Python / Django 產品開發工程師 (1 ~ 3 年工作經驗)

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Job Description

先說這裡沒有什麼:

  1. 無微不至的照顧。我們是您的隊友,不是您的父母
  2. 繁縟的規定。我們提出規章,也說明原因,但一切依賴您的自律
  3. 答案。是的,這裡很多答案都是未知,需要和您一同去挖掘探索
  4. 工作機。請自備工作機,我們會提供外接螢幕

您工作的最大價值為運用技術專業持續增強與開發產品功能,同時協助與團隊共同解決技術開發遇到的困難、讓商務團隊於前方打仗時有堅實的後盾,我們高度依賴自律與專案管理制度,與高績效的團隊共事、對您的短中長期目標有清楚定義。

此工作適合喜歡開發產品的工程師,若您只對技術研究有興趣,則一定不會開心。相對的,若您喜歡打造產品,觀察用戶反應,探討使用數據,從需求出發思考解決方案,就絕對是最佳人選。

目前團隊共有二位全端工程師,希望您是那第三位,可以協力進行技術討論、共同解決寫 Python 遇到的難題,不論大小。

網站功能開發,數據匯整功能開發、業務管理後台開發、網站使用者流程開發及日常維運。工作主要集中於:

  • 產品功能開發/管理後台開發 / 數據分析功能開發
  • 爬蟲撰寫與 API 設計與開發
  • 運用 Pandas 對 excel / csv / google sheets 進行檔案操作
  • 運用 Python 建構 pipeline 進行客戶的數據匯整

Requirements

必備條件

  • 知道如何在 Linux / Mac OS 環境下開發 Python 網頁應用
  • 知道如何透過 Git 版本控制工具 (Git flow) 與團隊協作
  • 對任一關聯式資料庫(我們主要使用 PostgreSQL) 有使用經驗,能獨立思考與設計 schema
  • 熟悉並曾經在 Django MTV & Celery Task 框架下開發產品
  • 知道如何將資料以 JSON 的型式傳到前端,並透過 D3.js 繪製圖表

加分條件

  • 曾待過接案或產品型公司,理解產品開發流程
  • 曾使用過 Python 數據分析/ML相關 library (pandas, tablib, NumPy, scikit-learn, etc...)
  • 曾撰寫過前端 jQuery
  • 曾使用 docker 建立環境
  • 曾設定過 AWS 服務
  • 能清楚針對開發議題提出最適合當下情境的解決方案

社群支持

  • 若您活躍於技術社群/社團,可於雙方約定後請公假,或於公司處理相關事務

Interview process

工程師的驕傲,就是解決真實存在的問題!
請至 http://bit.ly/2KajXmG 進行申請,大約需要 30 分鐘完成,期待您的挑戰。

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奧特圖股份有限公司

台北市中正區許昌街42-1號9樓

About us

團隊經常在思考甚麼樣的問題會影響企業的”數據思維”。我們一致認為是極為重要的”數據破碎”和”數據持續驅動”。這算是所有企業數據問題中最大的,也最需要被解決的問題。事實上,企業必須找到一些"保持數據自動運作的手段"。

如果要達成這個目標,真正具有數據持續運作的平台必須因而問世。這代表要把它做的讓人訝異的”簡短”,ORDERLY是唯一可以3-5個步驟就協助電商將各種平台資料集中管理與利用的工具。事實上,除了針對電商場景特化的數據加工外,我們還應用了許多大型系統的自動化數據處理技術,消除人工,所以它同時具有所有同類產品最簡易的導入步驟。

從客戶大多可自行操作看得出來,ORDERLY的導入門檻非常的低,並且具有最短的數據價值創造步驟,這賦予了它在企業軟體市場的競爭力, 因為我們可以協助企業在一周內建立好幾組持續運作的數據應用。

事實上,ORDERLY的客戶,算是能與中大型專業軟體競爭,並嘗試爭取最高的數據應用價值。最近才剛有企業透過回購模版,提升300%回購率的記錄。

在使用ORDERLY的時候,人們對於不用整理資料,就能查找跨平台數據的反應是相當神奇的。我們要人們真實感受到他們幾乎能無痛就查找數據,感覺不到任何數據破碎。就如同你在比較三四個會員過去三年,在不同平台的購買行為時,就這樣發生了,如同資料庫具有索引系統一樣,我們可以用ORDERLY自身獨特的ID映射技術做這樣的索引。但你沒辨法用Excel完成這樣的動作。我認為這是具有深遠意義的差別,而人們只能透過匯入自已的資料才能感受到。

ORDERLY的目標有三階段步驟。第一階段是覆蓋九成以上的電商平台資料格式匯入,第二階段是簡單又稍嫌不聰明的應用模版, 第三階段是大量聰明的應用模版。 而目前我們處於第二階段。因此我們有7個自動分群經營顧客的應用模版與指標系統。統稱"顧客力",然後我們預計於年中推出應用產品數據的”產品力”應用模版,同時導入ML強化模版的成效,希望到年底可以有大約50個數據應用模版可供顧客選擇。而最終則是由AI自動優化應用模版的參數,應該有希望在一、二年後問世。但通常來說我們需要這三個主要階段才能成為電商企業的標準數據應用工具。我認為我們目前正朝著這樣的方向前進, 也感覺到我們會達到目標。

Team

Kai
Set Mao

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