AccuHit AI Technology
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Score: 68Job facts
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- Full-time
- Posted
- May 15, 2026
【新擴編】Data Engineer 資料工程師
at AccuHit AI Technology
【技術環境 Tech Stack】
＊Cloud Infrastructure: Google Cloud Platform (GCP)
＊Compute: GCE (Google Compute Engine), Cloud Run
＊Data Warehouse: BigQuery
＊Databases (Source): PostgreSQL, MongoDB
＊Orchestration: Digdag (Legacy) -> Apache Airflow (Target)
＊Transformation: dbt (Data Build Tool)
＊CI/CD: Azure DevOps (ADO)
【核心任務】
1. 數據平台現代化： 在 GCP (GCE/Cloud Run) 上建置並優化 Airflow 環境，逐步汰換舊有的 Digdag 流程。
2. ETL/ELT 流程開發： 串接 PostgreSQL 與 MongoDB 以及外部資料 等多源數據，清洗並導入 BigQuery。
3. 數據倉儲模型設計： 使用 dbt 開發與維護數據模型，優化 SQL 邏輯，並針對 BigQuery
進行效能與成本調校（Partitioning/Clustering）。
4. 部署與自動化： 配合團隊使用 Azure DevOps 進行 CI/CD 流程管理，確保 Data Pipeline 的版本控制與自動化部署。
【必要技能】
1. Python 開發： 熟悉 Python，能編寫 Airflow DAGs 以及處理 JSON/NoSQL (MongoDB) 數據的腳本。
2. GCP 雲端經驗： 熟悉 Google Cloud Platform 核心服務，特別是 BigQuery 的操作與 GCE/Cloud Run
的基礎部署。
3. SQL 與 dbt： 精通 SQL，具備 dbt 實戰經驗，能處理複雜的資料轉換邏輯。
4. 資料庫知識： 熟悉關聯式 (PostgreSQL) 與非關聯式 (MongoDB) 資料庫的基本操作與資料特性。
5. CI/CD 概念： 略懂 Azure DevOps (ADO) 或類似工具，了解 Pipeline 觸發與除錯流程。
適應性： 不排斥閱讀舊有的 Digdag (.dig) 代碼，以進行邏輯遷移。