หางาน สมัครงานอัปเดตล่าสุดวันนี้

-ออกแบบ พัฒนา และดูแล Data Pipeline ที่มีความเสถียร รองรับการขยายตัว และสามารถทำงานต่อเนื่องได้แม้เกิดข้อผิดพลาด (Fault-Tolerant) โดยใช้เทคโนโลยี เช่น Apache Airflow, Apache Spark และ Python
-ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีความซับซ้อนจากหลากหลายแหล่ง พร้อมตรวจสอบและควบคุม คุณภาพและความสอดคล้องของข้อมูล (Data Quality & Consistency)
-สร้างและดูแลโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล เช่น Kubernetes, Docker และ Cloud-based Storage เช่น MinIO
-ทำงานร่วมกับ Data Scientists, Data Analysts และ Data Engineers เพื่อจัดเตรียมข้อมูลที่สะอาด ผ่านการจัดการและคัดกรองแล้วสำหรับการวิเคราะห์
-ปรับปรุงประสิทธิภาพของ Data Workflow และ Infrastructure เพื่อรองรับการทำงานที่มี High Availability และ Scalability
-นำแนวทาง DevOps มาใช้และดูแลระบบ เช่น CI/CD, Monitoring, System Logging รวมถึงมาตรฐานด้าน Site Reliability Engineering (SRE)
-ดูแลและบำรุงรักษาฐานข้อมูล เช่น MS SQL, PostgreSQL และ MySQL
-เขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ สามารถนำกลับมาใช้ซ้ำ และสามารถทดสอบได้ โดยใช้ Python, SQL, C# .NET หรือ .NET Core
-ปฏิบัติงานให้สอดคล้องกับแนวทางด้าน Data Governance และ Data Security เพื่อให้ข้อมูลมีความปลอดภัยและเป็นไปตามมาตรฐานขององค์กร