「ETL 資料工程師/大數據工程師」的相似工作

【工作內容】 作為集團數據策略的關鍵推手，您將有機會與集團IT團隊一同將財務數據從傳統架構轉型至現代化雲端平台 (AWS)。如果您渴望與頂尖數據專家、專案經理共同協作，並將資料工程、雲端、DataOps 技術應用於實際業務痛點，那麼這個職位正是您的最佳舞台！ 我們的Sr. Finance DE將會與集團IT團隊合作，逐步將財務資料從地端VM搬遷至AWS雲端環境，並協助其他財務部同仁將日常業務報表、分析報表進行自動化。我們重視快速溝通與實際的專案交付! 在這裡，除了具競爭力的薪資與各種福利外，您還能與團隊內不同的夥伴們相互學習，追求技術成長。我們相信，透過透過實際的專案開發與新技術的學習與使用，才是讓團隊不斷進步與成長的動力！ 【您需要做什麼?】 • 協助財務數據雲端轉型： 與集團 IT 團隊緊密協作，規劃並執行財務核心資料從地端 VM 遷移至 AWS 雲端環境的策略與實施。 • 建構數據自動化流程： 設計、開發並維護高效、穩定的財務數據 ETL/ELT pipeline，實現日常業務報表與分析報表的全面自動化。 • 數據架構優化與創新： 持續學習並導入先進的資料領域知識與技術（如 DataOps、FinOps 概念），優化現有數據架構，提升數據處理效率與品質。 • 跨部門協作與溝通： 深入理解財務部門需求，並能將複雜的技術概念清晰地傳達給非技術背景的同仁，共同推動專案進程。 • 數據專案開發與管理： 負責數據相關專案的設計、開發與維護，包含 Datalake 管理、資料收集、清洗、儲存等關鍵功能，確保數據的完整性、一致性與可用性。 • 文件撰寫與知識傳承： 撰寫清晰的開發文件 (Design Document, ERD, Diagram, User Manual)，確保專案知識的有效傳承。 【我們期待您具備】 • 精通 SQL，具備大規模集中/分散式資料庫的 CRUD 操作、效能優化及資料清洗 (ETL/ELT) 實戰經驗。 • 豐富的 Python 資料工程開發經驗，熟悉並應用 pandas, numpy, pyspark 等核心套件。 • 具備 AWS 雲端平台 (例如 S3, EC2, Lambda, Glue, Redshift, Athena 等服務) 與 Databricks 的實務開發經驗。 • 具備 Data Pipeline (資料流) 的設計、搭建與優化能力，熟悉 Dagster 或 Airflow 等排程工具。 • 5 年以上資深資料工程師或相關經驗，並具備獨立主導專案的能力。 • 卓越的需求訪談與業務邏輯理解能力，能將複雜的技術概念清晰地傳達給非技術背景利害關係人。 • 具備良好的溝通協作能力，主動積極解決問題，並樂於分享知識。 【符合以下條件，將是您的優勢】 • 具備財務金融相關專業知識或在金融科技產業的資料工程經驗。 • 對 DataOps 或 FinOps 理念有深入理解與實踐經驗。 • 熟悉 Linux 操作與 Shell Script。 • 具備 資料視覺化工具 (Tableau、PowerBI) 實務經驗。

- 資料流基礎設施設計與維運：處理 TB 級數據 - 資料庫架構設計與優化：參與數據中臺核心建設 - 跨部門資料服務支持：與 資料科學、業務決策 深度連結 - 資料治理與安全合規 - 公有雲資料工程相關經驗

技術需求： (1) 熟悉SSRS 開發與SQL撰寫 (2) 具備Oracle, SQL Server Store Procedure開發經驗 (3) 具備Azure 雲端服務經驗尤佳 (4) 具備Oracle Golden Gate經驗者尤佳 工作內容： 共用服務新功能開發及維運工作 (1) 報表改寫、SIT驗測 (2) 拋轉程式盤點與開發（使用OCI Golden Gate）

1. 負責數據工程平台優化，包含資料治理、品質管理與使用者體驗設計。 2. 規劃與建置數據流程架構，整合內外部資料來源，支援業務分析與應用。 3. 調研新興數據技術，提升平台效能與智能化應用，導入創新解決方案，發揮數據價值。 4. 培養學習能力，指導團隊成員，傳承知識與經驗，推動新技術落地。 【履歷投遞】 **加快審核方式：下載制式履歷表進行填寫投遞(https://mma.tw/O05FY)

與售前團隊協作，共同完成客戶驗証所需的開發項目，您應可獨立開發系統串接、ETL/ELT 、dbt 核心資料模型建置。 在工作過程中，您會面對客戶、進行每日開發說明與進度匯整，需習慣自主進度掌控。 開發項目主要以資料串接、程式資料處理 (python / dbt)、雲資料處理 (aws glue / gcp workflow) 等為主。 【我們希望你】 一定要對開發工作具有熱情與自我學習不斷精進的渴望，遇到問題時，能獨立查找與判斷解決方案的可行性，若遇到無法解決的問題，也懂得如何清楚論途與提問，樂於與同仁們分享技術新知、提升自我能力，當挑戰尚不熟悉的工作內容時，充滿戰鬥力。 【職務需求】 熟悉 Python, SQL 熟悉 dbt, Airflow (Google Cloud Composer & MWAA) 熟悉 Star Schema / Snowflake Schema 設計 熟悉 Modern Data Stack 熟悉 PostgreSQL, MySQL, MongoDB 任一一種資料庫 熟悉 在雲端（AWS 為主，GCP/Azure 為輔）建置與部署資料流與資料庫。 【加分項】 熟悉 BigQuery or Redshift 熟悉 Glue or Dataflow 熟悉 Lambda or Cloud Run

◆兩年資料庫管理或開發相關經驗 ◆對於資料庫語言 T-SQL PL/SQL 有基礎接觸 ◆MS SQL Server / INFORMIX 資料庫熟悉一種即可 ◆對資料庫管理包括效能調校，自動化報表，備份相關有高度興趣者 ◆懂AIX作業系統尤佳 ◆懂Informix尤佳

【職責】 1. 參與設計與維護數據基礎設施和數據管線 (Data pipeline - ETL/ELT) ，以支援關鍵業務應用 (如MarTech、AdTech、CDP、CRM、推薦系統、標籤等) 與數據應用需求 2. 協助進行數據創新應用和架構研究，特別是支援 AI/ML 專案的數據準備與供應，並參與新興數據技術的研究與導入 (如 Gen AI 相關數據集技術或 Data Lakehouse) 3. 協助執行數據品質、治理與安全相關任務，確保數據的準確性、完整性與合規性 4. 具備獨立執行數據工程任務的能力，負責從概念發想到最終部署的完整流程。同時，與團隊成員緊密協作，共同完成專案，以確保最終成果符合部門的發展目標與方向。 5. 與數據分析師、專案經理、業務團隊及 IT 部門協作， 理解業務需求並協助轉化為技術性數據解決方案 6. 積極學習新技術，並能與團隊成員有效協作、分享知識 【工作內容】 1. 開發、維護和優化複雜的批次和即時數據管線，從多個異質數據源 (包括但不限於 MarTech、AdTech、CDP、CRM、Events log等) 擷取、轉換與載入數據 2. 參與建構與維護基於雲端的數據儲存與處理架構，如數據湖 (Data Lake) 或數據湖倉 (Data Lakehouse)，確保系統穩定運行 3. 建構與維護 AI/ML 應用所需的數據集，包括特徵工程數據管線，並研究與實現為 LLM 應用準備數據的機制 (如 MCP 或 RAG 相關數據流程) 4. 參與設計與開發數據服務層 (Data Serving)，提供數據 API 或串流數據供下游應用使用 5. 優化現有數據系統和查詢效能，進行效能調校，降低數據處理延遲，提升系統效率 6. 操作與維護自動化的數據流程管理機制，使用 Airflow 等工具進行任務排程與監控 7. 協助建立與維護自動化測試、監控和警報機制，以確保數據平台穩定運行 8. 執行數據治理框架下的具體任務，例如追蹤數據血緣 (Data Lineage)，並確保數據處理符合相關法規 9 . 持續學習新興數據技術和行業趨勢 (如 Data Lakehouse, Gen AI 相關技術)，並與團隊分享 【技能要求】 1. 具備數據工程相關工作經驗 2 年以上 2. 熟悉 Python 和 SQL，具備良好的程式撰寫能力與數據庫操作能力 3. 具備 Data Orchestration 的實務經驗，熟悉 Airflow 的工作流開發與維護 4. 熟悉至少一個主流雲端平台 (GCP 優先考慮)，並對其數據相關服務具備使用經驗 (例如：GCP 的 BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Run, Vertex AI, Composer等) 5. 熟悉數據倉儲 (Data Lakehouse) 或數據湖 (Data Lake) 的概念，並具備協助建構或維護的經驗 6. 熟悉 Git 版本控制系統和 CI/CD 流程 7. 理解數據安全原則、存取控制、數據加密和數據治理概念 【部門介紹】 天下雜誌集團的數據工程師，是數位創新團隊不可或缺的數據架構基石，肩負著以數據賦能的核心使命。此職位的核心職責在於設計、建構並維護高效、穩健的數據基礎設施與數據管線，透過確保數據品質與可用性，以支援推薦系統、CRM、AI/ML 等關鍵應用。我們將與數據工程師攜手，共同推動內容及商務營運目標，將數據驅動的文化深植於日常工作中。 集團旗下擁有《天下》、《康健》、《天下學習》、《親子天下》等知名品牌，涵蓋財經管理、健康生活、工作職場與親子教育等領域。對數據團隊而言，我們就像多家公司合體運作，每個品牌都有獨特的商業模式與需求。從電商、內容訂閱到線上教育的數據應用，你都將有機會深入參與，發揮專業價值，探索多元場景。

工作內容 極風雲創致力於拓展 AI 驅動的應用資安智能解決方案與服務，我們正在尋找具備創新思維與跨領域整合能力的資料工程師，一起打造具影響力的產品，推動企業數位轉型與智慧防禦。 【主要職責】 負責AI訓練前置資料整理與轉換，資安資料、資安產品日誌資料、法規資料等等，將相關資料進行數據分類與建庫，以及優化AI抽取的資料庫語法優化與效能提升。 【職務需求】 • 具備 高度企圖心、責任感與自我驅動力，勇於挑戰並樂於學習新事物。 • 優秀的 溝通與協調能力，能快速理解問題並提出具體解決方案。 • 具備 AI / 資料庫建置與管理，相關經驗，熟悉RAG向量資料庫建置，及MYSQL ELK 等等使用相關經驗 • 對 AI 應用、雲端平台或資安領域 有濃厚興趣或相關經驗。 • 需要與資安工程師、法務等等，將文件與資料進行向量資料庫建置與管理，以及與前後端工程師溝通討論串接API與測試RAG效果，並與AI訓練工程師，提供AI訓練品質與精準度。 我們提供 • 參與 AI + 資安 相關產品研發，影響未來數位防禦的機會。 • 彈性且具挑戰性的工作環境，鼓勵創新與跨域合作。 • 完整的職涯發展與學習資源，讓你在 AI 與雲端資安領域快速成長。 【 職位條件】 • 電腦科學、資訊工程、資訊管理或相關科系學士/碩士學位 • 具備 AI或資料庫相關產品開發相關背景者佳 • 具備問題解決、創新能力，推動團隊達成目標

您將是我們數據驅動文化的核心奠基者， 您所建立的數據管道將直接賦能公司做出更智慧的商業決策。 1. 數據平台開發與維運： - 負責設計、建置與維護數據 ETL/ELT 管道，確保數據從源頭穩定、高效地流入數據平台 - 開發自動化監控與預警系統，追蹤排程狀態、效能與數據品質，確保數據中台的穩定運行 2. 數據模型實作與優化： - 與數據分析師合作，完成數據模型的資料清洗與轉換，確保數據質量與一致性 - 設計與開發數據驗證與監控機制，提高數據完整性與準確性 3. 數據治理工具實施： - 實作Data Lineage追蹤，並導入數據目錄工具，以提升數據資產的透明度與可信度 4. 技術研究與新技術導入： -研究與評估新技術，提升數據處理、分析與儲存架構的效能 -針對機器學習或 AI 應用，進行數據架構建置與最佳化準備 【我們需要你具備】 1. 具備至少 2 年 的資料工程師經驗。 2. 熟悉雲端數據平台，具備 Databricks 或其他相關雲端服務（如 AWS、Azure、GCP）的使用經驗。 3. 精通 SQL，具備複雜數據處理與效能調優的能力。 4. 具備 Python/PySpark 或其他編程語言的開發能力。 5. 熟悉 ETL/ELT 流程設計與數據倉儲概念。 6. 對數據治理（Data Governance）、元數據管理（Metadata Management）有基本概念。

Job Summary We are seeking a highly skilled and experienced Senior Data Engineer to join our growing data team. In this role, you will design, build, and maintain scalable data pipelines and infrastructure that support analytics, machine learning, and business intelligence initiatives. You will work closely with data scientists, analysts, and software engineers to ensure data is accessible, reliable, and secure. Key Responsibilities ￭ Design and implement scalable data pipelines for real-time streaming and batch ETL/ELT processing. ￭ Architect data storage solutions (data lakes, warehouses) to support diverse analytics and ML needs. ￭ Develop and optimize real-time data streaming systems and corresponding dashboards. ￭ Ensure data quality, integrity, security, and governance across systems. ￭ Plan and execute data collection, storage, and maintenance strategies for varied requirements. ￭ Collaborate with data scientists, analysts, and stakeholders to deliver business-driven data solutions. ￭ Mentor junior engineers and promote data engineering best practices. ￭ Monitor and enhance data infrastructure performance and scalability. Qualifications ￭ 5+ years of data engineering experience. ￭ Expertise in SQL, Python, and big data tools (e.g., Spark, Kafka). ￭ Familiar with data representation tools (e.g., Tableau, Looker Studio, Superset). ￭ Proficiency with cloud platforms (e.g., GCP, AWS, Azure) and data services (e.g., BigQuery, Snowflake). ￭ Proven experience in real-time streaming systems, dashboard development, and large-scale ETL design. ￭ Strong knowledge of data modeling, governance, and security practices. ￭ Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, or related field (Master’s preferred). ￭ Excellent problem-solving, collaboration, and communication skills.

【About Us】 歡迎加入「國泰健康管理」！我們是一個充滿活力、追求創新、以數據和科技驅動健康管理變革的團隊！在這裡，你將與一群熱愛科技、關心健康、充滿創造力的夥伴並肩作戰，共同探索智能健康的無限可能。 我們相信「想要健康不能靠感覺」，而是基於精準數據的科學管理。 我們的使命是：整合數位、數據和 IT 技術，打造個人化的健康管理解決方案，讓人人都能擁有健康自信的人生，實踐『健康就在生活裡，解方就在數據裡』 【We Need You to …】 1.應用服務開發與維護 • 開發與維護數據應用服務（API），確保業務服務穩定運行。 • 開發與維護 ETL Pipeline，以支援數據轉換與應用。 2.自動化與運維 • 建立與管理 CI/CD Pipeline，提升開發與部署效率。 • 持續監控服務效能，進行問題排查、升級與最佳化。 【About You】 • 熟悉基礎 Python 程式語言，能開發應用服務或數據流程。 • 熟悉資料處理流程，能設計並維護 ETL Pipeline（Airflow）。 • 了解容器化技術（Docker、Kubernetes）。 • 了解 CI/CD 與自動化運維經驗（Azure DevOps 或 GitLab）。 【Plus】 • 具備 AWS 服務（EC2、S3、RDS、Lambda、IAM 等）建置與維運經驗。 • 具備 Terraform 或其他 IaC 工具經驗。 • 具備 DevOps / Cloud Engineer 相關工作經驗。 • 具備網路/資訊安全管理經驗。 • 具備解決問題、除錯及故障排除能力，能提出解決方案。

Position Impact： The Data Engineer is responsible for designing, building, and maintaining data solutions that ensure data is accessible, reliable, and scalable across the company. This role involves working with large-scale databases, identifying hidden risks, and developing solutions that enhance data performance and quality. You will collaborate closely with backend engineers, other data engineers, and product managers to deliver data solutions that align with business objectives. Responsibilities： • Design database structures, schema, and a management database to support high-performance data analytics. • Build dashboard and report interfaces that increase data accessibility to deliver actionable insights to stakeholders to find solutions. • Build up the prediction model to identify and monitor key performance metrics. • Build data tools that boost team working efficiency. Requirement： • Bachelor's degree in Computer Science, Information Management, Statistics or related fields. • 3+ years relevant experience in data engineering or backend development. • Proficiency in Python or Java for building scalable data pipelines or backend services. • Strong knowledge of SQL (query optimization, indexing) and database design principles. • Good communication skills and ability to work cross-functionally with technical and non-technical teams. • Strong analytical and problem-solving skills paired with the ability to develop creative and efficient solutions. Advanced Qualifications • Experiences with Tableau, Starrocks, Flink CDC, or Hadoop will be a plus.

【工作內容】 1. 資料管道建置與維運： 設計、開發和維護高效、可擴展的資料管道，確保資料從各個來源可靠地流向資料倉儲、數據湖和資料分析平台。 2. 資料模型與整合： 熟悉資料倉儲和數據湖概念，根據業務需求進行資料建模、資料處理和資料整合，確保資料的準確性和一致性。 3. ETL/ELT 開發與優化： 熟練使用資料處理框架（如 Informatica、Airflow 等）進行 ETL/ELT 流程的設計、開發和優化，提升資料處理效率。 4. 雲端資料工程： 具備 Azure 或 AWS 雲端平台實務經驗，能夠在雲端環境中部署和管理資料工程解決方案，運用雲端服務提升資料處理能力。 5. 異質資料處理： 能夠處理各種異質資料來源，進行資料清理、轉換和整合，解決資料格式和結構不一致的問題。 6. 跨團隊協作： 與資料分析師和業務團隊緊密合作，了解資料需求，提供資料支援，共同推動資料驅動的決策。 7. CI/CD 導入與實踐： 熟悉 CI/CD 流程，能夠設計和實施自動化部署和測試流程，確保資料管道的穩定性和可靠性，加速開發迭代。 8. 技術研究與創新： 持續研究和評估新的資料工程技術和工具，提出改進建議，並將其應用於實際工作中，保持技術領先。

【崗位職責】 1) 負責公司內部資料平臺的規劃、開發與持續優化，保障資料的完整性、可用性與安全性。 2) 基於 AWS 雲平臺及主流服務（如 EC2、S3、Redshift、Glue、Lambda、Athena 等）設計並實現高可用、高性能的資料處理與分析系統。 3. 設計並實施可擴展的後端服務，支援資料流程處理、ETL 流程、API 介面與任務調度邏輯。 4. 搭建並維護資料視覺化與 BI 平臺（如 QuickSight等）。 5. 深度參與資料治理、資料建模、資料品質監控等體系建設。 6. 著重資料蒐集處理流程。 7. 與業務部門合作，提供穩定高效的資料分析支援。 【任職要求】 1) 資管/資工/電機相關大學以上學歷，10 年以上軟體發展經驗，其中 5 年以上後端系統開發經驗。 2) 精通至少一種主流程式設計語言（如 Python、Java、Go 等），並熟悉 SQL 與資料處理框架（如 Spark）。 3) 熟悉 AWS 雲平臺及主流服務（S3、Redshift、Glue、Lambda、Athena 等），具備實際專案執行經驗。 4) 有大型分散式系統或資料平臺建設經驗，具備良好的系統架構能力。 5) 熟悉資料建模、資料分層架構、資料治理理念。 6) 具備 BI 視覺化系統或報表平臺的搭建與運維經驗。 7) 較強的溝通能力、團隊協作精神和自我驅動能力。

我們尋找一位資料敏銳度高、擁有穩健工程實作力的資料工程師，加入我們的遊戲推薦系統開發團隊！ 這個職位非常適合熟悉 資料處理流程、具備 API 設計與部署經驗、懂得 推薦模型訓練實務，並熱衷於將 AI 技術應用在真實產品場景中的人才。 你將參與我們打造高效能推薦系統的核心挑戰之一：處理高頻率、多次存取的推薦查詢問題（Multiple Access / Frequent Access Patterns）。在實務上，推薦系統需支援大量使用者在極短時間內反覆觸發推薦請求（如首頁刷新、排行榜滑動、活動推薦等），對於資料快取策略、查詢優化、線上/離線計算資源分配都提出極高要求。 我們期望你能透過設計 穩定高效的資料管線與特徵服務（Feature Store），結合良好的 API 封裝，確保推薦服務在多次存取場景下依然具備良好延遲控制與回應品質，讓系統在真實流量下穩健運作、持續為玩家提供個性化、即時的推薦體驗。 線上視訊筆試，請 share screen 解題： Python 操作 SQL 語法（PyMySQL） Flask API 封裝與邏輯設計 Numpy 矩陣操作與轉換 Multithreading 多執行緒概念與應用 PyTorch 假碼撰寫與推薦演算法說明 必備條件（務必具備）: Python 資料處理能力強，熟悉生態系統：pandas、numpy、pyMysql、SQLAlchemy 熟練 SQL 查詢與資料倉儲操作，具備處理大型資料集的經驗 實際操作過 Flask API 設計與服務包裝 理解推薦系統與分類/排序模型的運作，具備實作經驗 熟悉模型部署工具，例如 Flask / FastAPI、joblib、ONNX、MLflow 等 具備跨部門溝通能力與資料產品思維，能獨立拆解與解決資料問題 加分條件（非必要，但會加分） 使用過雲端資料平台：BigQuery、Snowflake、Redshift 有推薦模型訓練與優化經驗：如 DNN-based 矩陣分解、Pairwise Ranking、Embedding 模型 熟悉 強化學習、Bandit Algorithm 在推薦系統中的應用 曾設計過 AB test 並執行評估分析 實作過 Feature Store、推薦 pipeline 框架設計經驗

這不是一份只會「做報表」的工作。 我們正在尋找一位能夠把資料玩出火花的夥伴，讓數據真正變成影響決策的武器！ 你將會： 1. 透過 Tableau、Looker、PowerBI 等 BI 工具，打造一眼就能看懂的超強報表，讓老闆和團隊秒懂數據價值。 2. 打造 資料倉儲 (DW)，讓資料流通順暢、乾淨可用，變成團隊的秘密武器。 3. 設計與優化 ETL 流程，把雜亂無章的資料整理成一份漂亮的數據拼圖。 4. 動手做 PoC，快速把想法驗證出來，不只是 PPT 上的口號，而是能被團隊馬上使用的成果。 5. 深入 醫療、零售、電商、區塊鏈 等新鮮領域，把數據應用到最實際的場景中。 6. 和一群對數據充滿熱情的夥伴，一起腦力激盪，享受把「不可能」變成「原來可以！」的過程。 為什麼加入我們？ 1. 不無聊：專案涵蓋多產業，醫療到區塊鏈，挑戰滿滿。 2. 很有感：你做的報表與模型，不是放在資料夾裡吃灰，而是會馬上被決策使用。 3. 能成長：提供進修與學習資源，鼓勵你不斷升級技能。 4. 好氛圍：我們是一個 開放、活力、敢挑戰 的團隊，腦力激盪比開會還多，少一點官僚，多一點創意。 5. 有彈性：遠端 / 混合辦公，重視成果而不是打卡。 如果你覺得數據不只是冷冰冰的數字，而是一把能改變世界的鑰匙——歡迎加入我們，一起把數據玩出新高度！

必備條件： 1. 使用Trinity等工具開發ETL 2. 熟悉SQL和StoreProcedure撰寫

【工作內容】 與團隊協作，共同完成各客戶的資料流開發，同時協助團隊梳理與排除運作中的 data pipeline 產生的各種突發程式狀況，並完成記錄與建檔，您應可獨立開發系統串接、大資料清整。在工作過程中，您會與工程團隊、設計團隊、產品團隊溝通協作，完成規劃之項目與習慣自主進度掌控，例如資料串接、資料爬取、數據報告等。 【我們希望你】 一定要對開發工作具有熱情與自我學習不斷精進的渴望，遇到問題時，能獨立查找與判斷解決方案的可行性，若遇到無法解決的問題，也懂得如何清楚論途與提問，樂於與同仁們分享技術新知、提升自我能力，當挑戰尚不熟悉的工作內容時，充滿戰鬥力。 【職務需求】 熟悉 Python, SQL 熟悉 dbt, Airflow (Google Cloud Composer & MWAA) 熟悉 Star Schema / Snowflake Schema 設計 熟悉 Modern Data Stack 熟悉 PostgreSQL, MySQL, MongoDB 任一一種資料庫 【加分項】 熟悉 BigQuery or Redshift 熟悉 Glue or Dataflow 熟悉 Lambda or Cloud Run 【面試流程】 [實體] 一面
➀ 公司文化與價值觀討論
 ➁ 專案經歷與履歷討論
 ➂ 公司介紹（商業模式、團隊組成、工作內容）
 ➃ 公司相關問題 Q & A [線上] 二面 
 ➀ 線上題目，線上題目，用 HackMD 進行，內容包含 SQL、Pandas、ETL 基礎概念 ➁ 情境題（模擬完整商業需求）

職責要求 1. MongoDB 維運管理：熟悉 MongoDB 的日常管理與維運，包含 Replica Set、Sharding、權限控管、備份還原等。 2. 需求釐清：能夠與開發單位合作，理解並分析對 MongoDB 的系統需求。 3. 系統架構設計：協助開發單位進行 MongoDB 的架構設計，包含高可用性、擴充性與安全性。 4. 資料模型規劃：協助規劃與優化 MongoDB 資料結構，符合業務邏輯與效能需求。 5. 異地備援規劃：規劃並建置 MongoDB 異地備援（Disaster Recovery）機制，確保資料安全與業務連續性。 6. 效能優化與疑難排解：進行效能監控、瓶頸分析，並解決相關問題。 7. 教育訓練：執行 MongoDB 技術培訓，提升開發與運維團隊的使用能力。 8. 文件撰寫：撰寫並維護相關專案文件與技術規範。 必備條件 1. 具備 2 年以上 MongoDB 維運經驗，並熟悉至少一種程式語言（如 Python、Java、Node.js 等）。 2. 熟悉 NoSQL 概念與 CRUD operation，理解不同資料庫類型的應用情境。 3. 精通 Linux 環境，能進行系統層級調校與問題排查。 4. 具備獨立學習與作業能力，能快速掌握新技術並應用於工作。 5. 具備卓越的溝通協調與文件撰寫能力，能清楚表達技術方案並促進跨部門合作。 加分條件 熟悉其他資料庫技術（如 MySQL、PostgreSQL、Redis、Cassandra、Elasticsearch 等），能在不同情境下提出適當解決方案。 具備雲端資料庫服務經驗（AWS DocumentDB、Atlas、GCP Cloud Firestore 等）。 參與或主導過大型 MongoDB 專案，特別是高流量系統或多節點分散式架構。 具備自動化運維經驗（如 Ansible、Terraform、Kubernetes Operator for MongoDB）。 職涯發展規劃 短期（1–2 年）：精進 MongoDB 核心技能，能獨立完成系統規劃、維運、效能調校與備援架構建置。 中期（2–4 年）：發展跨資料庫能力，學習並實踐 SQL 與其他 NoSQL（例如 PostgreSQL、Redis、ElasticSearch），成為多資料庫解決方案專家。 長期（5 年以上）：往資料架構師（Data Architect）或雲端資料平台專家發展，主導大型分散式資料平台規劃與企業級數據治理。

• 管理、監控並優化 MSSQL 資料庫系統，包括高可用性、備份與效能調校 • 支援資料庫設計、部署與資料遷移相關任務 • 確保資料庫安全性、完整性與可用性 • 與開發團隊及基礎架構團隊密切合作 • 視需要參與 on-call 輪值及處理突發事件