Sr.Backend Engineer 資深後端工程師

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Job updated 7 months ago

Job Description

您將在 Canner 經歷

在 Canner 的第 1 個月

  • 了解 Canner 的核心價值,了解團隊合作的方針
  • 隨著 Product manager / Product designer 的介紹跟討論,逐步了解 modern data stack,全球資料領域的生態系,並了解 Canner 解決的問題及背後的痛點,以及在 modern data stack 中扮演的角色
  • 透過產品文件及介紹,了解 Canner 如何使用,及不同功能的目的,另外透過研發同仁的介紹以及程式碼的研讀,了解背後如何實現
  • 隨著 Canner 研發團隊,在 Notion, Shortcut, Figma 等工具上協作,Canner 團隊大部分時間為遠端工作,故非同步下的文件紀錄及資訊同步是非常重要的
  • 隨著 Canner 研發團隊,參與 Scrum 相關會議,並從小型的 ticket 開始,逐步熟悉團隊開發方式

在 Canner 的前 3 個月

  • 根據 Sprint planning 指派的工作,確實的完成任務
  • 主動負責的釐清不清楚的項目,並在事前與同仁討論可行性及作法
  • 以符合團隊合作方針的方式,跟團隊合作

在 Canner 的前半年

  • 參與 Code Review 流程,對其他同仁的 PR 提出改進建議,並為 codebase 把關
  • 主動協助其他同仁,如同其他同仁也會主動協助你一樣
  • 主動提出非指派項目中,可優化的項目,例如某段程式碼的 refactor 可為後續的功能做鋪路,並加速後續開發效率,或是引進某個對團隊有幫助的工具
  • 吸收跟資料領域相關的各種新知,並可與團隊成員討論跟分享

【工作內容】

1.已可測試,迭代的方式,開發及改進 Canner 產品功能
2.參與系統架構設計,確保系統的 scalability 及穩定性
3.參與各項專案開發及討論,可周詳得考慮到不同面向,提供簡潔可行的執行方向
4.協助定義及優化內部開發流程,coding style 及 best practice
5.協助團隊內部的 Junior 及 Intermediate Engineers 在技術方面有所成長,並協助移除 blockers

Requirements

【職務要求】

  1. 擁有 node.js 開發經驗 3 年以上。
  2. 熟悉 Git
  3. 熟悉 *nix, macOS 作業系統
  4. 重視程式品質,重視程式碼的可測試性
  5. 優異的溝通及文件能力
  6. 具備良好英文讀寫能力

【加分項目】

  1. 在 DevOps 方面有經驗佳
  2. 熟悉 AWS/GCP/Azure 等雲端服務尤佳
  3. 擁有 GraphQL 開發經驗尤佳
  4. 擁有 K8s 使用經驗尤佳
  5. 了解 Data Analysis, Data Warehouse 等領域尤佳

Interview process

  1. Phone Screen: 10-20 mins call with HR
  2. 1st Interview Online Interview: one-hour online interview with department supervisor
    Assignment(if applicable)- Candidate will receive an assignment, as we expect them to finish it within 1 weeks.
  3. 2nd Interview(Peer interview, Coding interview): one-hour session with HR, where we would discuss candidate’s experience and background, what passionate about..etc. Also, the coding interview with the Dev team members.
  4. 3rd Interview: one-hour interview with CEO, CTO and HR

請直接投遞履歷或是聯繫 HR - Liz LEE
email : [email protected]

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1
3 years of experience required
1,000,000 ~ 1,600,000 TWD / year
Partial Remote Work
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在企業端調用資料仍有許多傳統障礙需要克服,日漸多元的資料源與應用工具不斷提升維護與運行的複雜度,使得不少企業缺少工具可以有效提升調用效率,以致當想要以數據驅動決策,但常面臨無「數」可用的窘境。我們認為企業不需推翻所有架構,而是透過「資料調用」,打破傳統資料框架,以智慧化資料調用技術滿足企業內部與外部分析需求,協助企業邁向新型態的創新組織!



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