รายละเอียดงานมาร่วมงานกับ THiNKNET หากคุณมีความหลงใหลในการใช้เทคโนโลยีเพื่อการพัฒนาหรือแก้ไขปัญหาต่าง ๆ และพร้อมที่จะเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ อยู่เสมอ เราคือองค์กรที่รวบรวมคนที่มีความรู้ความสามารถ มีสปิริต มีแพสชัน และมีความคิดสร้างสรรค์มาร่วมกันสร้างนวัตกรรมที่มีคุณค่าต่อสังคมและโลกใบนี้
เราเป็นองค์กรที่มีความเชี่ยวชาญด้านการนำข้อมูลมาพัฒนาต่อยอดให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ช่วยแก้ปัญหาและตอบโจทย์ผู้ใช้งานอย่างมีคุณค่าอยู่เสมอ มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนา JobThai แพลตฟอร์มหาคน หางาน สมัครงานอันดับ 1 ของประเทศไทยที่มีผู้ใช้งานมากกว่าล้านคนต่อวัน และ Product อื่น ๆ อีกมากมายที่พวกเรา THiNKNET สร้างสรรค์ออกมาเพื่อขับเคลื่อนคุณภาพชีวิตและสังคมของคนไทยให้ยั่งยืน
ที่สำคัญไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหนบนโลกใบนี้ก็สามารถร่วมงานกับเราได้ ด้วยรูปแบบการทำงานแบบ Hybrid Workplace และ Flexible Hour ให้คุณมีอิสระในการเลือกสถานที่และเวลาทำงานได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้ทุกคนสามารถสร้างสรรค์ผลงานที่ยอดเยี่ยมได้อย่างไร้ข้อจำกัด
- ทำงานจากที่ไหนก็ได้ แค่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ว่าจะทำงานที่บ้าน หรือร้านกาแฟ เปิดอิสระการทำงานโดยไม่จำเป็นต้องเข้าออฟฟิศ
- สำหรับคนที่อยากเข้าออฟฟิศบ้าง เรามีออฟฟิศอยู่ที่กรุงเทพฯ และ เชียงใหม่
- ระบบการเข้างานที่ยืดหยุ่น ภายใต้เงื่อนไขเวลาทำงาน 40 ชั่วโมง/สัปดาห์
Data Engineer มีหน้าที่ออกแบบ, สร้าง และดูแลโครงสร้างข้อมูลให้มี Scalability, Flexibility, Reliability รองรับการใช้งานทั้งด้าน Business Intelligence, Analytics และ Machine Learning ตลอดจนดูแลประสิทธิภาพของ Data Pipeline ตั้งแต่การ Extract, Transform และ Load เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง ทันเวลา และพร้อมใช้เสมอ
Key Responsibilities :
ออกแบบ Data Model & Data Governance - ออกแบบ Data Models ให้เหมาะสมกับการใช้งานทั้งด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning
- วางแนวทาง Data Governance, Security, Metadata Management และ Data Lineage เพื่อควบคุมการเข้าถึงและติดตามที่มาของข้อมูล
พัฒนาและดูแล Data Pipelines (ETL/ELT) - ออกแบบ สร้าง และปรับปรุง Workflows สำหรับการทำ ETL/ELT ด้วยเครื่องมือเช่น Apache Airflow เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ (Databases, APIs, Streaming) มาประมวลผลและโหลดเข้าสู่ Data Lakehouse
- พัฒนาระบบ Monitoring & Alerting สำหรับตรวจสอบประสิทธิภาพและการทำงานของ Pipeline
- ตรวจสอบความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูล (Data Validation & Data Quality)
บริหารจัดการ Data Lakehouse - Maintain และ Optimize ระบบเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Apache Iceberg บน S3 จัดการ Partitioning, Clustering, Indexing เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้งาน
ทำงานร่วมกับทีมที่เกี่ยวข้อง - ทำงานร่วมกับทีมอื่น เช่น Data Analyst, AI Engineer และทีมที่ต้องการข้อมูล เพื่อวิเคราะห์ความต้องการและจัดเตรียมข้อมูลตามโจทย์ทางธุรกิจ
- ประสานกับทีมที่เกี่ยวข้องในการติดตั้งและใช้งาน Tools ใน Data Pipeline ต่าง ๆ เพื่อให้ระบบมีความเสถียร