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瑞思迈

ResMed数据工程师
难度 ⏱ 3-6 weeks📋 7 轮面试data-engineeringFull-time

ResMed 的数据工程团队构建和维护数据基础设施，从全球数百万连接的医疗设备中提取洞察。该角色涉及设计可扩展的 ETL/ELT 管道、管理数据湖和数据仓库，以及为临床研究和产品改进提供实时分析支持。面试流程评估 SQL 精通度、数据管道架构、云数据服务（以 AWS 为核心）和医疗数据治理的领域理解。ResMed 产生大量的睡眠治疗、呼吸和患者结果数据，使数据工程成为产品创新和临床研究的关键职能。

海量医疗数据集：每晚来自 1.4 亿+连接设备的数十亿数据点技术栈：Snowflake、Spark、Kafka、AWS（Glue、Redshift、S3、Kinesis）、Airflow数据治理至关重要：受保护健康信息 (PHI) 的 HIPAA、TGA 合规用于临床分析的实时和批处理管道与数据科学、机器学习和临床研究团队的跨职能协作
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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 ResMed 的 Workday 门户、LinkedIn 或 SEEK 提交申请。数据工程团队寻找具备强大 SQL 技能、数据管道工具经验（Spark、Airflow、Kafka）、云数据服务经验（AWS 或 Snowflake）以及理想情况下具有医疗保健或受监管行业数据管理经验的候选人。

💡

简历优化：以你的数据工程经验开头。量化你处理过的数据规模（例如“设计了每日处理 5 亿+ 记录的 ETL 管道”）。突出以下经验：

  • SQL（高级查询、窗口函数、CTE、查询优化）
  • 数据仓库（Snowflake、Redshift、BigQuery）
  • 数据编排（Airflow、Dagster、Prefect）
  • 流处理（Kafka、Kinesis、Spark Streaming）
  • 编程（Python、Scala、Java）

医疗数据加分项：如果你有 HL7/FHIR 标准、PHI 去标识化或健康数据治理框架的经验，请突出展示。

认证：AWS 数据分析专业认证、Snowflake SnowPro Core 或 Databricks 认证可以增强你的个人档案。

申请技巧：在工作日早期（周一至周三）申请，可以更快获得招聘人员的回复。ResMed 悉尼数据团队通过 LinkedIn 和内推积极招聘。

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