轉職熱搜工作

1. 使用 Python 與 SQL（BigQuery） 進行資料收集、清洗、轉換與分析。 2. 協助建立與維護 資料倉儲（Data Warehouse），包含 Star Schema / Fact Table / Dimension Table。 3. 分析玩家行為與營運數據（如 DAU、Revenue、Retention、ARPU 等 KPI）。 4. 進行 Exploratory Data Analysis (EDA) 與 Data Mining，發掘玩家行為模式與營運洞察。 5. 分析 玩家行為資料（Event Log / Player Behavior Data），建立玩家生命周期與行為指標。 6. 建立與維護營運分析報表與數據服務。 7. 與產品、營運、行銷及工程團隊合作，理解業務需求並提供數據分析支持。 8. 協助建立 資料品質監控（Data Quality Monitoring）與資料治理機制。 9. 推動 Data as a Product 與 Data-Driven Decision Making。

我們正積極尋找對數據分析、客戶洞察及數據應用有高度興趣的夥伴加入。 作為數據分析與數位策略團隊的一員，你將參與網站流量、客戶行為、交易資料及行銷數據之整合與分析，協助建立數據追蹤與資料應用機制，透過數據洞察協助平台、內容及行銷策略優化進而幫助公司決策。 －【數據整合與分析機制建置】： 負責網站流量、使用者行為、平台數據、行銷成效及交易相關資料之整合與分析，建立數據追蹤、分析及成效監測機制。 －【客戶資料與數據應用規劃】： 協助建立客戶資料庫、數據分析架構及資料應用邏輯，透過客戶行為、交易數據及平台使用狀況進行客戶洞察與分群分析。 －【跨部門數據協作與資料需求規劃】： 與資訊單位協作進行資料需求規劃、數據欄位整理及資料串接，逐步建立可供分析與決策使用之數據資料架構。 －【數據洞察與優化建議】： 依據數據分析結果，提出平台功能、內容經營、行銷活動及客戶經營方向之優化建議，協助提升平台使用成效與行銷轉換表現。 －【數據視覺化與分析報表】： 規劃數據視覺化儀表板、分析報表及數據監測機制，協助主管及團隊掌握數據變化與經營成效。 －【廠商管理與其他作業】：負責廠商聯繫與管理、合約審閱與修正，並處理例行行政事項及主管交辦任務。

台灣屈臣氏 AI 團隊誠徵實習夥伴，一起參與屈臣氏集團的 AI 轉型。你將與公司各部門合作開發 agent，除了讓耗時的例行工作自動化，也讓過去受限於人力而無法進行的工作成為可能，並經歷從流程盤點到 agent 導入的完整過程。 工作內容 •與各部門訪談釐清流程，設計人與 agent 協作的工作流並完成開發 •建立可重複使用的工具與 skill，並設計 agent 的運作架構 工作時間： 每週 2-3 天 (約 16-24 小時) 工作地點： 台北市松山區（總公司Office）

1.成果落地與跨單位複製推廣 ●將成功案例由單一專案擴散為可重複使用的標準模式，逐步建立公司級 資料與AI應用能力 2.業務場景需求分析與應用設計 ●明確定義各事業單位的 AI／分析應用場景，將抽象需求轉化為可執行、 可評估成效的分析與模型專案。 3.資料分析與模型建立（預測／最佳化／異常偵測） ●產出具實際業務價值的分析模型，協助提升營運效率、降低風險或改善 決策品質，並可持續優化。

我們正在尋找對人工智慧充滿熱情並渴望在快速發展的技術領域中發揮影響力的AI軟體工程師。加入我們的團隊，您將有機會參與前沿技術的研發和應用，推動公司的技術創新與進步。 工作內容： 1. 參與並追蹤最新的AI技術，提出改進方案，持續導入新AI技術，提升系統和應用場景 2. 跨部門團隊合作，了解需求並轉化為AI解決方案 3. 參與AI平台的建置和維護 4. 參與GenAI應用的開發，開發符合需求的軟體功能

1.依標準方法進行水質與材料相關分析（如 ICP-MS、GC-MS、UV-Vis 等）。 2.樣品前處理、儀器操作、校正與日常維護。 3.執行品質管制（Blank、Spike、回收率、重複性）。 4.原始數據整理、報告彙整與實驗紀錄撰寫。 5.配合實驗室品質系統（如 ISO/IEC 17025）之文件與流程。 6.協助主管進行測試進度與結果確認。 7.主管交辦事項。

營運報表與儀表板開發： •負責集團各院所／藥局Dashboard（Power BI）建置與日常維護。 •定期編製與彙整每月營運會議監測報表。 •處理各單位臨時性數據調閱與需求申請交付。 數據清洗與自動化流程（ETL）： •整合 HIS/ERP 與各分店營運數據，運用 SQL / Python / Power Automate 建立自動化數據抓取、清理與排程流程。 專案效益評估與專題分析： •醫療設備回收週期（ROI）效益評估。 •自費項目/療程成效追蹤與效益分析。 •院所經營績效之專案統計分析與決策報告撰寫。 指標監控與數據治理： •建立營運關鍵指標（KPI）警示機制，及時追蹤異常數據並提出優化反饋。 •與營運團隊合作，釐清業務邏輯與數據定義，推動組織數據驅動文化。

1.依需求產製各式數據分析報表。 2.協同軟體開發團隊維護Microsoft D365/Power BI。 3.協同軟體開發團隊導入各式數據工具，以彙整線上線下數據。 4.依各式軟體開發專案之內容提供數據落地之建議，並追蹤落實。