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Macquarie Group

麦格理集团

Macquarie Group数据工程师
难度 ⏱ 3-5 weeks📋 4 轮面试data-engineeringFull-time

麦格理集团的数据工程师面试流程相对精简，共3轮，通常在一个月内完成。作为澳大利亚最大的投资银行及基础设施和大宗商品领域的领导者，麦格理的数据工程团队构建和维护为交易决策、风险分析和监管报告提供支持的关键数据管道。流程结合了能力测试和Talent Q Elements心理测评，随后是两场连续的技术面试，深入考察数据湖、ETL管道、AWS云服务、SQL优化、Python数据处理和数据治理框架。薪酬在澳大利亚金融业中有竞争力：初中级$83K-$120K，中高级$103K-$149K（中位数$129K），高级$150K-$196K。全程评估麦格理的核心价值观：机遇、责任和诚信。

精简的3轮流程，约1个月内完成一轮中结合能力测试和Talent Q Elements心理测评两场连续的30分钟技术面试，聚焦数据基础设施重点考察数据湖、ETL管道、AWS、SQL、Python和数据治理金融行业有竞争力的薪酬：$83K-$196K，取决于资深程度
MacquarieData EngineeringInvestment BankingETLData LakeAWSSQLPythonData GovernanceAustralia

面试流程 (4 轮)

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招聘人员电话筛选Recruiter Phone Screen
⏱ 30 minutes

与麦格理技术和数据岗位的人才招聘专员进行30分钟介绍性电话交流。招聘人员审查你的简历，讨论你在数据工程技术方面的经验（特别是AWS、Python、SQL和ETL框架），并评估你对金融服务领域工作的兴趣。他们会解释团队结构、团队正在解决的具体数据挑战（如构建企业数据湖、实时流处理管道或监管数据平台），并概述后续面试步骤。预计会被问到对麦格理业务的理解、偏好的数据技术栈和入职时间。这也是讨论薪资期望和工作许可的环节。

💡

数据技术栈准备：准备讨论你使用现代数据工程工具的实际经验。麦格理使用的关键技术包括AWS服务（S3、Glue、Redshift、EMR、Kinesis、Lambda、Step Functions）、Python（PySpark、pandas、Airflow）、SQL数据库和数据治理工具。

金融数据背景：麦格理处理大量交易数据、市场数据流和监管报告。理解金融数据的独特挑战（实时需求、审计跟踪、数据血缘、APRA/ASIC监管合规）能使你脱颖而出。

团队研究：麦格理的数据工程团队跨越多个部门。询问招聘人员这个角色服务哪个团队，相应地调整后续准备。

文化契合：麦格理重视不仅构建管道还理解业务背景的企业家型数据工程师。提及你的数据解决方案直接影响业务决策的例子。

常见问题：

  • 介绍你大规模构建数据管道的经验。
  • 你在数据工程工作中广泛使用了哪些AWS服务？
  • 你对金融服务领域的数据工程有什么兴趣？
  • 你对这个岗位的期望薪资范围是多少？
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