writing
标签: Prospa, Sydney, FinTech, Data Engineer, ETL, Python, SQL, Star Schema, Azure, Data Modelling
