āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļ‡āļēāļ™āļ™āļĩāđ‰āļŦāļĄāļ”āļ­āļēāļĒāļļāđāļĨāđ‰āļ§

Responsibilities: Job Highlights: Experience in ETL tools or Data Pipeline Strong SQL skills Data integration, Data Warehouse, Big Data, Data Lake Responsibilities for Data Engineer / Big Data Engineer: Create and maintain optimal data pipeline architecture on data platforms either data warehouse and data lake. Design optimal data models that suits with either structured, semi-structured or unstructured dataset to gain performance and efficiency of data pipeline process. Build infrastructure and framework required for data pipeline process using Oracle and Cloudera technologies in the most efficient way. Utilize data platforms to provide insights into business metrics: customer acquisition, operational efficiency, operational risk, regulation, etc. Prepare data & tools for data analyst and data scientist team. Design and build BI reports that let business users are able to analyze data by themselves. Design, implement, and maintenance internal process improvements: automating manual process, optimizing data delivery, capability expansion, etc. Work with stakeholders including the Executive, Product and Business unit to assist with data-related technical issues and support their data infrastructure needs. Work closely with data experts, IT engineers and partners in various functionalities of data projects: identify, planning, procurement, contract, implementation, maintenance, etc.
Qualifications: Job requirements: Degree in Computer Science/IT or equivalent. Experience in data warehouse design. Relevant working with SQL as well as data integration & ETL tools. Experience with a variety of databases: Oracle, SQL Server, Spark, HBase, Hive etc. Experience with cloud platforms: GCP, AWS, Azure, etc. Working knowledge of software life cycles methodology either development and operation: DevOps, Agile, CI/CD, CMMI, ITIL, etc. Additional Qualifications for Big Data Engineer: Working knowledge of message queuing, stream processing, distributed data processing. Experience with big data tools, especially Cloudera: NiFi, Spark, Kafka, etc. Experience building and maintaining RESTful APIs. Experience coding with various computer languages: Python3, Java, Scala etc. It’s Great If You Have: Experience in business of banking and life assurance industries. Strong project management and organizational skills. Strong in systematic thinking, problem solving, good leadership, interoperability and orchestration skills.
āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
  • āđ„āļĄāđˆāļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģ
āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
  • āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰
āļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
  • āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄ
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™
  • āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 1
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 2
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 3
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 4
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 5
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 6
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 7
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 8
  • āļŦāļēāļ‡āļēāļ™ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• 9
keyboard_arrow_right

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™:2000-5000 āļ„āļ™
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ āļąāļĒ / āļŠāļĩāļ§āļīāļ•
āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž
āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ:www.muangthai.co.th
āļāđˆāļ­āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ›āļĩ:1951
āļ„āļ°āđāļ™āļ™:4.5/5

āđ€āļĢāļēāļĄāļļāđˆāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļąāđˆāļ™āļ„āļ‡ āđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļš 1 āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ”āđ‰āļēāļ™āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ āļœāđˆāļēāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ•āļ­āļšāļŠāļ™āļ­āļ‡āļ—āļļāļāļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļ„āļąāļ āđ€āļĢāļēāļ„āļ·āļ­āļœāļđāđ‰āļ™āļģāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ āļđāļĄāļīāļ āļēāļ„ āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ—āļēāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļāļēāļĢ āđāļĨāļ°āļ āļēāļžāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒ āļ āļēāļĒāđƒāļ• ...

āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāđ€āļĢāļē:

āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļĄāļļāđˆāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāļĢāļŦāļē āļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļĢāļąāļāļĐāļēāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ™āļŦāļąāļ§āļ„āļīāļ”āļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āđˆāļēāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆ āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļš āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļēāļ‡āļ§āļīāļŠāļēāļŠāļĩāļžāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāđƒāļ™āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āđ€āļžāļĢāļēāļ°āļ„āļīāļ”āđ€āļŠāļĄāļ­āļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļļāļ‚āđāļĨāļ°āļĢāļ­ ...

āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āđ€āļ‚āļ•āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™: āļŦāđ‰āļ§āļĒāļ‚āļ§āļēāļ‡
āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļāđˆ: 250 Ratchadaphisek Rd., Huaykwang, Bangkok 10310
Display map

āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢ

  • āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ
  • āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ
  • āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ­āļļāļšāļąāļ•āļīāđ€āļŦāļ•āļļ
  • āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļĩāļ§āļīāļ•
  • āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļŠāļģāļĢāļ­āļ‡āđ€āļĨāļĩāđ‰āļĒāļ‡āļŠāļĩāļž
  • āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
  • āļ„āđˆāļēāđ‚āļ—āļĢāļĻāļąāļžāļ—āđŒ
  • āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™
  • āļ—āļļāļ™āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļē
  • āđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļœāļĨāļ‡āļēāļ™

āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™āļ§āđˆāļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ™āđˆāļēāļˆāļ°āļŠāļ™āđƒāļˆ

āļ”āļđāļ‡āļēāļ™āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” >

āļ—āļĩāđˆ WorkVenture āđ€āļĢāļēāđƒāļŦāđ‰āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļˆāļģāļāļąāļ” āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āļĢāļđāļ›āļ–āđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļšāļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļˆāļģāļāļąāļ” āļĄāļĩāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļˆāļģāļāļąāļ” āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ„āļĒāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđ† āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļĢāļīāļ‡āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļˆāļ­āļŦāđŒāļ™āļŠāļąāļ™ āļ„āļ­āļ™āđ‚āļ—āļĢāļĨāļŠāđŒāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļˆāļļāļŽāļēāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ IntelligenceāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļ‹āļīāļĨāļĨāļīāļ„ āļŸāļēāļĢāđŒāļĄāļē