CakeResume Job Search

身為SRE工程師，你必須確保我們的系統架構穩定且高效運行，也必須與工程團隊維持良好的溝通 工作內容： 1. 監控與告警系統之建置與維護，並進行突發事件後續追蹤與分析 2. CI/CD Pipeline 維

At SHOPLINE we are working on very interesting initiatives that would involve using data-mining and machine learning. with the vast amount of data that we currently have and growing exponentially. We will share details during the interview. 【What you'll be doing 】 - Develop, operate, and monitor ETL for data collection, cleansing, processing, storage, and analytics - Responsible for data schema management and db performance tuning - Develop backend APIs and maintain data visualization platform f

科技，任何idea以及嘗試，我們都很熱意討論。 工作內容： 1. Develop and design data / backend service systems for business related purpose. Develop, operate, and monitor ETL for data collection, cleansing, processing, storage, and analytics Design, build, and maintain APIs, services, and systems. Innovate and implement tools to enhance internal team efficiency. Architect service structures suitable for Cloud environments like AWS and GCP.

合作，透過數據來探索問題、規劃後續的 Data pipeline 的設計，以符合使用者的需求 根據不同的資料來進行 ETL/ELT 的實作，同時確保資料的品質與穩定性 持續迭代並優化資料基礎建設，以完善整個商業智

運行自動化腳本，最終完成數據化運營及成效監控等機制。工作過程中需不斷習慣處理各式數據 (ETL)，探索分析數據進行導入，需熟悉 Python 或 PHP，並具有 Django 或 Laravel 應用程式開發經驗，理解排程與平行運算

ASP.NET Core C#軟體開發、了解前、後端分離式開發架構 熟悉MS SQL應用開發，具備Store Procedure開發經驗 熟悉ETL介接，如FTP、API等 【工作內容】 Web後端、排程程式開發、設計 功能測試、修改 文件撰寫 JD3 2年以上網站開

1.進行各類資料串接、爬取，以擴充及完善資料倉儲 2.規劃、設計、開發自動化ETL流程與監控維護機制 3.調研及建置自動化機器學習機制

1. 設計/開發/維護大數據相關專案, 包含Data Warehouse管理, 負責資料建模、收集、存取與儲存等功能 2. 建立 Batch/Streaming ETL pipeline，並確保數據品質與正確性 4. 維護雲端大數據架構及服務 5. 理解使用者

理技術開發團隊。程式設計開發撰寫經驗至少4年以上。 2. 熟悉數據開發相關技術SQL，NoSQL，Hadoop/Spark，ETL，資料串流 Kafka和Elasticsearch。 3. 熟悉DevOps文化，對於 CI/CD方法、工具、流程與自動控制有經驗。 4. 有智慧製

Responsibilities Design, support, maintain, and upgrade highly performant and tested APIs and internal services using tools like Python, Celery, Kubernetes, MySQL, Mongo, and Redis Migrate our platform and solution to support agnostic deployments. Design, vet, build and deploy scalable data pipelines (spanning data ingestion, ETL, and machine learning analytics) Architect test plans in order to implement maintainable code Interact with backend APIs and optimize responsiveness Research and select