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Campaign Monitor

Campaign Monitor

数据工程师
难度 ⏱ 2-4 weeks📋 6 轮面试data-engineeringFull-time

Campaign Monitor（现隶属于 Marigold）是一个诞生于悉尼的邮件营销平台，每年处理数十亿封邮件，产生海量事件数据，包括发送、打开、点击、退回和退订等。这创造了一个丰富且具有挑战性的数据工程环境。数据团队使用 SQL Server、AWS 数据服务（Redshift、S3、Kinesis、Glue）以及基于 Python/Spark 的 ETL 管道，为分析看板、机器学习模型（发送时间优化和投递率预测）以及面向客户的报表功能提供支持。面试流程遵循 Campaign Monitor 标准工程面试格式：招聘人员初筛、Hiring Manager 对话、数据相关的 Take-Home 挑战（SQL 为重点）以及技术深度与行为评估相结合的终面。Glassdoor 反馈显示面试流程友好且专业，难度评分约 2.8/5。Campaign Monitor 看重理解完整数据生命周期、能够构建大规模可靠数据管道、并与产品和分析团队高效沟通的数据工程师。

每年处理数十亿封邮件，围绕事件流和分析产生丰富的大规模数据工程挑战SQL 为重的面试流程：Take-Home 挑战重点考察 SQL 和数据建模能力数据技术栈包括 SQL Server、AWS Redshift/S3/Kinesis/Glue、Python 和 Spark ETL 管道真实数据问题：投递率分析、发送时间优化、客户细分和大规模报表候选人友好的流程，HR 响应及时且面试官专业，通常 2-4 周完成
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面试流程 (6 轮)

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在线申请与简历筛选Online Application & Resume Screening
⏱ 1-5 days

通过 Campaign Monitor 官方招聘页面（Marigold/Workday 系统）、LinkedIn 或内部推荐提交申请。人才团队审查简历，重点关注数据工程经验，特别是 SQL 技能、ETL 管道开发、云数据服务（首选 AWS）以及高并发数据处理经验。MarTech、邮件分析或处理大规模事件数据的 SaaS 平台经验是重要加分项。

💡

为 Campaign Monitor 数据工程师岗位定制简历

  • 突出 SQL 专业能力：复杂查询、性能调优、数据建模经验（这是 Campaign Monitor 数据岗面试的核心）
  • 展示 ETL/ELT 管道 开发经验：使用 Python、Spark、Airflow 或类似工具
  • 提及 AWS 数据服务 经验：Redshift、S3、Glue、Kinesis、Athena、EMR 等
  • 如果有 大规模事件流处理 经验（数十亿级别），务必重点展示
  • 包含量化指标："构建日处理 20 亿条事件的数据管道" 或 "将 ETL 作业执行时间缩短 60%"

加分项

  • 数据仓库设计经验（Star Schema、Snowflake Schema）
  • 数据质量框架和监控经验
  • 流处理经验（Kafka、Kinesis、Flink）
  • 邮件营销或 MarTech 领域知识

常见误区

  • 简历中 SQL 经验不够突出——这是 Campaign Monitor 数据岗的第一筛选标准
  • 只罗列工具名称而不描述实际项目和成果
  • 忽略数据质量和可靠性方面的经验描述

参考资源

  • 了解 Campaign Monitor 的报表和分析功能：打开率、点击率、退订率等指标
  • 查看 Marigold 的 Workday 招聘页面获取最新数据岗位信息
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