【工程部】Backend Engineer - 金融數據平台（JIRA873）

【角色期待】
CMoney 金融事業服務大量投資使用者，產品背後仰賴即時股價、法人籌碼、國際指數、產業財報等多元金融資料。資料的正確性、即時性與穩定性，會直接影響使用者取得資訊與進行投資分析的體驗。

這個角色的核心任務是：將來自不同來源、格式與更新頻率的金融原始資料，透過資料清洗、轉換與處理流程，建立成穩定、可持續使用的資料服務，支援 CMoney 金融事業的產品應用。
除了實作既有需求，你更會實際面對資料量成長、異常資料、處理效能與服務穩定性等工程問題，並能從問題定位一路推進到改善落地，讓金融資料處理流程更可靠、更有效率，也更容易維護與擴展。
相較於一般後端工程師，你將會更深入金融資料處理與資料品質；相較於偏分析用途的 Data Engineer，我們期待你更重視資料服務的工程實作、系統穩定性與產品應用！

【工作內容】
1. 開發與維護金融資料處理系統，處理不同來源與格式的金融資料，執行資料清洗、轉換與整合，確保資料的正確性、即時性與穩定性。
2. 設計與優化資料處理流程，針對資料量、處理速度與系統瓶頸進行分析與改善，提升資料流程的處理效率與可擴展性。
3. 開發金融資料相關後端服務，將處理後的資料轉化為可供產品使用的穩定服務，支援 CMoney 金融事業旗下產品。
4. 與產品、資料分析及其他工程團隊合作，釐清資料需求與使用情境，將需求轉化為可維護的資料處理邏輯與服務。
5. 建立並持續改善資料流程的監控與異常處理機制，定位資料缺漏、延遲或服務異常等問題，追蹤至問題排除。
6. 參與 Code Review、技術討論與工程實踐改善，並主動運用 AI 工具提升開發、問題排查與知識取得效率，持續優化團隊的工程工作方式。

【基本條件】
1. 使用 C#、ASP.Net 、.NET Core 參與大規模資料處理、ETL／ELT、Data Pipeline 或資料架構相關系統開發。
2. 熟悉至少一種關聯式資料庫，如：SQL Server、MySQL 或 PostgreSQL，具備 SQL 查詢、資料結構設計與實務操作能力。
3. 具備良好的程式設計基礎，能將資料處理需求拆解成清楚、可維護的程式邏輯。
4. 具備實際問題排查能力，面對資料異常、程式錯誤或效能問題時，能整理資訊、定位原因並推進問題解決。
5. 能理解資料從來源、處理到提供產品使用的流程，並在開發過程中關注資料正確性與系統穩定性。
6. 具備 AI 工具的實際應用能力，能將 AI 運用於程式開發、除錯、Code Review、技術研究或日常工程流程，提升開發與問題解決效率；同時能判斷、驗證 AI 產出的正確性，而非直接依賴生成結果。

【加分項目】
1. 具 MongoDB、Redis 等 NoSQL／快取技術的實際應用經驗。
2. 具 Docker、Kubernetes 或 CI/CD 等工程自動化與部署流程經驗。
3. 熟悉股票、金融市場或金融資料使用情境，能更快理解資料定義與產品需求。