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如果你具備資料處理或系統整合經驗，並希望將企業既有資料轉化為「可被系統長期使用的資料結構與資料流程（Data Flow）」，這個角色將讓你實際參與企業導入 AI 與資料應用專案的關鍵階段。 一、為什麼我們需要招募「雲端資料整合工程師」？ 我們的工作是協助企業逐步完成「雲端化」與「AI 化」。但在實務上，專案能否順利往前推進，取決於一個最基本、也最關鍵的前提：企業的資料是否已被整理成穩定、結構化、可維運的狀態。 因此，我們需要一個專責於「資料整理、資料庫選型與資料流程設計」的工程角色，負責為企業建立清楚的資料結構與穩定的資料流設計，讓後續的系統整合、資料分析與 AI 應用，能在可靠的資料基礎上持續發展。 二、你在這個角色中，實際承擔的責任 你將作為團隊中最理解「資料如何流向 AI」的工程師，負責將分散、雜亂、格式不一的資料與需求，轉化為清楚、有邏輯、可長期維運的資料架構與整合流程，讓資料不再只是一次性處理，而能成為後續系統整合與 AI 應用的基礎資源。 你將負責： 資料整理與結構化將客戶既有資料清理、轉換並整理為清楚、有邏輯且可被系統與 AI 使用的資料形式。資料庫選型與設計依據資料特性與使用情境，選擇合適的資料庫與儲存方式，並設計合理的 Schema 與存取架構。資料整合與流程規劃將業務需求轉化為完整的資料整合流程，設計穩定、可維運的串接方式，而非一次性腳本處理。跨系統與資料整合整合不同來源的系統與資料，確保資料在各流程中正確流動並可被後續服務使用。團隊協作與溝通與雲端基礎架構工程師、AI 團隊協作，說明資料來源、結構與限制條件，確保專案順利銜接。問題分析與流程優化當資料流程出現瓶頸或問題時，能分析原因並提出具體改善方案。 這是一個需要整合思維、判斷能力與實際落地能力並重的工程角色，而不只是單純撰寫資料處理程式。 三、我們期待你的工作方式與特質 在這個角色中，你將站在「業務需求、客戶系統、資料結構與 AI 應用」之間，負責把原本模糊、分散、未整理的資訊，轉化為清楚可執行的資料架構與流程設計。 你經常需要： 協助理解業務帶回的需求與客戶環境背景分析客戶目前的資料來源、系統架構與限制條件設計適合系統與 AI 使用的資料結構與資料流程以流程圖或文件形式，與客戶及內部團隊取得共識 因此，我們特別重視你的工作方式與判斷能力，而不只是技術技能。 我們期待你具備以下特質： 做事細心、有條理，能從模糊與複雜的情境中釐清問題並提出具體解法具備獨立判斷能力，能評估不同設計方式的風險與可行性，而不是只依賴他人決策擅長與團隊及客戶溝通，能將複雜的資料與系統流程，用清楚易懂的方式說明並取得共識願意主動表達專業觀點，而不是只被動執行指示或隱藏想法對風險敏感，遇到不確定情況時，會先釐清與討論，而不是衝動處理 四、到職後的前 6 個月，我們期待你做到的事 第 1～2 個月：理解資料與系統現況 熟悉公司 AI 服務流程，理解常見的客戶資料來源、格式與系統架構。 第 3～4 個月：獨立設計與實作資料流程 能獨立完成資料整理、資料庫選型與基本資料流設計，並實際落地。 第 5～6 個月：穩定交付並持續優化 讓你負責的資料流程穩定運作，並能提出具體可行的優化建議。 五、在這個角色中，你能創造的專業價值 你不是來「學資料工程」，而是以你的專業能力，參與企業導入 AI 時最關鍵的工程判斷與設計工作。你會實際接觸不同企業的專案環境，處理真實存在的資料來源、系統限制與業務需求。 隨著參與更多專案，你會成為團隊中最熟悉「資料如何流向 AI」的核心工程角色，而你的設計與判斷，將直接影響專案是否能成功落地並長期運作。 這是一個能讓你清楚感受到：你的專業正在實際支撐企業 AI 專案發展，並對結果產生實質影響的工程職位。 六、你所需具備的條件 必要條件： 具備資料處理、清洗與整理的實務經驗，熟悉 SQL，或具備以程式方式處理資料（如 Python、API 串接）的經驗能依據資料特性與實際使用情境，判斷合適的資料庫類型與儲存方式，並設計合理的 Schema 與存取結構具備跨系統資料整合與資料流程規劃的能力，而不只是單點處理資料能將模糊需求轉化為具體可執行的資料流程與設計方案2 年以上相關實務經驗，並能獨立進行技術判斷與設計決策 加分條件： 具雲端平台（AWS / GCP / Azure）資料服務相關經驗曾參與 AI、資料分析或系統整合專案，了解資料如何被實際應用 七、如果符合以下情況，這個角色可能不適合你 希望的工作內容以單一工具或單一資料庫操作為主，而不想處理跨系統、跨資料來源的整合與設計問題偏好明確指令與既定做法，不希望參與資料流程與系統架構的規劃與討論對與業務、客戶溝通需求與釐清問題感到負擔，希望只專注在後端執行工作期待短期完成任務，而不是對整體資料流程的穩定性與可維運性負責 本職缺更適合願意參與專案規劃、資料與系統設計，並對結果品質負責的工程師，而非只負責單一執行環節的角色。 八、評價與報酬制度 我們不採年功序列制度，評價與回饋的核心基準是你實際創造的成果與專業價值。 績效評估：每 3 個月一次升遷評估：每 6 個月一次 到職時的職級為 Grade 3，包含基本薪資與 1 個月年終獎金的年薪範圍為 NT$ 715,000 ～ NT$ 884,000。若公司獎金（Corporate Bonus）全額達成，最高年薪可達 NT$ 880,000 ～ NT$ 1,088,000。詳細內容請參閱公司的人事評價制度頁面。★應徵方式說明-----------------------------------------------------------------------------------------本職缺僅接受透過 田中系統人才招募網站 填寫應徵表單者，才會進入審核與後續聯繫流程。請務必點選下方連結，前往我們的招募網站並完成該職缺的表單填答：→【人才招募網站】→【雲端資料整合工程師應徵】僅於人力平台投遞履歷者，將不另行通知或聯繫，敬請見諒。

●MS-SQL資料庫規劃、建置、維護、管理、故障排除。 ●規劃、執行資料庫資料備份/備援/回復計畫，並定期進行演練。 ●監控日常資料庫效能，進行效能調校。 ●配合系統專案需求，與開發團隊溝通，進行資料庫架構與預存程序優化等作業。

💫Company highlight！！〽️ 臺灣知名的量化交易公司，運作模式類似券商自營部門：僅使用自有資金進行交易，不對外募資、不提供外部客戶服務。公司擁有完整自研的量化研究與交易系統，持續開發獨特交易策略並落地到實盤。💹在交易量規模上，我們的年交易量相當於：一間中型券商所有客戶交易量總和，或前三大券商自營部交易量等級交易商品涵蓋：股票、ETF、可轉換公司債（Convertible Bonds）、權證、期貨與選擇權。你將在一個高頻、高併發、高可靠需求的環境中，負責核心資料層與系統可用性，是交易系統穩定運作的關鍵角色。 【工作內容】 此職位負責企業內部與雲端環境的資料庫系統建置、管理、維運與最佳化，確保資料安全、穩定與高可用性，並與開發/營運團隊協作進行效能調校、容量規劃與災難復原設計。此職位需求「不僅只會設定 DBA」的維運項目，而是具備後端開發能力(軟體語言不限)、能主動推動改善與落地執行的資料庫核心工程師／DBA。你會親手把規劃做成結果，並帶領公司資料層走向下一階段。