赛仕软件
Associate Technical Consultant
Associate Technical Consultant
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
AI 估算 · 9k–14k · AI 参考估算
Taipei, Taiwan
初级经验
本科
全职员工混合式弹性办公数据工程
数据工程
Api
Etl
Sas
Sql
数据分析
数据工程
数据集成
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
初级技术咨询岗，混合办公，侧重SAS技术学习与客户项目交付，行业前景好但WLB信号不明。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
11K
比数据工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
3 个在招
市场机会
选择面较广
数据工程 · 约 290 个在招
职位详情
关于这个职位
这是SAS（赛仕软件）在台北招聘的初级技术咨询师职位，加入亚太区咨询团队
您将协助实施SAS解决方案，帮助客户解决数据分析和AI领域的复杂业务挑战，主要负责数据集成、ETL开发、技术部署及支持等工作，并积累SAS技术和行业解决方案的专业知识
最低要求
计算机科学、信息系统、工程、数学、统计学或相关学科的学士学位或同等实践经验
具备数据集成、ETL流程、软件实施或技术咨询项目的工作经验
能够编写SQL查询并熟悉关系数据库
理解数据管理、数据仓库或数据工程原理
熟悉Linux或Unix操作系统
具备强大的分析和解决问题的能力
能够有效地与技术和非技术受众沟通技术概念
能够在基于项目的咨询环境中协作工作
精通英语、粤语和普通话
可考虑通过相关教育、培训和经验的组合来替代上述资格
工作职责
参与SAS软件和解决方案的实施与部署
配置、测试和支持数据集成、ETL和数据工程流程
开发并优化SQL查询、数据映射和转换逻辑
支持系统安装、配置和环境验证活动
协助跨客户环境的数据迁移、集成和部署活动
创建清晰的技术文档、测试计划和实施交付物
在整个项目生命周期中排查技术问题并支持缺陷解决
与顾问、架构师、项目经理和客户利益相关者协作，以实现成功交付
支持项目实施后的知识转移和过渡到支持活动
持续发展SAS技术、云架构和行业解决方案的专业知识
确保遵守所有适用的安全政策和流程，以支持组织的安全软件开发目标
拥抱好奇心、热情、真实性和责任感
这些是我们的价值观，影响我们所做的一切
优先资格
具有数据工程或企业数据平台经验
接触过云技术、容器或Kubernetes
具有API和系统集成经验
了解Python、Java或其他编程语言
具有支持企业软件实施的经验
金融服务或受监管行业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在SAS这样的行业领导者平台工作，接触前沿的数据分析和AI技术
- 通过客户项目快速积累实际经验和行业知识
- 混合办公模式提供一定灵活性，团队文化强调包容和学习
- 咨询工作需要频繁与客户和团队沟通，对协调能力要求高
- 技术问题排查和项目支持可能涉及不定期工作时间
- 适合对数据分析和AI应用感兴趣、具备扎实技术基础并喜欢解决实际问题的毕业生或初级专业人士
- 期望在咨询环境中成长、具备良好沟通能力和学习意愿的求职者
缺点 / 挑战
- 作为初级岗位，需要快速学习SAS技术和客户业务场景，可能面临项目交付压力
角色解读
- 从初级技术咨询师起步，积累SAS产品和行业解决方案经验，可成长为资深技术顾问、解决方案架构师或项目经理
- 向技术专家方向发展，或转向更广泛的IT咨询和管理岗位
- 参与客户项目的SAS解决方案实施与部署，负责数据集成、ETL流程开发和优化SQL查询
- 协助进行系统安装、配置、测试及数据迁移，确保项目技术交付成功
- 编写技术文档，排查和解决项目中的技术问题，并与团队和客户协作
- 持续学习SAS技术、云架构和行业解决方案知识
- 掌握数据工程和ETL技能，熟练编写SQL查询并熟悉关系数据库
- 理解数据管理、数据仓库原理，了解Linux/Unix操作系统
- 具备良好的分析和解决问题能力，以及技术沟通与团队协作能力
- 熟悉Python、Java等编程语言和云技术（如Kubernetes）者优先
申请策略
- 研究SAS公司的产品、解决方案和客户案例，理解其在数据管理和AI领域的应用
- 在申请材料中体现对技术咨询和客户服务的兴趣，并准备好说明你如何快速学习新技术
- 关注公司文化中强调的价值观（如好奇心、责任感），并在面试中展现这些特质
- 突出数据集成、ETL、SQL和数据库相关的项目或实习经验
- 强调任何与SAS、云技术或系统集成相关的技能或课程
- 展示沟通能力和团队协作经历，如学术项目或跨职能团队合作
- 复习和实践SQL查询优化、数据仓库概念和ETL工具
- 了解SAS平台基础和云部署（如Kubernetes）相关知识
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 强调分析问题、查阅文档、寻求帮助或实验测试的解决过程
- 结合学习经历或行业趋势展示对技术领域的兴趣
- 举例说明如何调整语言以适应不同受众
- 请描述一个你参与的数据集成或ETL项目，你在其中负责什么？你如何确保SQL查询的效率和准确性？如果遇到一个你不熟悉的技术问题，你会如何着手解决？你对SAS或数据分析领域有什么了解？你如何与不同背景的团队成员或客户沟通技术问题？
- 复习SQL、数据工程和Linux/Unix的基础知识
- 了解SAS的基本产品线和在数据分析中的应用
- 准备2-3个你解决技术挑战的具体案例，突出你的思考和行动步骤
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活65
使命价值75
薪资福利
70中等
作为跨国巨头企业的初级职位，薪资和福利可能具有市场竞争力，但JD未披露具体信息。
薪资信号未披露（AI估算：9K-13K/月）
成长发展
80较高
职位提供在SAS技术和行业解决方案方面的实践机会，支持持续学习和专业发展，但未明确提及晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈SAS、SQL、Linux、Python、Java、Kubernetes、ETL、数据工程
成长机会Continue developing expertise
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
采用混合式弹性办公模式，提供一定灵活性，但JD未明确工作强度、WLB或远程天数等信息。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
职位处于数据和AI的高增长赛道，通过技术帮助客户解决复杂业务挑战，具有一定的社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号transform data into intelligence、questions into answers
创新程度积极采用新技术
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