Data Engineer

你需要負責的工作內容

• 與產品、行銷、廣告等分析師與商業團隊合作，理解需求並規劃合適的 Data Pipeline。
• 設計、實作與維護 ETL/ELT 流程，確保資料品質、穩定性與新鮮度。
• 建立與優化資料模型，支援報表、分析與機器學習等多種場景。
• 持續迭代並優化資料基礎建設，提升可擴展性與維運效率。
• 建立監控與告警機制，確保 Pipeline 成功率與資料 SLA。

我們希望你有的經驗跟特質

• 對 Big Data 和 Data-driven engineering 有極大的熱情。
• 瞭解 ETL 或 ELT 的流程，並具備 Data Modeling 跟開發 Data Pipeline 的能力。
• 具備與產品 / 行銷團隊合作的經驗，並可與商業分析師、資料工程師，以及機器學習工程師協同合作。
• 樂於學習最新的技術，隨時充實自我的專業技能。
• 對大型語言模型（LLM）保持開放與好奇，願意學習並嘗試將其應用於資料工程工作（如：資料清理、欄位補全、文件生成、自動化測試），以探索新工具如何提升效率與使用者體驗。

應徵條件

• 數學 / 統計 / 資訊 / 資料科學相關科系畢業，或具備同等專業能力。
• 一年以上數據分析或數據工程相關工作經驗。
• 熟悉 Python、Scala、Java 等任何一種程式語言，Pinkoi 主要用 Python。
• 熟悉 GNU/Linux 系統，Pinkoi 用 Ubuntu。
• 熟悉關聯式資料庫的運用，例如 MySQL。

加分條件

• 熟悉廣告歸因邏輯，或具備相關數據處理經驗。
• 具備使用者行為數據處理經驗。具有操作或架設 BI 工具的相關經驗。
• 如 Superset、Tableau、Looker Studio，Pinkoi 使用 Superset 和 Redash。
• 具有分散式運算的相關知識，例如 Spark、Hadoop、Hive 等一種或多種相關技術，Pinkoi 主要用 PySpark。
• 熟悉雲端服務，例如 AWS Athena、S3、Glue，GCP BigQuery 等，Pinkoi 主要用 AWS。
• 了解 dbt 的基礎架構和應用方式，如建立資料模型、撰寫測試、建立巨集等等。
• 有將 LLM 應用於資料工程場景的經驗，例如規則抽取、欄位對齊與補全、文件／Data Catalog 生成、資料品質檢查等。