資料科學工程師 (Data Science R&D)- 分散式演算法應用開發 - 資料科學研發 (數數發中心, DDT)

隸屬於國泰金控下的資料科學實驗室 Cathay Data Lab Team，實驗室的使命是研究先端的資料科學與人工智慧技術，落地在國泰場景提升資料應用價值。 身為一名資料科學家與研究者，你必須適應 Cathay Data Lab Team 以下文化：

樂於互相分享，善於互相學習
主動發現問題，主動解決問題
討論風氣興盛，沒有階級之分

Lab Team 正在尋找優秀的資料工程的專家，該職位將負責資料工程相關創新技術研究開發及概念性驗證，職務內容包括但不限於：

研究聯邦學習框架上 AI, Machine Learning 相關演算法, 並依照實際需求開發對應演算法Pipeline
根據不同專案情境來建立 Machine Learning or Deep Learning Pipeline, 及模型效度分析
創新資料科學工程架構研究及開發
大數據專案開發實作

Salary Range： Negotiable(Regular salary is 40,000 and above.)

Type： Full-time

Expatriation： Business trip/expatriation not required

Work hour： Day shift

Location： Taipei City Xinyi District

Leave system： Negotiable

Required number of employee： No restriction

Work experience： No restriction

Experience： No restriction

Required education level： No restriction

Required program： No restriction

Required language ability： No restriction

Knowledge： Required Qualifications： Shell Script 、 SQL 、 Git 、 軟體整合測試 、 問題追蹤處理(Bug tracking) 、 Data Architect 、 作業系統基本操作 、 功能測試(function test) 、 Linux 、 Ansible 、 ETL 、 大數據工程技術 、 軟體程式設計 、 Github 、 結構化程式設計 、 Airflow 、 Hue 、 ANSI SQL 、 Python 、 ELK
Preferred Qualifications： 壓力測試(stress test) 、 MongoDB 、 hadoop 、 OpenShift 、 Elastic Stack 、 Hive 、 Flask 、 NoSQL 、 HDFS 、 UML 、 GCP 、 MS SQL 、 Node.js 、 資料結構 、 PostgreSQL 、 XML 、 Kubernetes 、 規劃測試內容及建置測試環境 、 軟體工程系統開發 、 SQLite 、 Promerheus 、 Docker 、 資料倉儲架構 、 GIS 、 資料庫系統管理維護 、 測試計劃及測試報告書撰寫 、 Spark 、 Azure 、 敏捷開發(Scrum) 、 ArcGis 、 Teradata 、 AWS 、 Kafka 、 Data Modeling 、 伺服器網站管理維護

License： No restriction

Other requirements： 必要條件：
具備 Python 數據處理經驗
具備 Linux 系統操作經驗
具備基礎 SQL 撰寫能力
具備基礎資料分析能力
熟悉常用 Machine Learning 演算法, 如 Regression, Tree Base 等, 積極主動, 對於研究機器學習或深度學習演算法有興趣
熟悉機器學習套件, 如 sklearn
對 Spark 程式開發有興趣

加分條件：
具備 Model Serving, MLOPS 相關開發經驗
熟悉任一深度學習框架 (TensorFlow, PyTorch, Keras, etc)
熟悉 Python 之軟體開發或數據處理
對 Kubernetes 及 container 容器化服務有興趣
熟悉分散式 Cluster 服務，如 Hadoop、ELK 、MongoDB、Kafka 或 Redis 等
熟悉大數據資料處理及儲存，如 Spark、Yarn、Hive 或 HBase等
具備軟體產品開發經驗
具備大量數據處理經驗
具備程式測試經驗，如單元測試、整合測試