Data Engineer
First seen by Alion on Oct 2, 2026.
- ออกแบบ พัฒนา และดูแล Data Pipeline (กระบวนการรับ ส่ง และประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ) สำหรับนำข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าสู่ Data Platform (ระบบกลางสำหรับจัดเก็บและบริหารจัดการข้อมูล) ของบริษัท- เชื่อมต่อและดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Relational Database (MySQL, PostgreSQL หรือ Database อื่น ๆ), External API / REST API , Log หรือ Event Data , Object Storage- จัดเตรียมและแปลงข้อมูลในกระบวนการ ETL / ELT (กระบวนการดึง แปลง และนำข้อมูลเข้าไปจัดเก็บในระบบปลายทาง) เพื่อให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้งานต่อได้อย่างถูกต้อง- นำข้อมูลเข้าสู่ Data Warehouse หรือ Data Lake (ระบบกลางสำหรับจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากเพื่อการวิเคราะห์) เช่น Google BigQuery และ Amazon S3- ออกแบบโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะกับการทำ Reporting, Analytics และ Dashboard (รายงาน การวิเคราะห์ และหน้าจอสรุปข้อมูล)- ดูแลประสิทธิภาพของ Database และ Data Pipeline รวมถึงวิเคราะห์ปัญหาเมื่อระบบทำงานช้า หรือข้อมูลไม่ครบถ้วน- ตรวจสอบ Data Quality (คุณภาพของข้อมูล) เช่น ความครบถ้วน ความถูกต้อง ข้อมูลซ้ำ หรือข้อมูลที่ผิดปกติ- ดูแลการทำงานของ Scheduled Jobs และ Automated Data Processing (งานประมวลผลข้อมูลที่ตั้งเวลาให้ทำงานอัตโนมัติ)- Monitoring (การติดตามสถานะการทำงานของระบบ) และแก้ไขปัญหาของ Data Pipeline เมื่อ Job ล้มเหลว หรือข้อมูลไม่ถูกส่งเข้าระบบตามเวลาที่กำหนด- ทำงานร่วมกับ Software Engineer, Business Intelligence, Data Analyst และหน่วยงานธุรกิจ เพื่อทำความเข้าใจความต้องการด้านข้อมูล- จัดทำ Documentation (เอกสารอธิบายระบบ) เกี่ยวกับ Data Source, Data Pipeline และโครงสร้างข้อมูล เพื่อให้ทีมสามารถดูแลระบบร่วมกันได้- ดูแลสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล และปฏิบัติตามแนวทางด้าน Data Security (ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึงข้อมูล) ของบริษัท
Qualifications
วุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรี สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science), วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (Computer Engineeringหรือสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
มีประสบการณ์ด้าน Data Engineering, Backend Engineering, Database Engineering หรือสายงานที่เกี่ยวข้อง อย่างน้อย 2 ปี ขึ้นไป
มีความเข้าใจเกี่ยวกับ Database และสามารถใช้ SQL (ภาษาสำหรับค้นหาและจัดการข้อมูลในฐานข้อมูล) ได้ดี
มีประสบการณ์ทำงานกับ Relational Database เช่น MySQL หรือ PostgreSQL
มีประสบการณ์เขียนโปรแกรมสำหรับจัดการข้อมูล เช่น Python หรือภาษาอื่นที่เหมาะสม
เข้าใจหลักการของ ETL / ELT และ Data Pipeline
สามารถเชื่อมต่อและดึงข้อมูลจาก REST API หรือ External Data Source (แหล่งข้อมูลจากระบบภายนอก) ได้
มีประสบการณ์ใช้งาน Cloud Platform โดยเฉพาะ AWS
เข้าใจการใช้งาน Object Storage เช่น Amazon S3
มีความเข้าใจเกี่ยวกับ Data Warehouse (ระบบจัดเก็บข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์) หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Google BigQuery
สามารถวิเคราะห์และแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลและระบบ Data Pipeline ได้
สามารถทำงานร่วมกับทีม Software Development และทีมธุรกิจได้ดี
Benefits
- ประกันสังคม- ประกันชีวิตกลุ่ม- กองทุนสำรองเลี้ยงชีพ- โบนัสตามผลประกอบการ- พักร้อน 10 - 15 วันตามอายุงาน- เงินช่วยเหลือต่าง ๆ เช่น กรณีสมรส, ฌาปณกิจ, ทำฟัน 5,000 บาท/ปี