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ANZ Bank

澳新银行

ANZ Bank数据工程师
难度 ⏱ 3-6 weeks📋 6 轮面试data-engineeringFull-time

ANZ 澳新银行的数据工程团队在管理和转化澳大利亚最大银行机构之一的海量金融数据方面发挥着关键作用。6,000 多名工程师以 Spotify 模型的 tribes 和 squads 组织运作，数据工程师负责构建和维护支撑从实时欺诈检测到监管报告等各项业务的数据管道、数据仓库和平台。面试流程全面严谨，通常包含 4-5 轮：在线 SQL 和 Python 测试、数据建模和 ETL 的深度技术面试、面向高级候选人的数据管道系统设计（可选），以及围绕 ICARE 核心价值观的行为面试。ANZ 通过 Ensayo AI 平台大力投入 AI 能力建设，使数据工程技能愈发具有战略意义。

在线测试专注于 SQL 查询、Python 数据操作和数据建模（1-2 小时）SQL 深度技术面试涵盖复杂连接、窗口函数、CTE 和查询优化高级岗位可选系统设计轮：数据管道和数据仓库架构设计ICARE 价值观行为面试评估协作、责任感和诚信战略性岗位，支持 ANZ 的 Ensayo AI 平台和 7%+ AI 生成代码计划
ANZANZ BankBankingData EngineerSQLPythonETLData WarehouseBig Four BanksICAREData PipelineSparkAirflowMelbourneSydney

面试流程 (6 轮)

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⏱ 1-2 weeks for response

通过 ANZ 官方招聘门户或 LinkedIn 提交申请。ANZ 数据工程岗位要求扎实的 SQL 基础、Python 熟练度以及数据管道工具经验。突出任何银行数据、监管报告、数据治理或大规模 ETL 系统的经验。ANZ 申请量大，内部推荐和展示可量化数据工程影响的定制简历更有优势。

💡

准备资源

  • 官方招聘门户：通过 anz.com.au/careers 或 LinkedIn 申请
  • 简历重点：强调 SQL 专业技能、Python 数据库（Pandas、PySpark）、ETL 工具（Airflow、dbt）和云数据平台（AWS/Azure）
  • 银行数据经验：任何金融数据、监管报告或数据治理经验都非常有价值

常见陷阱

  • 通用数据简历：定制简历提及数据质量、数据血缘和合规相关的数据工程
  • 无可量化影响：包含如「将 ETL 处理时间减少 40%」或「管理每日处理 5000 万+记录的管道」等指标
  • 缺少关键技能：确保简历提及 SQL、Python、Spark、Airflow 和至少一个云平台
  • 忽略领域背景：银行数据工程有独特挑战（PII 处理、监管合规、数据保留策略）

常见问题

  • 快速自检：为什么这个岗位？为什么这个团队？为什么是你现在？
  • 你在构建和维护大规模数据管道方面有什么经验？
  • 你使用过哪些数据仓库和 ETL 工具？
  • 你为什么对 ANZ 这样的大型银行的数据工程岗位感兴趣？
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