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科尔斯集团

Coles Group数据工程师
难度 ⏱ 3-5 weeks📋 7 轮面试data-engineeringFull-time

Coles Group 的数据工程团队是公司数字化转型的核心，负责构建和维护支撑分析、机器学习以及跨 1,800+ 零售门店实时决策的数据基础设施。团队管理着涵盖供应链物流、客户交易、库存管理和营销绩效的 PB 级零售数据。Coles 的数据平台基于云端，主要在 AWS 上运行，使用包括数据湖、流处理管道和编排框架在内的现代化工具。面试流程评估数据工程基础的技术深度以及设计可扩展、生产级数据系统的能力。Glassdoor 难度评分约为 2.3/5，流程严谨但不对抗，强调实际问题解决能力和文化契合度。

构建处理 1,800+ 门店 PB 级零售数据的数据基础设施以 AWS 为核心的云平台，采用现代数据湖和流处理架构技术面试聚焦数据管道设计和 SQL 能力面试难度评分 2.3/5 — 务实且关注真实场景墨尔本总部混合办公模式，数据工程薪资有竞争力
ColesData EngineerAWSData PipelineETLRetail DataMelbourneCloud Data Platform

面试流程 (7 轮)

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在线申请与简历筛选Online Application & Resume Screening
⏱ 1-2 weeks

通过 Coles Careers 门户提交申请。招聘团队评估你的简历，关注相关数据工程经验、技术技能（Python、SQL、云平台）和教育背景。通常期望计算机科学、数据工程、软件工程或相关技术领域的学位。

💡

简历优化：聚焦于具有可衡量影响的数据工程成就：

  • 数据量："构建了每日处理 X 百万条记录的管道"
  • 性能："将 ETL 处理时间缩短了 X%"
  • 可靠性："数据管道正常运行时间达到 99.9%"
  • 规模："将 X TB 数据从本地迁移到云端"

重点技术技能：

  • 编程语言：Python（PySpark、pandas）、SQL（高级）、Scala（加分项）
  • 云服务：AWS（S3、Glue、Redshift、EMR、Lambda、Step Functions）
  • 数据工具：Apache Spark、Airflow/Step Functions、dbt、Kafka/Kinesis
  • 数据库：PostgreSQL、DynamoDB、Redshift、Snowflake
  • DevOps：Docker、Terraform/CloudFormation、CI/CD 管道
  • 数据建模：星型模式、缓慢变化维度、Data Vault

零售领域：任何零售数据系统、POS 数据、库存管理或供应链分析经验都非常受重视。

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