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王品集團 誠徵【資訊部-資深數據工程師】 【職務說明】 我們正在尋找具備資料工程與資料庫實務能力的資深數據工程師，負責企業多來源資料的收集、清理、轉換與整合，並設計、建置及優化穩定且可維護的資料管線與資料倉儲。 此職務以 Data Engineering 為核心，同時承接部分 Database 管理與效能優化工作。資深度著重於能獨立規劃資料架構、處理複雜資料整合問題並建立可靠的資料供應機制，支援 BI、營運分析、AI 及未來數據應用發展。 【工作內容】 ▶Data Engineering｜主要工作（約 70％） 1. 收集、清理、轉換及整合來自不同系統與來源的資料，建立一致且可使用的資料結構。 2. 設計、開發與維護 ETL / ELT 流程及 Data Pipeline，建立可監控、可追蹤且穩定的資料處理機制。 3. 規劃與建置企業 Data Warehouse、Data Mart 及相關 Data Model，支援分析與數據應用需求。 4. 進行跨系統資料整合，包含 Database、API、File 及第三方平台等不同資料來源。 5. 建立資料品質檢核、異常監控與處理機制，提升資料完整性、正確性與可信度。 6. 與 BI、系統開發及相關團隊合作，提供分析、報表及數據應用所需之資料。 7. 持續優化資料處理架構、Pipeline 效能與可維護性，支援未來 BI、AI 及企業數據應用。 ▶Database｜部分工作（約 30％） 8. 協助 PostgreSQL、MS SQL 等關聯式資料庫之日常管理、效能監控與異常排除。 9. 進行 SQL Query、Stored Procedure、Index 等效能分析與調校。 10. 協助資料庫備份、還原、版本升級及資料遷移等維運作業；具 HA / DR 基本概念並能配合相關團隊處理需求。 11. 與開發團隊合作進行 Data Modeling、資料庫結構及資料存取效能優化。

＜About the job＞ As the Senior Data Engineer or Data Architect, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). ＜Job Description＞ *Type 1：Senior Data Engineer Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 1. Data Processing (1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). (2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. (3)Solid coding experience in Python or Java. 2. Data Pipeline Development (1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. (2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process. (3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 3. Data Crawling (1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. (2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering. (3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. *Type 2：Data Architect Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 1. Data Schema Design (1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. (2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart. (3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. (4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 2. Data Platform Architecture (1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. (2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. (3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) (4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge. (5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).

1.建構及維護商業智慧平台與數位化流程架構。 2.負責 BI 系統的導入，整合 BI 數據分析及維護管理。 3.進行 ETL 資料處理，並處理 Web 系統的整合與開發需求。 4.使用者需求訪談與系統分析，撰寫相關技術文件。 5.與跨功能團隊合作進行平台管理，解決技術問題，確保平台穩定運行。 6.協助研究 BI 平台新功能與技術趨勢，提出改進建議及專業報告。

1.協助業務團隊內部各項行政相關作業，使部門順暢經營。 2.協助團隊維持良好招募績效。 3.與行銷人員共同討論各項行銷優化方案，幫助業務端順利推展市場。 4.團隊管理與跨部門協作。 5.數據分析與策略規劃。 6.主管交辦事項。

1.依標準方法進行水質與材料相關分析（如 ICP-MS、GC-MS、UV-Vis 等）。 2.樣品前處理、儀器操作、校正與日常維護。 3.執行品質管制（Blank、Spike、回收率、重複性）。 4.原始數據整理、報告彙整與實驗紀錄撰寫。 5.配合實驗室品質系統（如 ISO/IEC 17025）之文件與流程。 6.協助主管進行測試進度與結果確認。 7.主管交辦事項。

1.依需求產製各式數據分析報表。 2.協同軟體開發團隊維護Microsoft D365/Power BI。 3.協同軟體開發團隊導入各式數據工具，以彙整線上線下數據。 4.依各式軟體開發專案之內容提供數據落地之建議，並追蹤落實。

我們正積極尋找對數據分析、客戶洞察及數據應用有高度興趣的夥伴加入。 作為數據分析與數位策略團隊的一員，你將參與網站流量、客戶行為、交易資料及行銷數據之整合與分析，協助建立數據追蹤與資料應用機制，透過數據洞察協助平台、內容及行銷策略優化進而幫助公司決策。 －【數據整合與分析機制建置】： 負責網站流量、使用者行為、平台數據、行銷成效及交易相關資料之整合與分析，建立數據追蹤、分析及成效監測機制。 －【客戶資料與數據應用規劃】： 協助建立客戶資料庫、數據分析架構及資料應用邏輯，透過客戶行為、交易數據及平台使用狀況進行客戶洞察與分群分析。 －【跨部門數據協作與資料需求規劃】： 與資訊單位協作進行資料需求規劃、數據欄位整理及資料串接，逐步建立可供分析與決策使用之數據資料架構。 －【數據洞察與優化建議】： 依據數據分析結果，提出平台功能、內容經營、行銷活動及客戶經營方向之優化建議，協助提升平台使用成效與行銷轉換表現。 －【數據視覺化與分析報表】： 規劃數據視覺化儀表板、分析報表及數據監測機制，協助主管及團隊掌握數據變化與經營成效。 －【廠商管理與其他作業】：負責廠商聯繫與管理、合約審閱與修正，並處理例行行政事項及主管交辦任務。