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商業智慧分析師/數據專家 1.整合內外部數據來源，設計並維護自動化 ETL 流程，確保資料即時且準確地匯入資料倉儲。 2.資料分析、可視化與應用:建立可視化儀表板（如 Tableau）與分析報表，協助管理層與業務單位作出數據驅動決策。 3.熟悉資料庫管理與 SQL 優化，確保數據存取穩定且高效。 4.數據應用推動與跨部門協作:協助各部門發展數據應用場景，提供諮詢與技術支援。

✨ 加入我們，用數據打造餐飲新未來！ 1.系統、資料與 BI（BI建置能力為必須） 使用 Excel、SQL 與 BI 工具（Power BI / Tableau）進行分析、建立儀表板並自動化流 程。與 IT/資料團隊合作，提升資料品質、資料流架構與報表基礎建設。 2. 財務與商業分析 收集、梳理並分析大量財務與營運資料，提出分析結論並提供決策建議。 針對收入、毛利、成本結構、門店績效、供應鏈效率及定價進行分析。 建立用於預算、預測、情境規劃、IRR/ROI 評估與敏感度分析的財務模型。 3. 報表產出與洞察 製作週報、月報、季報等管理報表，提供具洞察性的分析與可行建議。 4. 關鍵指標追蹤與績效管理 建立與自動化儀表板，追蹤銷售、人流、外送、食材成本、人力、後勤費用與行銷投報 率等指標。 找出落後表現並提出改善策略，協助提升營運效率與成本控制。 5. 跨部門協作 與營運、行銷、供應鏈、工廠等團隊合作，解決各類議題。

【工作内容】 •運用資料進行視覺化報表/儀表板設計、開發、維護。 •設計和建立資料分析報告和資料儀表板。 •適用於數據分析的資料庫結構，以確保數據的準確性和可用性。 •運用統計概念與資料驅動思維，收集和清理各類型資料，並設計資料分析方法，建立相關資料應用。 【能力與特質】 •必須掌握FineBI、Tableau或PowerBI等可視化工具中的至少一種 •熟悉常見的資料庫查詢語言及數據處理技術尤佳。(如：SQL、Python、Power Query…等) •優秀的溝通能力，能夠有效溝通並協調不同團隊之間的合作 【條件要求】 工作經歷：2年以上 學歷要求：大學、碩士 擅長工具：必備任意可視化工具能力FineBI，Tableau，PowerBI，PostgreSQL

1.設計遊戲玩法與得分機制。 2.熟悉排列組合、機率理論，與建立遊戲機率模型。 3.驗證機率模型之正確性、公平性與可行性。 4.調整各項參數，優化遊戲體驗。

本職務將加入公司的 AI 技術開發團隊，參與 LLM 服務從模型選型、應用開發到部署的完整生命週期，協助客戶建構能真正產生價值、可維運的 AI 解決方案。 【工作職責】 1. AI 應用開發：設計與實現基於 LLM 的應用架構（如 RAG 檢索增強生成、AI Agent、多模態應用）。 2. 模型優化與實驗：研發機器學習（ML）與深度學習（DL）模型，進行模型微調（Fine-tuning）、Prompt Engineering 以及模型評估。 後端服務開發：使用 Python 開發高效能 API 服務，與前端或系統架構進行深度整合。 3. 系統部署與運維：利用 Docker 與 Linux 環境進行模型的容器化部署、資源管理與效能監控。 4. 數據架構維護：設計並優化 SQL 資料庫結構，處理大規模數據集的清洗、特徵工程與存取優化。 5. 技術研究：追蹤 AI 領域（特別是 GenAI/LLM）的最新論文與技術動態，並將其應用於實際業務場景。 【任職】 程式語言：精通 Python，熟悉異步程式設計（Asyncio）及常用框架（如 FastAPI, Flask, Pytest）。 - 熟練使用 Linux 作業系統（Shell Scripting, 系統效能診斷）。 - 具備 Docker 容器化經驗，能獨立編寫 Dockerfile 及優化映像檔大小。 - 數據管理：精通 SQL，具備資料庫優化（PostgreSQL, MySQL）與複雜查詢處理能力。 【加分條件】 具備大模型微調經驗（如 LoRA, QLoRA）或分散式訓練經驗。 有雲端平台（AWS, GCP, Azure）的 AI 服務使用與部署經驗。 熟悉 MLOps 工具（如 MLflow, DVC, Kubeflow）。 了解 CI/CD 流程（GitHub Actions, GitLab CI）。 曾參與過開源專案或在 AI 競賽（如 Kaggle）。 【加入團隊後的學習與支援】 - 可深入了解並操作各種開源 LLM、向量資料庫與 AI 工具鏈 - 累積跨產業 AI 落地專案經驗（製造、金融、零售、政府等） - 參與產品與 AI 服務的技術 roadmap 規劃，強化 AI 系統設計能力 【薪資與福利】 - 依學經歷與能力核薪，並依公司營運與個人表現，發放年終獎金與專案獎金 - 彈性上下班、學習資源補助、完善內部升遷輪調制度 - 年度健康檢查、員工旅遊團體保險、優質辦公環境

【每日工作 】 1. 依據資料分析需求，進行資料數據分析與邏輯運算作業。 2. 作業、製程分析: 營運相關流程問題發現與精進優化分析 3. 依照公司需求，製作不同型式之分析報告，供公司營運決策使用。 4. 策略分析:分析企業統計數據（如：營業額、銷售量、來客數、人力、生產製造等，預測與追蹤市場和銷售的趨勢、問題發現與流程改善建議） 5. 綜合分析多方資料來源進行數據相關研究與解讀，依據研究成果提出建議。 6. 其他主管交辦之專案任務。 7. 工工/工管系或是具備統計資料分析與製程、生管背景相關尤佳。

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.

1.AI模型的設計、開發、測試與優化。 2.生成式AI應用(如LLM的應用開發)。 3.數據處理與分析(如數據清洗、特徵工程及標註管理)。 4.系統整合、部署與優化。 5.AI技術研究與導入專案應用評估。 ※工作地點可選擇 台北市信義區 或 台中市西區 (將於面談時雙方議定)