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BHP

必和必拓

BHP数据工程师
难度 ⏱ 4-8 weeks📋 7 轮面试data-engineeringFull-time

BHP 的数据工程团队是公司数字化转型战略的核心，负责构建和维护数据平台，处理来自全球矿山、加工厂、港口和铁路网络的海量运营数据。面试流程通常需要 4-8 周，包括 HireVue AI 评估视频面试、游戏化认知测评、数据架构和管道设计的技术深入面试以及行为/小组面试。BHP 使用现代数据技术栈，包括云数据仓库、实时流处理平台和机器学习特征存储。候选人需要展示扎实的数据工程技术能力以及与 BHP 宪章价值观的一致性，特别是在安全、可持续发展和卓越运营方面。

数据平台处理来自全球矿业运营的 PB 级运营数据现代数据技术栈：云数据仓库、Spark、Kafka、Airflow 和实时流处理HireVue AI 视频面试配合游戏化认知测评深入技术面试：数据架构、ETL/ELT 管道和数据建模高度重视数据治理、数据质量和安全关键数据系统
BHPMiningData EngineeringAustraliaMelbourneBig DataCloudETLData Platform

面试流程 (7 轮)

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在线申请Online Application
⏱ 30-45 minutes

通过 BHP 招聘门户提交申请。申请内容包括简历和资格问题回答。BHP 的数据工程职位通常在墨尔本或珀斯，部分职位在布里斯班和圣地亚哥。求职信为可选项。提交申请后，通常在 48 小时内收到测评邀请。

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简历优化：

  • 突出数据管道开发经验（Airflow、dbt、Spark、Kafka）
  • 提及云平台：AWS（Redshift、Glue、S3）、Azure（Synapse、Data Factory）或 GCP（BigQuery）
  • 包含数据建模经验（维度建模、数据仓库、星型模式）
  • 量化你的影响：处理的数据量、管道可靠性指标、成本节约

加分关键词：数据湖仓、实时流处理、数据治理、数据网格、dbt、medallion 架构、Databricks、Snowflake。

地点说明：墨尔本是 BHP 的全球总部，拥有最大的技术团队。珀斯的职位可能涉及与西澳矿业运营更密切的协作。

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