รายละเอียดของงาน

• ออกแบบ พัฒนา และดูแล Data Pipeline รวมถึงกระบวนการ ETL / ELT ให้มีประสิทธิภาพ รองรับการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย
• ดูแลการนำข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse / Data Lake / Data Mart ให้ถูกต้องและเป็นระบบ
• พัฒนาและดูแลกระบวนการ Automated Data Pipeline เพื่อให้ข้อมูลถูกนำเข้าสู่ Data Warehouse อย่างถูกต้องและเป็นระบบ
• ใช้งานและบริหารจัดการบริการบน AWS ที่เกี่ยวข้องกับงานด้านข้อมูล เช่น AWS Glue, Amazon S3 และ Amazon Redshift
• ออกแบบ ดูแล และบริหารจัดการ Database / Data Warehouse เช่น Amazon Redshift, Amazon S3, Oracle และ MySQL
• ตรวจสอบประสิทธิภาพ ความถูกต้อง และความเสถียรของ Data Pipeline และระบบที่เกี่ยวข้อง พร้อมวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น
• มีทักษะการคิดวิเคราะห์ และสามารถสื่อสาร/นำเสนอข้อมูลให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจได้
• รูปแบบการทำงาน: Hybrid (เข้าออฟฟิศ 3 วัน / สัปดาห์)

คุณสมบัติผู้สมัคร

• ไม่จำกัดเพศ อายุ 24-35 ปี
• ปริญญาตรีขึ้นไป สาขา Computer Science, Computer Engineering, IT, Data Engineering หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
• มีประสบการณ์ด้าน Data Engineering / Data Platform 1–3 ปี
• มีประสบการณ์ด้าน Data Pipeline, ETL/ELT และ Data Architecture
• มีทักษะ Python, Java หรือ Scala และ SQL
• มีประสบการณ์ใช้ AWS, GCP หรือ Azure และเครื่องมือ เช่น Glue, Airflow, Kafka, Redshift, Snowflake หรือ Databricks หรือเทียบเท่า
• เข้าใจ API, Batch Processing และการเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง มีทักษะคิดวิเคราะห์ แก้ปัญหา สื่อสาร และทำงานร่วมกับทีมได้ดี
• หากมีประสบการณ์ดูแลทีม หรือโปรเจกต์ Data ขนาดใหญ่ (จะพิจารณาเป็นพิเศษ)