logo
← 返回面试流程列表
H

hipages

数据工程师
难度 ⏱ 3-5 weeks📋 6 轮面试data-engineeringFull-time

hipages 的数据工程团队在驱动市场平台的分析、机器学习模型和商业智能方面发挥着关键作用。作为一家 ASX 上市公司，每年处理数百万条工作线索，hipages 依赖强大的数据管道来优化线索匹配、定价算法和技工推荐。面试流程包括一个专注于数据处理的 take-home 编程测试，随后是与工程师的现场技术讨论。流程强调实际数据工程技能、SQL 熟练度、管道设计和对云端数据服务的了解。候选人反馈平均招聘周期约 3 周，但数据岗位由于 take-home 评估的深度可能需要更长时间。

take-home 编程测试专注于数据处理和管道设计重点考察 SQL、Python 和基于云的数据服务 (AWS)技术现场面试涉及数据建模、ETL/ELT 模式和管道架构讨论市场平台数据挑战：线索匹配优化、定价分析和实时数据处理协作文化，与跨职能的数据和产品团队紧密合作
hipagesData EngineeringPythonSQLAWSETLData PipelineMarketplaceSydney

面试流程 (6 轮)

1
📋
在线申请与简历筛选Online Application & Resume Screening
⏱ 3-5 business days

通过 hipages 招聘页面或 LinkedIn 提交申请。人才招聘团队评估你在数据工程工具、云平台和管道开发方面的经验。

💡

定制你的简历：

  • 突出 Python、SQL、Spark/PySpark 和 AWS 数据服务（Redshift、Glue、S3、Athena、Kinesis）的经验
  • 提及数据仓库、ETL/ELT 管道和数据建模经验
  • 包括使用 Airflow、dbt 或类似编排工具的经验
  • 用数据量化影响：数据处理量、管道延迟优化、成本节省

市场平台数据背景：

  • hipages 处理数百万条线索交易 — 大数据量处理经验很有价值
  • 提及任何双边市场或电商数据经验

常见误区：

  • 罗列工具但未解释你用它们构建了什么
  • 未提及数据质量或监控经验
  • 遗漏与分析/ML 团队的协作经历
🔒
还有 5 轮面试流程未显示解锁后查看全部 6 轮面试详情