봉급: 月薪40,000元

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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 Kubernetes 的專家,該職位將負責Kubernetes、KubeFlow相關創新技術研究開發及概念性驗證,職務內容包括:

Kubernetes、KubeFlow 及 Hadoop 生態系等相關創新技術研究
基於 K8s 及 KubeFlow 技術,研發創新產品
基於 K8s 及 KubeFlow 技術,參與專案開發
數據平台及數據工程相關產品開發(設計/開發/測試),推廣及後續維護

    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

Requirements

    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 Kubernetes 及 container 相關經驗
    具備 Linux 系統的基礎知識及經驗
    具備資料庫語法及操作資料庫的基礎知識及經驗
    對 Python 之軟體開發或數據處理有興趣經驗
    對大數據處理/數據工程有興趣

    加分條件:
    熟悉 Kubernetes 或 Openshift 並有服務開發經驗
    熟悉 Python 之軟體開發或數據處理
    熟悉分散式 cluster 服務,如 Hadoop、ELK 、MongoDB 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
    具備基本機器學習或深度學習相關知識
    具備程式測試經驗,如單元測試、整合測試
    具備 Vue 3+ 或者 ReactJS 使用經驗
    具備 Figma 使用經驗
    具備版控軟體使用經驗

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마감 시간: 20-12-2024

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