全职 Contractor, Data Pipeline Engineer , Data Chapter 工作, 薪水 up to TWD 40,000, 星展(台灣)商業銀行股份有限公司 內湖區, 台灣 公司招聘中 - Ricebowl

工作內容：

Responsibilities

1. Building transformation logic from tables ingested from source system
2. Deliver a reporting layer(data marts) that users can directly consume.
3. Provide support and troubleshoot issues related to the data pipeline.
4. Analyze business requirements, document processes, and develop specifications
5. Collaborate with cross-functional teams to ensure seamless integration and implementation of solutions

Requirements

1. Bachelor’s or advanced degree in Computer Science, Statistics, Applied
2. Mathematics, or a related quantitative field.
3. Proficient in Python (PySpark, Pandas), SQL, Amazon S3, Git.
4. Excellent communication and interpersonal skills to effectively collaborate with
5. stakeholders at all levels
6. Ability to work independently and as part of a team

薪資待遇：

薪資面議(經常性薪資達4萬元含以上)


休假制度：

週休二日

上班日期：

一個月內

工作性質：

全職

工作地點：

台北市內湖區(依公司規定)

職務類別：

其他專案管理師、數據分析師


需求人數：

1人

管理人數：

無

出差說明：

不需出差

外派說明：

不需外派

徵才特色

＃100大金融業

工作條件

學歷要求：

大學

科系要求：

不拘


工作經驗：

不拘

身份類別：

不拘

外語能力：

英文 聽：精通 說：精通 讀：精通 寫：精通
中文 聽：精通 說：精通 讀：精通 寫：精通

法定保障

勞保、健保、特別休假、產假、陪產假、加班費

企業福利

注意：各職缺福利項目可能有所不同，實際職缺福利請依面試時與公司面談結果為準。

保險福利：

團保、眷屬團保

休假制度：

週休二日、不扣薪病假

獎金制度：

績效獎金

輔助津貼：

旅遊補助、進修補助、伙食津貼

休閒娛樂：

尾牙/不定期餐敘

福利設施：

員工休息室

其他福利：

員工健康檢查、教育訓練、進修、社團活動、配發電腦

更多福利：

< 貼心的員工福利及活動 >
星展希望在員工照顧和關懷的領域裡領先市場。我們經過縝密的需求研究和持續關注市場上的動態，提供以下福利內容：

< 三大 > 理財優惠
1.外幣換匯優惠
2.投資理財手續費減/免不等
3.員工認股計畫

< 四大 > 彈性福利金
1.旅遊福利金
2.學習福利金
3.健康福利金
4.家庭福利金

< 五大 > 暖心考證培訓
1.新進人員訓練
2.完整員工職涯發展規劃
3.語言進修課程
4.海外派遣訓練
5.證照考試訓練與獎勵

< 六大 > 超水準健康保障
1.定期壽險
2.住院醫療
3.癌症
4.意外醫療
5.眷屬醫療險(全額公司負擔)
6免費定期健康檢查

< 七大 > 領先薪酬福利
1.具競爭力薪酬制度
2.底薪津貼
3.績效獎金
4.員工贊揚計畫
5.彈性工作時間安排
6.未成年子女保障計畫
7.職工福利(家庭日、小孩上班日、員工感恩日、電影欣賞日、節慶禮品、歌唱大賽、攝影比賽、婚喪生育補助等)

< 八大 > 貼心放假日
1.第一年即享14天年假
2.16周產假+7天產檢假
3.10天陪產檢及陪產假
4.領養假
5.生日假
6.新生兒照顧假
7.志工假
8.服務年資獎及年資獎勵假

技能與求職專長

電腦技能：

程式設計：Python
資料庫：MS SQL
數據管理及分析：Tableau

其他條件

Job Requirements and Skills• Bachelor's degree in a relevant field such as data science, business analytics, or information systems.• Proven experience in data analysis and business intelligence, with a strong understanding of data quality principles and practices.• Familiarity with financial services industry and regulatory requirements is highly preferred.• Proficient in using data quality tools, specifically with hands-on experience in data profiling, issue detection, analysis, and cleansing using a DQS.• Strong proficiency in SQL for data querying, validation rule creation, and data manipulation.• Experience with other data analysis tools and programming languages such as Python and Tableau is a plus.• Strong problem-solving and critical thinking skills, with the ability to translate complex data quality issues into actionable insights and solutions.• Excellent communication and presentation skills, with the ability to effectively convey technical data quality information to both technical and non-technic