理想的候选人应具备数据建模、SQL、大数据技术和云平台的强大专业知识。您将与数据科学家、分析师和业务团队合作，以确保高效的数据流动和决策的可访问性。
AWS/GCP/Azure 数据工程认证
职位概述
我们正在寻找一位熟练的数据工程师，负责设计、开发和维护可扩展的数据管道、ETL 过程和数据基础设施。理想的候选人应具备数据建模、SQL、大数据技术和云平台的强大专业知识。您将与数据科学家、分析师和业务团队合作，以确保高效的数据流动和决策的可访问性。
主要职责
• 设计与构建数据管道：开发和优化 ETL/ELT 工作流，以获取、处理和转换大规模数据集。
• 数据仓库与建模：设计和维护数据仓库（如 Snowflake、Redshift、BigQuery），并实施高效的数据模型。
• 大数据处理：使用分布式系统（如 Spark、Hadoop）处理大规模数据。
• 云与基础设施：在云平台（AWS、GCP、Azure）上部署和管理数据解决方案，使用 S3、Databricks、Airflow 等服务。
• 数据质量与治理：通过监控、验证和治理实践确保数据的准确性、一致性和安全性。
• 协作：与数据科学家、分析师和业务团队密切合作，了解数据需求并交付可扩展解决方案。
• 性能优化：提高查询性能，减少延迟，增强系统可靠性。
• 自动化与 CI/CD：为数据工作流实施自动化，并与 DevOps 实践集成。
所需技能与资格
• 教育：计算机科学、工程或相关领域的学士/硕士学位。
• 经验：至少 5 年的数据工程或相关职位经验。
• 编程：精通 Python、SQL，选修 Java/Scala。
• 数据库与大数据：具有 SQL/NoSQL 数据库（PostgreSQL、MySQL、MongoDB）、Spark、Hadoop、Kafka 的经验。
• ETL 与数据管道：具备 Airflow、dbt、Talend、Informatica 或类似工具的实践经验。
• 云平台：精通 AWS（Redshift、Glue、Lambda）、GCP（BigQuery、Dataflow）或 Azure（Data Factory、Synapse）。
• 数据仓库：了解 Snowflake、Redshift 或 BigQuery。
• DevOps 与版本控制：熟悉 Git、Docker、Kubernetes、CI/CD 管道。
• 分析技能：具备强大的问题解决和数据优化能力。
优先技能
• 具有实时数据处理（Kafka、Flink）经验。
• 了解机器学习管道和 MLOps。
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这与就业与就业能力研究所私人有限公司（“e2i”）合作。e2i 是一个赋能网络，旨在为寻求就业和就业能力解决方案的工人和雇主提供支持。e2i 作为工人与雇主之间的桥梁，连接工人以通过工作匹配、职业指导和技能提升服务提供工作保障，并与雇主合作以通过招聘、培训和工作重设计解决方案满足人力需求。e2i 是全国工会大会设立的三方倡议，旨在支持全国范围内的人力和技能提升倡议。申请此角色即表示您同意 e2i 的个人数据保护法（PDPA）。
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