Wells Fargo

Wells Fargo 是一家跨國金融服務公司，業務涵蓋銀行及相關金融產品。其招募機會面向職涯初期人才、經驗豐富的專業人士及領導者，重視協作、創新與包容性的職場文化。公司也提供發展計畫，協助廣大員工實現職涯進展。

資深資料工程師，GCP AI/ML（混合辦公）

在富國銀行建構安全的 Google Cloud 資料管道與可重複使用的 AI/ML 基礎架構。支援受治理的分析、模型營運與企業級資料能力。

2 週前

$100,000 – $196,000 / 年

建構從內部部署記錄系統至 Google Cloud 服務的可擴充安全管道
擴充用於資料擷取、轉換、品質管理與協調流程的可重複使用框架
透過標準化模式、範本與沙盒環境，提供受治理的自助式資料存取
使用 BigQuery、Dataflow/Apache Beam、Dataproc/Spark、Pub/Sub 與 Cloud Storage 支援模型訓練、驗證與監控
開發標準化特徵管道，以及具備資料血緣與資料定義的高可用性特徵儲存庫
透過分割、叢集、儲存類別與自動擴縮，最佳化 GCP 工作負載的成本、效能與可靠性
使用 Python、SQL 與 Beam 建立轉換程式庫
透過 Cloud Composer 或 Cloud Workflows，使用可重複使用的 DAG、範本與 CI/CD 整合來協調工作負載
使用 BigQuery 或同類工具實作維度模型、資料倉儲模型或規範資料模型及語意層
透過標準化指標、驗證規則與監控儀表板，建立資料品質、血緣與可觀測性
與資料科學家及領域解決方案團隊合作，將現有模型遷移至 GCP
記錄模式、操作手冊與最佳實務，並透過工作坊和程式碼範例協助團隊提升能力

至少四年資料工程經驗，或具備同等經驗、訓練、軍旅服務或教育背景
至少四年使用 GCP、AWS 或 Azure 等公有雲開發分析或資料科學解決方案的經驗
至少四年使用 Python 和／或 Go 建構資料管道、程式庫與自動化工具的實務經驗
至少四年使用 GCP 或 Composer、Airflow、Dataflow、Beam 等同類開放原始碼協調工具的經驗，並具備使用 Git、Liquibase 與 CI/CD 支援資料工作負載的經驗
至少兩年開發與實作預測性機器學習模型的實務經驗，包括迴歸、分類或預測
可在標準工作時間之外提供應用程式開發與生產環境支援
此職位不提供簽證贊助