宝洁
Data Engineer
Data Engineer
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
Taiwan, Taiwan, Taiwan – Greater China
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
SQL
SAP
ETL
AI 估算 · 12k–18k
宝洁为全球知名快消企业，数据工程师岗位要求3年经验与SQL、Python等技能，薪资在台湾市场具有竞争力，福利优厚。
职位详情
关于这个职位
作为宝洁台湾的数据工程师，你将负责设计、开发和维护数据管道与基础设施，支持关键业务运营和分析项目
你将与跨职能团队合作，处理来自SAP等系统的数据，确保数据质量、可用性和可靠性
该职位适合有3年以上数据工程经验、精通SQL和Python、对大数据和云平台有浓厚兴趣的求职者
最低要求
计算机科学、工程、信息系统或相关定量领域的学士学位
年以上数据工程、ETL开发或类似职位经验
精通SQL，有使用关系数据库（如PostgreSQL、SQL Server、Oracle）的经验
至少熟练掌握一种脚本语言（如Python）用于数据操作和自动化
有云数据平台经验者优先（如AWS S3/Redshift/Glue、Azure Data Lake/Synapse、GCP BigQuery/Dataflow）
熟悉数据仓库概念和数据建模技术（如星型模式、雪花模式）
了解数据编排工具者优先（如Apache Airflow、Azure Data Factory）
有大数据处理技术经验者优先（如Spark、Hadoop）
优秀的问题解决能力和对细节的关注
良好的沟通和人际交往能力，能与技术和非技术利益相关者有效协作
能够在快节奏环境中独立工作并管理多个优先级
工作职责
数据清洗与同步：
开发和实施数据清洗流程，确保数据完整性和准确性
设计和维护数据管道，同步跨系统和平台的业务数据
与利益相关者合作，识别数据质量问题并制定解决方案
设计和构建ETL管道，从SAP ERP系统（如CDS视图、OData API、BAPI）提取、转换和加载数据
数据流简化：
分析现有数据流，并提出简化建议以提高效率
与跨职能团队合作，简化数据流程并增强数据可访问性
实施数据管理和治理的最佳实践
与IT团队紧密合作，访问SAP数据源，独立探索表结构（如MARA、EKPO、BKPF），并将关键业务数据集成到企业数据仓库中
预测优化：
与规划和商业团队合作，增强预测模型和流程
利用统计方法和机器学习技术提高预测准确性
监控和分析预测性能，提供持续改进的见解和建议
文档与报告：
创建并维护数据流程、模型和系统的全面文档
开发报告和仪表板，以沟通发现并支持数据驱动的决策
优先资格
有云数据平台经验者优先（如AWS S3/Redshift/Glue、Azure Data Lake/Synapse、GCP BigQuery/Dataflow）
了解数据编排工具者优先（如Apache Airflow、Azure Data Factory）
有大数据处理技术经验者优先（如Spark、Hadoop）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球顶级快消公司，接触大型企业级数据系统和业务流程
- 负责从SAP到云端的全链路数据工程，技术栈丰富（SQL/Python/云平台）
- 公司提供持续指导和 mentorship，有清晰的职业发展路径
- 需要处理复杂的SAP数据结构，学习曲线较陡
- 部分工作涉及跨国协作，可能需要适应不同时区
- 台湾本地数据岗位竞争激烈，需要持续学习新技术
- 适合有3年以上数据工程经验、喜欢解决复杂数据问题、希望在大平台稳定发展的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 数据工程师 → 高级数据工程师 → 数据架构师或技术专家
- 可向数据科学或数据分析领域拓展，结合业务预测建模
- 在宝洁集团内有全球轮岗和晋升机会，尤其在大中华区
- 设计和维护从SAP等系统到企业数据仓库的ETL管道，确保数据准确性和完整性
- 与业务团队合作，优化数据流和预测模型，提升决策效率
- 负责数据清洗和同步，解决数据质量问题
- 创建文档和报告，支持数据驱动的商业分析
- 精通SQL和Python，具备3年以上数据工程经验
- 熟悉数据仓库建模（星型/雪花模型）和ETL开发
- 了解云数据平台（AWS/Azure/GCP）和大数据技术（Spark/Hadoop）
- 良好的跨部门沟通能力和独立解决问题的能力
申请策略
- 仔细阅读职位描述中的四个重点领域，在简历中对应突出相关经历
- 宝洁重视文化契合，面试中可强调团队合作和持续学习的态度
- 突出SQL和Python的实际项目经验，特别是ETL管道设计和维护
- 强调云平台（AWS/Azure/GCP）的使用案例，即使只是实验项目
- 展示对数据质量和治理的关注，例如清洗流程或数据校验
- 学习SAP基础知识，尤其是CDS视图和ABAP（虽然JD未要求，但加分）
- 熟悉Apache Airflow或Azure Data Factory等编排工具
面试指南
- 对于技术问题，使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于模型问题，先定义概念，再举例说明应用场景
- 对于协作问题，强调同理心和数据可视化在沟通中的作用
- 请描述你设计过的一个复杂ETL管道，包括技术选型和挑战
- 你如何处理数据质量问题？请举例说明
- 谈谈你对数据仓库建模的理解，星型模式和雪花模式有什么区别？
- 你是否有使用云平台处理大数据的经验？具体用到了哪些服务？
- 如何与业务团队沟通数据需求？请分享一个合作案例
匹配度报告
72
综合匹配度
宝洁台湾数据工程师，技术栈丰富，成长机会好，WLB一般，薪资未明但竞争力强。
适合人群
最适合追求技术成长和稳定职业发展路径的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
使命价值匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利匹配
70中等
宝洁提供具有竞争力的薪资和福利，但JD未披露具体数字，且台湾薪资水平与大陆略有差异，整体处于中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：12K-18K/月）
福利待遇Continuous coaching & mentorship、dynamic and respectful work environment、工作/生活平衡
成长发展匹配
85较高
JD明确提及从入职第一天起承担业务责任、持续指导与mentorship、以及正式培训，技能成长路径清晰。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、SAP、AWS、Azure、GCP、Spark、Airflow
成长机会Continuous coaching & mentorship、formal training、regular mentorship
业务类型profit_center
工作生活匹配
70中等
JD提到动态和尊重的工作环境、促进敏捷和工作/生活平衡，但未明确远程或弹性工时，默认为现场办公。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡work/life balance、dynamic and respectful work environment
使命价值匹配
65中等
宝洁作为快消巨头，业务稳定，但数据工程岗位的社会影响力相对中性，主要通过优化业务间接创造价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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