歐洲初階至中階分析工程師(混合辦公)
為 Ecommpay 的全球支付業務打造可靠的 SQL、Python 和 Looker 資料基礎。支援一致的業務指標與內部 AI 應用。
說明
- 建立並改善分析資料層
- 使用維度模型和星型結構建立資料集市
- 設定資料粒度並定義業務實體
- 建置並維護由 Airflow 編排的 SQL 和 Python 轉換流程
- 使用 LookML 開發 Looker 語意層
- 為指標和維度建立一致的定義
- 加入資料品質測試、監控資料新鮮度與完整性,並設定警示
- 記錄資料模型、指標和資料沿革
- 與業務團隊、分析師及資料工程師合作,將需求轉化為各方認可的模型和指標定義
- 使用 AI 工具開發、重構、測試及記錄程式碼
- 為內部 AI 應用程式和 LLM 代理程式準備可靠的資料與脈絡
- 協助建立用於指引 Ecommpay 決策的指標、模型和品質標準;Ecommpay 是一家全球金融科技與支付公司
職位要求
- 至少兩年分析工程或相關資料職務的實務經驗
- 具備扎實的 SQL 技能,包括 CTE、視窗函數、查詢最佳化和執行計畫判讀;具備 Vertica、MySQL 或 MSSQL 經驗者優先
- 具備分析型資料建模經驗,包括 Kimball 方法、緩慢變動維度、事實表和維度表
- 具備扎實的 Python 技能,能以模組、設定和可重複使用的函式撰寫整潔且易維護的程式碼
- 具備 Airflow 或 Dagster、Prefect、Luigi 等同類編排工具的經驗
- 具備 BI 工具使用經驗,並了解資料模型如何影響儀表板
- 了解 Git、程式碼審查及 Linux 或 Bash 基礎知識
- 具備使用 Claude Code、Codex、Copilot 或 Cursor 等 AI 程式設計助理的實務經驗
- 能批判性評估 AI 產生的程式碼,包括其邏輯、連接方式和資料粒度
- 有信心與業務利害關係人合作,定義衡量方式並釐清需求
- 英語能力達 B1 級或以上
- 具備 LookML 或其他語意層經驗者佳
- 具備 dbt 或類似方法經驗者佳
- 熟悉 Great Expectations、Soda 或 Elementary 等資料品質與可觀測性工具者佳
- 具備設定 AI 代理程式和儲存庫指示檔(例如 CLAUDE.md 或 AGENTS.md),並將 MCP 連接至資料倉儲或 BI 系統的經驗者佳
- 具備 Kafka 或 NoSQL 經驗(包括 Elastic)者佳
- 能閱讀 PHP 程式碼以了解來源系統邏輯者佳
福利待遇
- 可使用 Ecommpay 內部學院
- 相關訓練與課程
- 外部學習的財務補助
- 依所在地提供遠端或混合辦公安排
- 彈性且自主的工作安排
- 與國際團隊合作
- 可依要求提供支援及其他職缺資訊格式
