資深資料工程師
負責設計 Python API 與可擴充的資料平台，運用 PostgreSQL 和 Databricks 優化雲端成本。 推動後端架構、AI 工作流程及正式環境營運。
說明
- 設計並持續演進可擴充的雲原生後端系統與 API。
- 建置並負責 Python API 服務（例如 FastAPI），以提供資料平台功能。
- 設計 PostgreSQL 結構，並改善索引、查詢效能與資料遷移。
- 為資料密集型工作負載的可靠性、擴充性、效能及成本效益制定技術方向。
- 從初步設計到正式環境上線及營運成熟，領導複雜的後端計畫。
- 使用 GitHub Actions 和 Terraform 維護 CI/CD 流程，並將變更部署至正式環境。
- 診斷 API、資料庫和資料管線中的問題。
- 與資料工程、前端、平台及 SRE 團隊合作。
- 制定程式碼品質、測試、CI/CD、可觀測性及營運方面的工程標準。
- 審查各團隊的設計與實作，並提供指導。
- 指導不同經驗程度的工程師。
- 將後端系統、雲端平台及大規模資料工程領域的業界發展應用於工作。
職位要求
- 具備電腦科學、工程相關學士或碩士學位，或同等實務經驗。
- 至少八年後端工程經驗。
- 具備 Python 應用程式與服務開發實務經驗，包括正式環境 API 和服務。
- 具備扎實的關聯式資料庫經驗，最好熟悉 PostgreSQL。
- 具備結構設計、複雜查詢開發與最佳化、使用 Flyway 等工具進行資料遷移，以及透過查詢計畫診斷效能問題的經驗。
- 具備使用 FastAPI、Flask 或同等框架設計、建置、部署及營運 REST API 的經驗。
- 具備使用 GitHub Actions、Azure DevOps 或類似工具建置及維護 CI/CD 部署自動化的經驗。
- 具備使用 Terraform 或同等工具進行基礎架構即程式碼的經驗。
- 具備建置大型資料或分析平台的經驗。
- 深入了解可觀測性、監控、分散式追蹤、查詢分析及延遲診斷。
- 具備安全性、法規遵循及企業 SaaS 需求方面的經驗。
- 曾有 FinOps、雲端成本最佳化或企業 SaaS 平台相關經驗。
- 具備 AWS 經驗，包括 ECS/Fargate、RDS、S3、IAM 和 Secrets Manager。
- 具備建置 AI 賦能後端系統的經驗，包括以 LLM 為基礎或由代理程式驅動的工作流程。
- 優先條件，非必要：Power BI Direct Lake 模式及 lakehouse 分析語意模型經驗。
- 優先條件，非必要：Mosaic AI、Databricks GenAI 功能或 Feature Store 實作經驗。
- 優先條件，非必要：參與 Spark 開源專案、發布 Databricks 社群內容，或取得 Databricks Certified Data Engineer Professional 等認證。
福利待遇
- 具競爭力的薪酬。
- 彈性的工作安排。
- 為資深技術領導者提供明確的成長路徑。
- 遠端團隊架構，工作範圍限於職缺刊登所面向的區域。
- 提供平等就業機會的雇主。
- 可為有需要的候選人提供便利措施。
