[RD] 物聯網資料架構師 AIoT Data Architect (hybrid)

- 負責單日數億筆電力時序資料的雲端 AIoT 基礎架構（功能包含資料流、濃縮統整、儲存分析與事件偵測等等），目前系統主要由 RabbitMQ, Fluentd, Elasticsearch, InfluxDB, Redis, MySQL, SFTP / FTPS 等組成
- 協同 SRE 團隊，了解既有架構的瓶頸，透過量化與質化數據，提出優化架構的轉移計畫，並有執行的能力，以持續推動系統效能提升，滿足倍數成長的業務需求
- 協同 SRE 團隊，優化或開發各基礎設施的高可用性系統、異地備援、災後恢復機制等等
- 協同 SRE, Fullstack 團隊，了解商業需求跟工程目標，將資料流基礎架構平台化，讓資料流能成為一個能『支援多種能源 AIoT 產品』的共用平台
 

【必要條件】
- 曾擔任 Software Architect 或 Infra / Platform / Data Tech Lead，負責設計、開發、維運可供跨團隊共用的資料流基礎設施服務
- 曾開發雲端 Linux / Docker / K8s 資料流系統叢集（GCP/AWS/Azure，GCP為佳）
- 曾負責大型 NoSQL 資料庫的評估、開發、導入、調教、優化等等（Elasticsearch、InfluxDB 為佳）
- 曾負責基礎資料流架構優化的轉移計畫，熟 ELT Data Pipeline 相關開源軟體
- 精通 資料結構、演算法、作業系統、網路架構等基礎知識，能夠分析效能瓶頸、資訊安全
- 精通 Design Pattern、Clean Code、Clean Architecture ，能夠寫出將商務邏輯與開發細節分乾淨，讓程式碼更容易測試、修改與擴展
- 精通 Python 或 Golang 或 Rust，能夠寫出高效能的資料處理程式（目前資料流 codebase 以 Python 為主）

【加分條件】
- Github 開源專案參與經驗
- 主導過 全球範圍的雲端服務設計與建置 (Distributed Cloud Architecture)
- 主導過 微服務的設計與建置 (Microservices)
- 熟悉 TDD / BDD 開發模式與自動化測試流程 (公司目前使用 Gitlab CI、pytest 等)
- 具資料量 100TB 以上的經驗者尤佳
- 具備組織團隊、人力規劃以及策略推動能力

【技術挑戰與成長】
- thingnario 已經站穩台灣太陽能 AIoT 軟體監控系統的地位，除了海內外市場正在快速成長以外，我們也持續在能源行業裡面開拓新的產品線。以目前單日收集處理電力資料上億筆、歷史總管理資料超過 100 TB 的情況下，面對下一個 10 倍量級的事情準備是一件不容易的事。設計合適的資料收集、存儲、分析策略，透過系統架構的迭代優化，滿足 Saas 能提供給客戶的需求，並且在成本控制上取得一個平衡，是一門重要的藝術。
- thingnario的研發團隊多數都對各自的技術能力有不小的自我要求，並且保持著互相理性討論的開放文化，以追求彼此的快速成長。我們歡迎對於技術有熱衷的朋友，加入 thingnario 一起學習、成長、變強。

【關於 thingnario】
歡迎你從medium了解更多 https://medium.com/@thingnario
A. 連薪資都公開透明的 thingnario 文化，真的可行嗎？
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