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正職新北板橋
Sr. Data Engineer 資深資料工程師（消費數據）財經資訊／消費型 App・消費事業群・正職・新北板橋
台灣知名財經資訊與消費型 App 公司消費事業群（發票、記帳、生活型產品）招募資深資料工程師：從 MongoDB 等資料源建置穩定的 Data Pipeline，處理雲端與地端並存的混合環境。
職缺條件一覽
- 薪資待遇
- 年薪約 150 萬年薪約 150 萬，依經歷核定
- 職務性質
- 正職
- 工作地點
- 新北市板橋區實際地點面談時說明
※ 上述條件為目前規劃，實際待遇與工作條件依面試後雙方確認為準。
工作內容
建置消費 Raw Data 的資料基礎
- 從 MongoDB 等 Source System 進行資料擷取、清理、轉換與儲存，建立穩定、可追蹤且可擴展的 Raw Data Pipeline，讓下游分析與資料應用能取得可信賴的資料。
設計與維護 Hybrid Data Pipeline
- 依資料量、處理時效與使用情境，規劃 Cloud 與 On-premise 之間的資料流、運算與儲存方式，確保大量消費資料能穩定流通與處理。
建立可支援大量資料的 Data Pipeline 與資料架構
- 針對 Batch 與不同時效需求設計資料處理流程、資料模型與查詢結構，在效能、穩定性、成本與維護性之間做出合理的技術取捨。
提升資料品質與 Pipeline 穩定性
- 建立資料驗證、異常監控、錯誤處理與可觀測性機制，快速定位資料缺漏、延遲或 Pipeline Failure 的根因，確保下游使用者取得正確且穩定的資料。
與分析、產品及相關團隊定義資料需求
- 理解分析與商業應用真正需要的資料粒度、更新頻率與使用方式，將需求轉化為可落地的 Data Pipeline 與資料架構，而非單純依規格搬運資料。
持續改善資料工程架構與開發流程
- 辨識既有 Pipeline、Storage 或 Data Processing 中的效能與維護問題，逐步改善資料處理效率、工程品質與自動化程度。
支援近即時資料應用的工程需求
- 依推薦、廣告、推播等資料使用情境，參與 Streaming / Near Real-time Pipeline 的設計與建置，縮短資料從 Source 到下游應用可使用的時間。
應徵條件
必要條件
- 需要有實際負責 Data Pipeline 建置與維運的經驗，不是單純做 Data Analysis／BI／Dashboard
- Python＋SQL 是必要條件
- SQL＋NoSQL 都需要有概念與實務經驗
- 有大型資料量（破億）的 Pipeline／Architecture 經驗
- Cloud Data Engineering 實務經驗
- 有用 Coding Agent 輔助軟體開發的經驗
加分條件
- 具備 Kafka 或其他 Event Streaming 技術的實務經驗，曾在 On-premise 或 Hybrid Environment 建置、維護 Streaming / Near Real-time Data Pipeline。
- 曾支援推薦系統、廣告、CRM／推播等時效性較高的資料應用，理解從事件產生、資料處理到下游 Serving 的完整資料流。
- 電商、零售、消費產業的 Data Engineering 經驗
為什麼選擇這個機會
從零把資料基礎建起來
核心任務是把 Raw Data 變成可用的資料基礎，從 Source 到 Serving 都由你思考。
走向即時資料
推薦、廣告、推播等時效性需求正在增加，有串流經驗會很貼近接下來要解決的問題。
應徵流程
01
跟 AI 阿財初步面談
02
顧問保密初談
03
安排面試、談定條件
立即應徵
線上填寫約 2 分鐘，Step1ne 顧問會盡快與你聯繫。
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