Valtech เป็นเอเจนซีดิจิทัลระดับโลกที่ช่วยองค์กรต่าง ๆ ยกระดับประสบการณ์ลูกค้าและพัฒนาธุรกิจดิจิทัล บริษัทผสานเทคโนโลยี การตลาด ข้อมูล และ AI เพื่อสนับสนุนโครงการด้านการค้า การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขององค์กร และการเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาด ด้วยทีมงานและสำนักงานทั่วโลก Valtech ร่วมมือกับบริษัทต่าง ๆ ในด้านกลยุทธ์ดิจิทัล นวัตกรรมประสบการณ์ และการประยุกต์ใช้ข้อมูลในทางปฏิบัติ เพื่อสร้างอนาคตดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
วิศวกรข้อมูลอาวุโส – ทำงานทางไกลในโปรตุเกส
วิศวกรข้อมูลอาวุโสที่ Valtech พัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ที่รองรับการวิเคราะห์ AI และผลิตภัณฑ์ข้อมูลสำหรับใช้งานจริง บทบาทนี้ครอบคลุมไปป์ไลน์ที่ปรับขนาดได้ สถาปัตยกรรมเลกเฮาส์ GenAI และระบบแมชชีนเลิร์นนิง
รายละเอียด
- ออกแบบ พัฒนา และปรับปรุงแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ที่รองรับการวิเคราะห์ AI และผลิตภัณฑ์ข้อมูล
- สร้างไปป์ไลน์แบบแบตช์ สตรีมมิง และเกือบเรียลไทม์ที่เชื่อถือได้สำหรับข้อมูลแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
- พัฒนาเวิร์กโฟลว์สำหรับการนำเข้าข้อมูล การแปลงข้อมูล การคัดสรรข้อมูล และการให้บริการข้อมูล
- นำการออกแบบเลกเฮาส์และสถาปัตยกรรมแบบเมดัลเลียนไปใช้งานด้วย Databricks หรือ Fabric
- ผลิตชุดข้อมูลที่ผ่านการคัดสรรสำหรับการวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิง การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุ การเพิ่มประสิทธิภาพ GenAI, RAG และแอปพลิเคชันที่ทำงานบนเอเจนต์
- ใช้ MLflow, Unity Catalog, Azure ML และเครื่องมือแพลตฟอร์มที่เทียบเท่าเพื่อรองรับระบบ AI สำหรับใช้งานจริง
- สร้างแบบจำลองข้อมูลและประสานงานเวิร์กโฟลว์ด้วย Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory หรือเครื่องมือที่เทียบเท่า
- จัดทำแนวทางด้านธรรมาภิบาลข้อมูล การติดตามสายข้อมูล คุณภาพ การควบคุมการเข้าถึง และการสังเกตการณ์ระบบ
- ติดตามความใหม่ของข้อมูล ความเสถียรของไปป์ไลน์ ประสิทธิภาพตาม SLA ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และต้นทุน
- จัดเตรียม API อินพุตฟีเจอร์ และเอนด์พอยต์เชิงวิเคราะห์สำหรับแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ที่นำข้อมูลไปใช้ต่อ
- ทำความเข้าใจและปรับปรุงความต้องการทางธุรกิจผ่านการทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและการวิเคราะห์
- ทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML นักวิเคราะห์ ทีมแพลตฟอร์ม และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ
- ช่วยผลักดันการนำผลิตภัณฑ์ข้อมูลไปใช้และยกระดับแนวปฏิบัติด้านข้อมูลและ AI
คุณสมบัติ
- มีความเชี่ยวชาญจากการลงมือปฏิบัติกับ Apache Spark และ Delta Lake
- มีทักษะการเขียนโปรแกรม Python และ SQL ที่แข็งแกร่ง
- มีประสบการณ์ที่พิสูจน์ได้ในการสร้างไปป์ไลน์แบบแบตช์และสตรีมมิง รวมถึงแพลตฟอร์มข้อมูลระดับใช้งานจริง
- มีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับหลักการสร้างแบบจำลองข้อมูล คุณภาพข้อมูล และธรรมาภิบาลข้อมูล
- มีประสบการณ์จากการลงมือปฏิบัติกับบริการข้อมูลของ AWS และ Databricks Lakehouse หรือ Microsoft Azure/Fabric และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
- มีประสบการณ์กับสถาปัตยกรรมเลกเฮาส์และระบบข้อมูลแบบกระจาย
- เข้าใจอย่างดีเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาด ความเสถียร และประสิทธิภาพของไปป์ไลน์
- มีความใฝ่รู้และความสามารถในการแก้ปัญหาที่พัฒนาเป็นอย่างดี
- มีประสบการณ์ทำงานร่วมกันในทีมข้ามสายงาน
- มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อมแบบ Agile หรือการให้คำปรึกษาจะเป็นประโยชน์
- ความคุ้นเคยกับ Snowflake หรือ GCP เป็นข้อได้เปรียบแต่ไม่จำเป็น
- มีความเชี่ยวชาญใน AWS และ Azure/Fabric, GenAI และระบบข้อมูล AI, CI/CD สำหรับไปป์ไลน์ข้อมูล และโครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ดจะเป็นที่ต้องการแต่ไม่จำเป็น
- มีประสบการณ์เพิ่มเติมกับ Kafka การปรับประสิทธิภาพ Spark งานวิเคราะห์ขั้นสูงและแมชชีนเลิร์นนิง หรือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะเป็นประโยชน์
สวัสดิการ
- มีความยืดหยุ่นในการทำงานทางไกลและการทำงานแบบไฮบริด ขึ้นอยู่กับประเทศ
- เติบโตในสายอาชีพผ่านการเคลื่อนย้ายระหว่างประเทศและโปรแกรมพัฒนาวิชาชีพ
- มีโอกาสเรียนรู้เครื่องมือปัจจุบัน การฝึกอบรม และความรู้จากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม
- แพ็กเกจค่าตอบแทนที่แข่งขันได้