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Prospa

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

Prospa 的数据工程团队在整个组织中推动数据文化，构建支撑信贷决策、风险分析和商业智能的数据管道与基础设施。面试流程包含一项独特的居家 ETL 作业（在 Prospa 的 GitHub 上公开可见），候选人需要使用 Python 和 SQL 从原始数据构建星型模型，随后进行技术深入讨论。Prospa 看重能够端到端思考的工程师——从原始数据摄取到分析查询优化——并且理解所处理数据的业务背景。

GitHub 公开的居家测试：构建 ETL 管道，将原始数据转化为星型模型Python 和 SQL 为主要语言；也接受其他开源工具居家作业分配 4-6 小时，附加 Docker / 流数据处理的加分挑战数据团队驱动信贷决策和风险分析——业务影响力极大强调数据建模、管道可靠性和分析查询编写
ProspaSydneyFinTechData EngineerETLPythonSQLStar SchemaAzureData Modelling

面试流程 (6 轮)

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招聘人员初筛Recruiter Screen
⏱ 20-30 minutes

与招聘人员的初次通话，讨论你的数据工程背景、对 ETL 流程的熟悉度以及对金融科技的兴趣。招聘人员会介绍 Prospa 数据团队结构及该岗位对信贷决策和业务分析的影响。

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关键准备

  • 了解 Prospa 的数据使命：数据团队「在 Prospa 推动数据文化」——展示你理解数据在贷款决策中的重要性
  • 浏览公开的 GitHub 测试：Prospa 在 prospa-group-oss/interview-test-data-engineer 有开源面试测试——提前了解展示主动性
  • 了解业务领域：中小企业借贷高度依赖数据进行信用评分、风险评估和监管报告
  • 清晰描述经验：准备好讨论你构建过的具体 ETL 管道、处理的数据量和使用的工具

准备提问

  • Prospa 的数据平台架构是什么样的？
  • 数据团队如何与风控和信贷团队协作？
  • 当前的数据技术栈是什么（数据仓库、编排工具、BI 工具）？
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