最後更新時間： 2025 年 04 月 22 日
許多人在轉職資料工程師時，總會聽到最常見的建議：「你要先學 Python 和 SQL！」但真正踏上這條路後，才發現自己早已迷失在 Spark、Flink、Iceberg、BigQuery 等複雜技術名稱之中，甚至刷了無數題 Leetcode，卻仍然收不到面試邀約。
究竟該如何有效地規劃自己的資料工程職涯路徑？本文將完整揭露從必備技能到作品集建置、個人品牌經營，以及最重要的 Stakeholder 管理技巧，帶你掌握 2025 年成功轉職資料工程師的完整攻略。
必備技能篇：掌握技術核心
SQL：資料工程的根基
SQL 是資料工程師最重要的基礎技能，精通 SQL 幾乎是資料工程領域的最低門檻。
SQL 關鍵技能：
- 基本查詢 (SELECT, WHERE)
- JOIN 類型（INNER JOIN, LEFT JOIN, FULL OUTER JOIN，避免 RIGHT JOIN）
- 聚合函數 (GROUP BY, COUNT, COUNT DISTINCT, SUM, AVG)
- 使用 CASE WHEN 做條件聚合
- 範例：
COUNT(CASE WHEN status='expired' THEN order_id END)計算過期訂單數
- 範例：
- 降低維度基數 (Cardinality reduction & bucketing)
- 範例：
SELECT CASE WHEN age > 30 THEN 'old' ELSE 'young' END as age_bucket, COUNT(1) FROM users GROUP BY 1; - CTE（Common Table Expressions）、Subquery、View 與 Temp Table 差異
- Subquery 應少用（影響可讀性）
- Temp Table 適合邏輯重複使用的情境（具體化後效能更好）
- View 適合長期保存邏輯
- 其他狀況應使用 CTE 增加可讀性
- 視窗函數（Window Functions）：
- 語法結構：
RANK() OVER (PARTITION BY 分組 ORDER BY 排序 ROWS BETWEEN 範圍) - 需了解 RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 差異
- 會使用 rolling sum 或 rolling average 等滾動計算
- 語法結構：
- 分散式 SQL 關鍵詞與效能：
- Shuffle 關鍵詞：JOIN、GROUP BY、ORDER BY
- Map-side 快速關鍵詞：SELECT、FROM、WHERE、LIMIT
- INSERT INTO、INSERT OVERWRITE 與 MERGE 的差異與使用情境
- INSERT INTO 容易產生重複資料
- INSERT OVERWRITE 替換整個分區資料，常用於大型科技公司
- MERGE 可更新或刪除舊資料，但在大數據場景效能較差
推薦學習資源
Python 或 Scala：打造數據管道的核心工具
SQL 在資料工程中扮演重要角色，但仍有其限制，Python 或 Scala 作為更完整的語言，可以彌補 SQL 的不足。
該選 Python 還是 Scala？
- 無程式基礎的學習者：建議從 Python 語言開始學習，因為它相對較容易上手且資源豐富，適合初學者。
- 有程式經驗的學習者：想要進階者，可嘗試 Scala ，這樣不僅可以提高 Coding 技能，還有助於掌握靜態型別語言及進一步強化資料品質控制的能力。
必學 Python 核心技能：
- 資料結構 (strings, integers, decimals, booleans, lists, dicts, stacks, queues)
- 基本演算法（loops、線性搜尋、二分搜尋）
- Big O 演算法複雜度分析
- Airflow DAG 建立與管理
- REST API 串接（使用 requests 套件進行 GET、POST、PUT）
- 使用 Python 或 Scala 撰寫 Spark UDF（需注意效能，建議使用 Scala 提升效能）
- 撰寫自動化測試（pytest for Python, JUnit for Scala）
分散式計算（Spark、Snowflake、BigQuery）：大規模數據處理必備
隨著資料規模達 TB、PB 級，分散式計算工具（Spark、Snowflake、BigQuery）成為必學技能。其背後的核心概念與技術細節需徹底掌握：
分散式計算核心技能：
- Spark DataFrame 操作技巧
- 資料分區（Partitioning）設計與管理
- 累積表設計（Cumulative Table Design），提升查詢效能
- 資料格式選擇：Parquet vs ORC vs CSV，Parquet 具高壓縮、高效能，適合大數據場景
Shuffle 概念與效能優化技巧
分散式計算的核心在於 Shuffle 機制，這個機制負責將資料有效地重新分配至不同的計算機器上。然而，這一過程可能會造成效能瓶頸，從而影響整體系統的運作效率和性能表現。
減少 Shuffle 方法：
- Broadcast JOIN：若一資料集小於5GB，可用此方法避免 Shuffle
- Bucket JOIN：將大型資料集分桶（Bucketing）後再 JOIN，有效降低 Shuffle 次數
- Partitioned JOIN：確保 JOIN 的 Partition Key 一致
各工具適用比較
- Spark：PB 級大規模的 ETL 處理，非常適合專業團隊進行管理，具備高度彈性，但相對來說維運成本較高。
- Snowflake：企業級資料倉儲解決方案，具備低維運成本和自動擴展功能，非常適用於建設 Data Lake 和 Data Warehouse 的需求。
- BigQuery：GCP 原生的資料倉儲工具，採用無伺服器架構，能夠快速且輕鬆地建立分析環境，以滿足各種數據處理需求。
作品集打造與個人品牌經營篇
擁有技術技能只是資料工程師的基礎，企業真正關注的是你實際能做什麼？你需要透過專業且有價值的作品集證明自己的能力，並且透過經營個人品牌，主動吸引企業找到你。
如何打造真正有價值的資料工程作品集？
要打造一個真正能吸引企業目光的資料工程作品集，你必須做到以下幾點：
選擇真正感興趣且具實際價值的主題
選擇你熱愛並願意投入大量時間的專案主題，例如：
- 遊戲數據分析：例如 Steam 遊戲銷售趨勢、玩家行為分析等。
- 金融數據分析：例如股市資料爬取、自動化投資組合分析。
- 社群媒體洞察：例如透過API去抓取Google Map、 Facebook 或 Threads 的用戶行為與趨勢分析。
選擇一個自己真正熱愛的主題，能確保你有持續投入的熱忱，即使沒有報酬也能長時間投入，累積更具深度的作品。
打造完整的 ETL 管道，並清楚呈現實際運行成果
企業想看到的不只是理論上的設計，更要有實際運作的成果：
- 建立完整 ETL 流程：
使用 Airflow 或其他排程工具設計資料管道，涵蓋資料萃取 (Extract)、轉換 (Transform)、載入 (Load) 的所有步驟，且能定期自動運行。 - 資料品質控管：
使用如 Great Expectations 或自行設計的資料品質檢查工具，確保輸出的資料沒有缺值、重複或錯誤，展現你嚴謹且專業的工作態度。 - 使用熱門資料技術：
作品集中使用如 Spark、Snowflake、Delta Lake、Iceberg 等熱門且具高市場需求的技術，證明你能快速上手產業最新技術趨勢。
前端視覺化工具的運用，提升作品價值
資料工程作品如果僅呈現後端和數據管道，相對不容易展現成果。你應該學習並整合視覺化工具，讓你的專案結果更具說服力：
- Tableau 或 Power BI：
將資料視覺化，以報表或儀表板形式展示，能讓非技術人員也清楚你的作品價值。 - JavaScript 前端展示：
如果你有能力打造一個基本的前端頁面，讓使用者能互動查詢數據，這將是加分的重大亮點，例如透過 React 或 Vue 建立簡單的數據互動網站。
專案文件與部署環境的管理
良好的作品集不僅僅是技術實作，更需要嚴謹的文件管理與實際部署：
- 完善的文件說明：
文件需清楚交代專案目的、使用技術、資料來源、ETL 流程設計圖、系統架構圖、資料品質檢驗方法、管道排程與頻率、遇到問題的處理方式。 - 將管道部署在實際運行環境中：
使用低成本雲端環境（例如 AWS、GCP、Heroku scheduler 等）來部署你的資料管道，證明你的管道能在真實環境中穩定運作，增強企業對你的信任感。
個人品牌經營：如何讓機會主動找上你？
除了作品集，打造你的個人品牌同樣重要。個人品牌能讓你即使不主動求職，也能有工作機會找上門來。
積極經營 LinkedIn 個人頁面
透過 LinkedIn 建立人脈與曝光，是當前職場最重要的品牌經營策略：
- 主動聯繫招聘經理與人資：
即便目前沒有職缺，也主動建立聯繫，持續與他們保持互動，讓未來有機會時，他們第一個想到你。 - 建立同儕互助網絡：
與同樣正在準備或已轉職成功的資料工程師建立互動，分享求職過程中的心得、策略與資源，增加你在產業內的人脈連結。
持續輸出有價值的內容
透過持續輸出個人專業內容，逐步累積你的專業聲望與能見度：
- 分享自己的學習過程與技術心得：
定期發表自己學習資料工程技術、作品建置過程中的經驗和心得，展現你不斷學習與成長的積極態度。 - 深入討論產業趨勢與觀點：
主動分享對產業技術趨勢、熱門工具或議題的專業觀點，能快速增加你的影響力與專業形象。
與產業專家和社群積極互動，增加曝光機會
- 在 LinkedIn 或專業論壇中主動參與討論：
經常性地在其他專家貼文下互動，並提供有建設性的觀點，建立專業人脈網絡。 - 發送私訊建立更深入的交流：
在主動尋求轉職或內推前，先以詢問與探索職位的態度建立信任，而非直接要求推薦。這將提高你的成功機會。
個人品牌真實案例分享
當你建立起足夠的影響力之後，企業會主動向你提供工作邀約。透過有效經營 LinkedIn 賬戶與分享有價值的內容，許多人在短短半年內就成功接到高價專案，或者意外獲得大廠面試邀約。這是一種在現實職場中已被驗證為可行且有效的策略，值得每位求職者參考和實踐。
透過完整且專業的作品集打造，加上有效且持續的個人品牌經營，你將不再被動地等待企業對你的青睞，而是能夠主動創造屬於你自己的職涯機會，開啟全新的職業道路。
面試準備與技巧篇：如何在關鍵時刻表現最佳？
即使你已經擁有紮實的技術能力與完整的作品集，若在面試當下無法有效展現自己，仍可能錯失理想的工作機會。資料工程師面試不只是技術考驗，更是展現你是否為合適團隊成員的關鍵時刻。以下將詳細說明如何做好資料工程師的面試準備與技巧。
面試前的深入準備：做足功課，提高面試成功機率
深入了解應徵公司的背景與需求
面試前，你應深入了解面試公司與該職位的具體需求，例如：
- 公司主要使用哪些資料工程技術？
- 團隊規模與分工方式如何？
- 企業主要業務與資料使用情境有哪些？
透過 LinkedIn、Glassdoor 或公司官網等平台，先行掌握上述相關資訊，這樣在面試時你能更精準地回答面試官提出的問題，同時也能充分顯示出你的用心與投入程度。
研究公司文化與背景
在面試前必須研究即將面試你的主管、HR 或工程師背景，具體包括：
- 面試官的職位與任職年資
- 過去的工作背景與專業領域
- 面試官可能重視哪些技能或特質
若你提前了解這些資訊，不僅能讓你在面試中更自然，也有助於在交談中找到共同話題，拉近彼此的距離。
技術面試準備策略
資料工程師的技術面試大致涵蓋三大面向：
SQL 技術問題
可能會出現的 SQL 面試題型包含：
- 聚合與視窗函數的應用
- JOIN操作的效能優化（如 Broadcast Join）
- Rolling 計算（例如計算滾動的月營收、30天移動平均等）
- INSERT INTO、INSERT OVERWRITE 與 MERGE 使用情境與差異
- 分散式環境效能調校（如 Shuffle優化方法）
面試時，清楚解釋你的查詢邏輯、效能考量及實務經驗，將大幅提升你的專業形象。
Python 技術面試重點
資料工程師的 Python 技術面試，通常會著重以下方面：
- 撰寫資料管道（ETL）的實務經驗與細節
- 如何使用 Airflow 建立和管理 DAG
- 使用 Python 進行 API 整合的經驗
- PySpark 中 DataFrame 操作與 UDF 設計經驗
- 如何進行自動化測試（pytest 測試框架）
- 演算法基礎題目，例如資料結構的效能分析與基礎演算法實作（如二分搜尋）
面試時需具備完整說明作品細節的能力，例如資料來源、處理步驟、資料品質控管機制，以及如何解決資料處理過程中的問題。
面試時的系統設計題目
系統設計問題也經常出現在資料工程師的面試中，企業可能會透過此方式評估你整體的架構規劃與問題解決能力。你需要掌握以下能力：
- 明確描述你的資料管道架構與設計理念（如使用什麼工具、如何進行效能優化）
- 詳細闡述管道設計的擴充性與可維護性（Scalability & Maintainability）
- 能具體說明資料倉儲設計、資料分區策略、累積表設計等如何提升效能
- 提供數據監控、警示與資料品質驗證的方案（如 Great Expectations）
- 若被問及如何處理數據隱私問題，能說明如何進行資料去識別化和資料治理
透過清晰且具體的系統設計講解，你能有效展現自己不僅僅是「會寫程式」，更重要的是，你還具備完整的系統思考和資料治理能力，這將使你在職場中脫穎而出。
面試心態與溝通技巧
在面試過程中，技術以外的溝通能力、態度與熱忱，同樣影響面試結果：
- 積極主動：展現對公司、團隊、技術領域的真實熱忱與投入程度
- 穩定且自信：面對困難題目或未經驗的問題時，保持冷靜並適當說明自己的推理過程與思路，展現你的解決問題能力
- 保持好奇心：積極提問，表現出對公司、團隊和產品的好奇與興趣，例如：「團隊如何進行資料品質控管？」「公司的資料工程團隊規模與合作模式如何？」
- 真誠地交流，不要死背制式答案：面試官傾向聘用能夠真誠溝通且具有團隊合作精神的人選，而非僅能機械性回答問題的候選人
模擬面試與反覆練習的重要性
最後，你應該透過模擬面試來增進自信與熟練度：
- 定期與業界人士或同儕進行模擬面試，提升面試熟練度與自信心
- 模擬時著重技術解說、系統設計細節，以及如何呈現個人作品集
- 練習透過具體案例說明你的技術與專業能力，強化自我表達能力
透過系統性的準備與練習，將使你在真實面試中更有把握，順利展現自己的優勢，成功獲得理想中的資料工程職務。
Stakeholder 人際管理：真正決定你職涯高度的關鍵能力
作為一名資料工程師，你的職涯高度不僅取決於你的技術能力，更重要的是，你是否懂得有效地進行 Stakeholder 管理。許多資料工程師以為只要 ETL 寫得完美、數據模型設計無誤就可以成功，但實際情況卻往往不如預期：
- 明明 ETL 管道寫得很好，為什麼沒人使用？
- 部署的機器學習模型結果異常，卻沒人告訴你問題在哪？
- 產品團隊或 BI 團隊發現數據不一致，卻只責怪你？
事實上，這些問題並非技術能力不足，而是你可能不了解你的利益關係人（Stakeholders）真正需要什麼。因此，以下會完整介紹你必須掌握的四種關鍵 Stakeholders，以及如何有效地管理他們的期望與需求。
資料科學家與機器學習工程師：你的第一線使用者
資料科學家與機器學習工程師是你最直接的使用者群體，他們最仰賴你提供的數據進行模型訓練與開發。
他們需要什麼？
- 數據品質：無缺值、格式一致且精確的數據。
- 數據上下文（Context）：明確的資料意義、完善的 Metadata 與 Schema 描述。
- 高效能且穩定的數據存取方式：能快速且穩定地存取所需數據。
你該如何幫助他們？
- 建立健全且穩定的數據管道，確保資料的準確性和一致性。
- 主動與資料科學團隊溝通，確保你的 ETL 工作符合模型開發需求。
- 提供有效的數據監控與警示機制，避免模型在開發過程中遇到數據品質問題。
若你提供的數據能使模型更穩定，資料科學團隊對你的評價自然會提高。
BI & Analytics 團隊：企業數據驅動決策的橋樑
BI 團隊與分析團隊的核心工作是提供決策所需的 Dashboard 和報表。一旦數據出現問題，他們的績效指標（KPI）將直接受到影響，進而連帶影響你對公司的價值。
他們需要什麼？
- 結構化、易查詢的資料：資料應該已做好預處理且查詢效能佳。
- 數據一致性：確保 KPI 定義一致且穩定，不會因數據定義混亂而影響決策準確度。
- 數據說明文件：詳細記錄數據的意義、來源、更新頻率等資訊。
如何有效協助？
- 設計高效能且易於查詢的數據倉儲，降低查詢延遲。
- 確保不同團隊的 KPI 定義一致，避免混淆。
- 建置自助式 BI 平台，讓使用者可自行輕鬆取得所需資料，減少溝通成本和數據提供延遲。
除了上述的兩個直接使用數據的團隊，你也需要理解另外兩種重要 Stakeholders 的需求
商業決策者（高階主管、老闆）：你的數據影響他們的決策
或許你會認為高層主管不接觸程式細節，但若他們的決策依據出現問題，將造成企業層面的負面影響。
他們需要什麼？
- 準確的數據：數據必須正確且沒有矛盾。
- 可解釋性：高階主管通常不關注技術細節，他們更關心的是數據背後的商業意義與決策參考價值。
如何有效協助？
- 確保資料的一致性，避免財報與分析報告間的數據落差。
- 提供以商業語言撰寫的數據摘要，讓主管能迅速理解數據的含義並據此做決策。
- 主動與高層溝通數據的實際應用，協助他們掌握商業決策所需的完整資訊。
軟體開發與基礎架構團隊：你是他們的內部「客戶」
資料工程師往往需要軟體開發及基礎架構團隊的支持，你在此扮演的是內部客戶的角色，因此良好的溝通與合作尤其重要。
他們需要什麼？
- 明確的需求文件：具體說明數據處理的需求量、更新頻率與預期負載。
- 避免影響系統效能：你的 ETL 工作應避免影響其他系統的運行效能。
- 穩定的資料結構（Schema）：避免頻繁且未規劃的 Schema 變更。
如何有效協助？
- 提前溝通你的數據需求，提供清晰完整的需求文件。
- 若須進行 Schema 變更，提前通知相關團隊避免影響既有系統。
- 共同規劃基礎架構，確保你的資料管道與其他系統和諧共存。
Stakeholder 管理三大關鍵步驟
若你希望在職場脫穎而出，不能只依靠技術，必須培養完整的 Stakeholder 管理能力，以下三點是你需要注意的重點：
- 識別關鍵利益關係人：確認誰對你的數據最具影響力，明確釐清他們的需求。
- 主動溝通：定期與資料科學團隊、BI 團隊、主管、開發團隊交流，主動說明你的數據管道運作方式與改進點。
- 結合技術與人際溝通：透過積極主動的溝通，增加數據的使用率與正面影響，進而逐步提升你在團隊內的價值。
資料工程師的完整求職策略與職涯高度提升關鍵
綜合上述全部章節的介紹，成功的資料工程師職涯規劃必須包含：
- 紮實的技術技能（SQL、Python、分散式計算）
- 完整且具吸引力的作品集建置（展現實務能力及熱門技術的掌握）
- 有效且主動的個人品牌經營（LinkedIn 人脈建立與內容經營）
- 充分的面試準備與技巧（系統設計、技術解說、良好態度）
- 卓越的 Stakeholder 管理能力（精確識別關鍵角色需求，提升溝通與合作效能）
當資料工程師不只是技術專家，更懂得有效經營與各方的合作關係時，便能真正站穩職場，超越其他候選人，成為企業所迫切需要的人才，並成功達成自己在 2025 年資料工程師職涯的目標和願景。
