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您正在找數據分析師的工作,共計381筆職缺在等你,馬上去應徵吧!

  • 【資訊】數據工程師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 2~3年工作經驗
    【工作內容】 1. 資料管道建置與維運: 設計、開發和維護高效、可擴展的資料管道,確保資料從各個來源可靠地流向資料倉儲、數據湖和資料分析平台。 2. 資料模型與整合: 熟悉資料倉儲和數據湖概念,根據業務需求進行資料建模、資料處理和資料整合,確保資料的準確性和一致性。 3. ETL/ELT 開發與優化: 熟練使用資料處理框架(如 Informatica、Airflow 等)進行 ETL/ELT 流程的設計、開發和優化,提升資料處理效率。 4. 雲端資料工程: 具備 Azure 或 AWS 雲端平台實務經驗,能夠在雲端環境中部署和管理資料工程解決方案,運用雲端服務提升資料處理能力。 5. 異質資料處理: 能夠處理各種異質資料來源,進行資料清理、轉換和整合,解決資料格式和結構不一致的問題。 6. 跨團隊協作: 與資料分析師和業務團隊緊密合作,了解資料需求,提供資料支援,共同推動資料驅動的決策。 7. CI/CD 導入與實踐: 熟悉 CI/CD 流程,能夠設計和實施自動化部署和測試流程,確保資料管道的穩定性和可靠性,加速開發迭代。 8. 技術研究與創新: 持續研究和評估新的資料工程技術和工具,提出改進建議,並將其應用於實際工作中,保持技術領先。
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  • B-綜合企劃處-營運分析人員

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市中山區 工作經歷不拘
    維護營運數據產製與協助相關業務單位資料分析(包含但不限於EP,MBO,RAROC,PBI-dashboard資料) 1.資料計算 - 確保執行計算正確性及完整性 2.配合使用單位定期提供管理報表(PBI,CUBE) 3.提供業務端所需之分析服務以及分析報告
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  • 資料工程師-情報系統二team【全家便利商店關係企業】

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市中山區 1~2年工作經驗
    精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司,精藤做為集團資訊整合的中心,不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任,同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後,除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外,亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤,除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護(如:物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統,與情報分析系統......等數以百計的資訊系統,精藤皆自行開發與維護),更有完善的公司治理與開發標準,可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外,精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展,例如:雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等,誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 職務內容如下: 1. 管理/維運數據中台,負責數據的蒐集、交換、儲存、清理,執行ETL作業,把關資料正確性與品質。 2. 製作BI儀錶板,供使用者檢視經營指標。 3. 協助建置數據治理環境與制度。 4. 配合資料分析相關作業,並對需求者簡報。 5. 配合執行專案工作,控管專案時程。
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  • 餐飲品牌行銷企劃

    月薪 40000元 台北市內湖區 工作經歷不拘
    行銷企劃經理 【工作內容】 • 負責整合行銷專案規劃與執行(數位廣告 / 社群 / SEO / 內容 / 媒體投放) • 與客戶溝通需求,規 劃行銷策略、時程與執行方案 • 撰寫企劃書、提案簡報與成效分析報告 • 協調內部設計、廣告投放、工程等跨部門資源 • 監控專案進度與品質,確保如期如質交付 • 追蹤成效數據,提出優化與策略調整建議 • 視資歷可擔任專案主責或指導較初階企劃人員 【職務要求】 • 必要條件:3年以上行銷企劃或整合行銷相關經驗。曾實際執行專案(非僅提案)者優先 • 加分條件:有代理商或整合行銷公司經驗、熟悉 SEO、數位廣告投放、社群經營、曾服務 B2B、品牌客戶或跨產業專案 【具備能力】 • 專案管理與時程控管能力 • 良好溝通與簡報能力 • 能獨立作業,也能團隊協作 • 對數位行銷與市場趨勢具高度敏感度 【薪資待遇】 • 底薪:40,000起(依能力可議) 【工作型態】 • 全職、週休二日、需配合主管安排之專案討論。 【適合的人格特質】 • 能扛事、能判斷、有執行力、抗壓強、不逃避問題、保持專業。
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  • B-數位科技處-數據工程師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市中山區 5~6年工作經驗
    1. 設計與規劃ETL(ELT),整合跨部門之系統分析與報表需求。 2. 針對營運場景建置批次與資料處理流程,確保資料品質與可用性。 3. 與業務單位協作,將需求落地為可衡量的數據產品與資料集。 4. 優化資料模型與SQL查詢效能,提升指標產出效率。 5. 落實資安與個資保護規範(資料分級、權限控管),並撰寫技術文件。 【履歷投遞】 **加快審核方式:下載制式履歷表進行填寫投遞(https://mma.tw/O05FY)
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  • 情資分析師|洞悉紛繁、縝密於微者,與永盛共守真實邊界

    月薪 45000元 台南市東區 工作經歷不拘
    ▍關於永盛徵信|抽絲剝繭,以真為基 在這個資訊如潮、虛實交錯的時代,徵信之道已不僅止於現場調查與目擊蒐證,更必須擁抱龐雜數據與隱匿脈絡之間的交織,從看似無關之處找出關鍵,從表象之下還原真相。 永盛徵信深信,「誠信」與「真實」須建立在精準分析與縝密推理之上。 而情資分析師,正是這條道路上最冷靜的思想者——以數據為劍,以邏輯為盾,與調查前線並肩,在一切仍混沌之際,先見破綻、先覺風向。 ▍職務說明|分析不只是技術,更是一種責任 情資分析師於永盛徵信,為整體案件運籌帷幄的核心後勤者,您所處之位置,非在明處奔走,卻扮演每一場決策前的智囊角色,您需分析案情資訊流向、揭示潛在關聯,甚至研判對方行動邏輯與反應模式。 這不是冷冰冰的資料堆砌,而是一場心智的編舞; 每一條社群動態、每一筆財務流動、每一次不尋常的網路行為,皆可能藏著一個待揭的事實,我們需要的,不僅是資料處理者,而是能從雜訊中辨清信號,從碎片中拼出全貌的真相建築師。 ▍職責範疇|縱覽千象,以智取證 ▪️ 資料蒐整與脈絡建構 整合來自調查現場、委託人提供、社群媒體、公開資料庫、財務記錄等多源資訊,建立完整案件輪廓。 ▪️ 資料交叉比對與可疑行為剖析 利用比對工具與人工作業交互操作,分析可疑聯繫、關係網路、異常金流或潛在線索,以揭示隱藏的問題或趨勢。 ▪️ 行為模式推演與風險預判 依據資料足跡與歷史行為,預測目標可能後續動向,協助團隊擬定監控策略與證據截取時機。 ▪️ 數位情資圖像化與邏輯整理 以圖表、邏輯地圖、事件線軸等方式呈現資訊流動與關聯圖譜,使團隊快速理解複雜案情架構。 ▪️ 跨部門協作與策略提供 與調查、法務、談判、心理部門緊密配合,提供決策所需資料與預判建議,成為各部門間的智慧支援中樞。 ▍我們尋覓這樣的您 ❖ 熟稔資訊整合、情資分析、社群數據觀測、OSINT技術尤佳 ❖ 具3年以上數據分析、金融調查、徵信研究、網路安全或相關經歷者佳 ❖ 熟悉資料查找工具、社群平台監測、公開紀錄查詢與數據視覺化工具 ❖ 擁有優異的邏輯推理、細節洞察力與紀錄能力 ❖ 對資訊保密與倫理原則有高度自覺 ❖ 能承受長時間腦力工作,對「真相」懷抱堅定信念與極高耐心 ▍在永盛,您將獲得── ✦ 實際參與社會最真實的交鋒現場 不再是數據後端無關痛癢的觀察者,而是能真正改變案件走向、影響命運軌跡的分析核心。 ✦ 案件橫跨多領域之分析挑戰 從外遇行蹤、網路騷擾、財產詐欺到企業商業糾紛,挑戰複雜程度遠超單一產業,累積多維度視野。 ✦ 與調查實務現場無縫銜接 您的分析,將即時回饋調查現場,使之更精準、更有針對性,也更快速掌握機會點。 ✦ 高度機密環境與系統化作業制度 永盛設有嚴格資料保護與資訊分層制度,讓您在保密與高效並行的專業體系中發揮所長。 ▍應徵方式|以理性鍛真實,以智慧照真相 若您相信,資料能說話、數字能述事,若您渴望成為那位,在紛亂資訊之海中找到關鍵碎片的冷靜思考者,邀請您投遞履歷,成為永盛徵信不可或缺的智識之眼。 🔍 深入了解永盛徵信與服務內容:https://www.ysdet.tw/ 【永盛徵信社】 永字載道,誠信為基;盛字載心,人本為懷。唯專業與人本,能成就真實與信任。
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    交通補助彈性上下班尾牙或春酒員工聚餐不用補班
  • ✦專案工程師(台北)

    月薪 35000~45000元 台北市內湖區 無工作經驗
    我們是一間專注於政府機關及大型企業的資訊公司,致力於為不同企業及用戶提供專業硬體與軟體技術解決方案,助力客戶提升業務效能及創新能力。 💼【專案工程師(台北)】我們正在找你! 想要在專案管理的旅程上挑戰自我嗎?來吧,這裡就是你施展才華的大舞台! 🚀 加入我們,你將會 1. 跟進各項專案的安裝及執行,與客戶進行需求仔細溝通,確保每件專案順利進行。 2. 掌握系統映像檔的製作和部署,整理並維護技術文檔,撰寫容易執行的標準作業流程。 3. 建立專案計畫、分配資源,並精準掌握時間與預算,不讓任何一分一秒浪費! 4. 協調團隊合作,調派工程師資源,高效完成任務分配。 5. 管控專案風險,追蹤問題根源,提出有效解決方案並執行改進措施。 6. 使用技術工具進行詳盡的系統測試,提供日後操作指導,抓住並排除潛在問題。 7. 全程監控專案數據及效能,撰寫總結報告並提出改進建議,讓未來一次比一次更好。 8. 學習公司產品與電腦設備的專業知識,隨時準備為內外部提供技術支援。 ✨【Why Us?】 在這裡,您不僅是專案的核心推動者,更可以深耕電腦通訊產業!我們欣喜於用您的熱情和專業,一起為企業帶來創新解決方案!🌟 不要猶豫,今天就是改變未來的最佳時機!立即投遞履歷,我們期待與您攜手共創輝煌!
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  • B-數位金融處-資料工程專業人員

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市中正區 2~3年工作經驗
    1. 資料倉儲:SQL SERVER資料庫倉儲、規劃、管理和維運。 2. 資料處理:結構與非結構資料清理與整合,設計並維護 ETL 流程,確保分析資料處理與應用效能。 3. 資料治理:資料庫權限規劃及管理、資料綱要與資料字典維護。 4. 資料自動化:因應業務需求支援各類型來源資料串接、資料處理,完善資料倉儲。 5. 資料排程:SQL SERVER、AIRFLOW資料排程。 6. 資料視覺:Dashboard開發,分析銀行營運資料中的趨勢、異常值和模式。
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  • 遊戲數據分析師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 台北市南港區 3~4年工作經驗
    1.賠率體驗測試、優化建議。 2.競品分析研究與市場觀察。 3.活動成效分析與改善建議。 4.其他主管交辦事項。
  • 大數據處理工程師(高雄/桃園)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市前鎮區 3~4年工作經驗
    Job Summary/Role: The Big data developer team works closely with the manufacturing functions in all relative data fields, such as, 1) connecting and automating the data pipeline from MFG file servers, API, RDB, etc., 2) building structurally data warehouse and data market for flexible application or dashboard, and 3) also handling data cleansing and data governance. In order to accelerate the development of application/analysis, Big data developer will be the individual contributor with strong experience in the technologies of Big Data, Data warehouse, SQL and NoSQL etc. Also Big data developer will also work closely with data analysts/data scientists to solve the real MFG cases. Responsibility: • Collaborate with users, data analysts, data scientists to develop flowcharts, layouts and documents to identify solutions. • Architect on real MFG needs and translate requirements into technical needs. • Identify and understand the data sources that are relevant for analysis, and implement efficient data engineering functions (including data ingestion, cleaning, ETL, integration, etc.) • Consolidate the requirements and using data engineering skills to design a robust Data Mart. • Participate in design, architecture review and deployment of Big data and data warehouse solutions. • Design for automation and monitoring mechanism in a continuous integration environment. • Bring new data technology with POC to solve existing data challenges. • With high performance and comprehensive SQL to process data in relational databases (or Map/Reduce style querying for NoSQL databases). • Work closely with user/IT/data science team to design and develop scalable data pipeline or end-to-end analytical workflow. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.
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