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Recruitment Data Management Specialist [L4]
Recruitment Data Management Specialist [L4]
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
Taipei, Taiwan
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Bi
Etl
Power Bi
Sql
数据仓库
AI 估算 · 60k–100k
台湾跨国企业数据管理岗位，3年以上经验，结合市场薪资范围估算约6-10万新台币/月。
职位详情
关于这个职位
作为酷澎台湾的数据管理专家，你将负责构建和维护数据基础设施，开发ETL管道，创建BI报表和分析，支持业务决策
适合有3年以上SQL和Python经验的候选人，薪资优厚
最低要求
计算机科学、信息系统、统计学、数学、工程或相关领域学士学位
年以上商业智能、数据分析、数据工程或相关岗位经验
高级SQL技能，包括复杂连接、窗口函数、存储过程、查询优化
熟练的Python编程技能，用于数据抽取、转换、自动化、数据库集成和分析
有读写数据库的实际经验（如MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle）
有ETL/ELT管道开发经验
有数据仓库概念和维度建模经验
强大的分析和问题解决能力
工作职责
与业务利益相关者合作，理解业务需求并转化为数据驱动的解决方案
定义、开发和维护关键绩效指标(KPI)和运营指标
执行临时分析并提供可操作洞见支持业务决策
通过数据分析识别趋势、风险和机会
开发和维护ETL/ELT流程，用于数据摄取、转换和报告
使用SQL和Python构建可扩展的自动化数据管道
设计数据模型并支持数据仓库计划
确保数据质量、治理和跨系统一致性
开发脚本和应用程序以读取、写入、更新和管理关系数据库中的数据
优化SQL查询和数据库性能
支持内部和外部系统之间的数据库集成
排查数据问题并进行根因分析
使用BI工具创建和维护仪表板、报告和可视化
向业务团队提供定期和临时报告解决方案
清晰地向技术和非技术受众传达复杂的分析结果
优先资格
有云平台经验，如AWS, Azure, GCP
了解数据编排工具如Airflow
有BI工具经验，如Tableau, Power BI, QuickSight, Looker
熟悉版本控制系统如Git
有大规模、快节奏环境工作经验
了解统计分析和预测技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球领先的电商平台，接触海量数据和高并发场景
- 技能要求全面，涵盖SQL、Python、ETL、BI，职业竞争力强
- 公司已上市且快速扩张，提供稳定的成长平台
- 需要同时处理多种数据任务，工作节奏可能较快
- 对SQL和Python要求高，需持续学习新技术
- 适合有3年以上数据相关经验、喜欢用技术解决业务问题、希望在成熟大平台发展的数据分析师或数据工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向数据工程师或数据分析经理发展，深化技术栈或转向管理
- 在电商巨头积累大规模数据处理经验，未来可跳槽至其他互联网公司或零售科技企业
- 负责数据基础设施的建设和维护，包括ETL管道开发和数据仓库设计
- 与业务团队合作，定义KPI并通过报表和仪表板提供数据驱动的洞察
- 使用SQL和Python进行数据抽取、转换和自动化，优化数据库性能
- 精通高级SQL（复杂查询、窗口函数）和Python编程
- 熟悉关系数据库和ETL流程，具备数据建模和仓库经验
- 掌握至少一种BI工具（如Tableau/Power BI）和数据编排工具（如Airflow）
申请策略
- 了解Coupang的电商业务模式，面试时体现对快速配送和客户体验的理解
- 突出SQL和Python的实战项目，尤其是复杂查询和ETL管道构建
- 展示BI报表或仪表板的成果，体现数据可视化能力
- 提及云平台（AWS等）或数据编排工具（Airflow）的使用经验
- 如果缺乏云平台经验，可学习AWS Redshift、S3、Glue等基础服务
- 熟悉Git和CI/CD流程，提升协作效率
面试指南
- 对于ETL问题：先描述需求和数据源，然后分层设计（staging, warehouse, mart），强调可扩展性和错误处理
- 对于业务影响案例：使用STAR方法（情境、任务、行动、结果），突出数据洞察如何推动决策
- 请解释你如何设计一个ETL管道来处理每日百万级数据？
- 给定一个复杂SQL场景，如何优化查询性能？
- 描述一个你通过数据分析影响业务决策的案例
- 你如何处理数据质量问题？举个例子
- Python中数据处理常用的库有哪些？如何使用它们进行数据清洗？
- 复习SQL高级技巧和Python数据处理（pandas, numpy）
职位点评
66
综合评分
跨国电商数据岗位，技术栈现代，薪资可观，但工作强度和WLB未知。
更适合这类人
适合追求技术成长和平台稳定性的数据人才，对WLB要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
薪资水平在台湾同类岗位中属中上，JD明确月薪超过40000新台币，但未披露具体数额，福利未列出。
薪资信号面议 (60K-100K/月)
成长发展
80较高
岗位技能要求全面，涉及数据工程、分析、BI，且有云平台和编排工具偏好，技术成长空间大。但JD未提及晋升或培训。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、ETL、数据仓库、BI、AWS、Airflow
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确工作模式，默认现场办公，地点台北市内，但无WLB相关描述。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
电商行业高速增长，岗位通过数据优化用户体验，有一定使命感。但社会影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号wowing each customer
创新程度积极采用新技术
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