Simple Machines
Simple Machines
Simple Machines เป็นบริษัทที่ปรึกษาจากออสเตรเลียซึ่งทำงานครอบคลุมด้านสถาปัตยกรรมข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์ ที่ปรึกษาของบริษัทออกแบบและสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลแบบกระจายและแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงให้แก่องค์กร หน่วยงานภาครัฐ และบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก ทีมงานยังให้คำปรึกษาและฝึกอบรมด้าน Kafka ในฐานะ Preferred Confluent partner รวมถึงให้คำปรึกษาและฝึกอบรมด้าน Spark และ Scala ผ่านความร่วมมือกับ Databricks และ Lightbend สำหรับผู้ที่กำลังพิจารณาสายงานด้านวิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล หรือการพัฒนาซอฟต์แวร์ Simple Machines มอบสภาพแวดล้อมการทำงานด้านที่ปรึกษาเฉพาะทางที่มุ่งนำข้อมูลไปใช้ในระบบจริง

วิศวกรข้อมูลอาวุโสระดับ Principal (ทำงานทางไกล, โปแลนด์)

เป็นผู้นำด้านสถาปัตยกรรมและการส่งมอบแพลตฟอร์มข้อมูล cloud-native ไปป์ไลน์ และผลิตภัณฑ์ข้อมูลให้ Simple Machines บริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยีระดับโลก กำหนดทิศทางด้านเทคนิคและทำงานร่วมกับลูกค้า โดยทำงานทางไกลจากโปแลนด์

รายละเอียด

  • รับผิดชอบสถาปัตยกรรมของแพลตฟอร์มข้อมูล cloud-native สมัยใหม่ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการส่งมอบ
  • สร้างระบบนิเวศข้อมูลที่ขยายขนาดได้ด้วย data mesh ผลิตภัณฑ์ข้อมูล และสัญญาข้อมูล
  • กำหนดสถาปัตยกรรมสำหรับการนำเข้า จัดเก็บ ประมวลผล และเข้าถึงข้อมูล
  • ดูแลให้แพลตฟอร์มเป็นไปตามมาตรฐานด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนด และความพร้อมใช้งานจริง
  • ส่งมอบแพลตฟอร์ม cloud-native ด้วย Databricks, Snowflake, AWS และ GCP
  • เชื่อมต่อระบบของลูกค้าเพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลได้อย่างขยายขนาดได้
  • สร้างและปรับแต่งไปป์ไลน์ข้อมูลแบบแบตช์และเรียลไทม์
  • ใช้ Kafka, Flink, Kinesis และ Pub/Sub สำหรับการประมวลผลสตรีมและการรับส่งข้อความ
  • ประสานงานเวิร์กโฟลว์ด้วย Airflow, Dataflow และ Glue
  • ประมวลผลและแปลงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Spark และ Flink
  • ทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ NoSQL และฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ รวมถึง Postgres, BigQuery, Snowflake, Cassandra และ MongoDB
  • ปรับปรุงรูปแบบการจัดเก็บและวิธีเข้าถึงข้อมูลด้วย Parquet, Delta, ORC และ Avro
  • สร้างโซลูชันที่ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนด โดยคำนึงถึงความปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น
  • ผสานการกำกับดูแลข้อมูลโดยไม่ทำให้เวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาช้าลง
  • ทำงานโดยตรงกับลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจความท้าทายและกำหนดแนวทางแก้ไข
  • แปลงข้อกำหนดทางธุรกิจเป็นทางเลือกทางวิศวกรรมที่นำไปใช้ได้จริง
  • ให้คำปรึกษาแก่ลูกค้าในฐานะพันธมิตรด้านเทคนิคที่ไว้วางใจได้
  • กำหนดมาตรฐาน รูปแบบ และแนวปฏิบัติทางวิศวกรรม
  • ตรวจทานการออกแบบและโค้ด พร้อมให้คำแนะนำและเป็นพี่เลี้ยงด้านเทคนิค
  • ยกระดับคุณภาพข้อมูล การทดสอบ การสังเกตการณ์ระบบ และแนวปฏิบัติด้านปฏิบัติการ

คุณสมบัติ

  • มีทักษะ Python และ SQL ที่แข็งแกร่ง
  • มีประสบการณ์เชิงลึกกับ Spark และแพลตฟอร์มข้อมูลสมัยใหม่ เช่น Databricks หรือ Snowflake
  • เข้าใจบริการข้อมูลบนคลาวด์ของ AWS หรือ GCP
  • เคยรับผิดชอบสถาปัตยกรรมสำหรับแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่
  • มีทักษะการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่แข็งแกร่งและตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมได้อย่างเหมาะสม
  • สร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ต้นทุน และความซับซ้อนในการเลือกโซลูชัน
  • เคยสร้างและดูแลไปป์ไลน์ข้อมูลระดับโปรดักชันขนาดใหญ่
  • มีประสบการณ์กับเทคโนโลยีจัดเก็บข้อมูลและรูปแบบข้อมูลหลายประเภท
  • ใช้เครื่องมือโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด เช่น Terraform หรือ Pulumi
  • เคยสร้างไปป์ไลน์ CI/CD ด้วยเครื่องมือ เช่น GitHub Actions หรือ ArgoCD
  • เคยใช้เฟรมเวิร์กทดสอบและตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เช่น dbt, Great Expectations หรือ Soda
  • มีประสบการณ์ด้านการให้คำปรึกษาหรือบริการระดับมืออาชีพ
  • สามารถตั้งคำถามต่อสมมติฐานและชี้แนะแนวทางให้ลูกค้าได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้น
  • พร้อมเป็นพี่เลี้ยงให้วิศวกรอาวุโสและมีส่วนกำหนดวัฒนธรรมด้านเทคนิค

สวัสดิการ

  • ทำงานกับโจทย์ท้าทายที่สร้างผลกระทบอย่างมีความหมาย
  • สร้างแพลตฟอร์มสมัยใหม่แทนการดูแลระบบเดิม
  • ทำงานร่วมกับวิศวกรที่มีประสบการณ์
  • มีอิสระและอิทธิพลต่อการทำงาน
  • มีโอกาสพัฒนาความก้าวหน้าในสายอาชีพ