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1.雲端策略藍圖架構設計與落地實施: (1)設計銀行雲端基礎架構，包括計算、存儲、網路、數據平台等核心部分。 (2)規劃並部署微服務架構、容器技術（如Kubernetes）、以及無伺服器架構（Serverless）。 (3)設計支持銀行業務系統的高可用性（HA）、災難復原（DR）及自動擴展方案。 2.雲端安全與合規: (1)制定並實施雲端安全策略，確保資料隱私及應用合規性。 (2)引入多層次的安全防護措施（如IAM、加密、WAF、防火牆）。 (3)確保架構符合金融監管機構的合規要求（如ISO 27001、GDPR、本地法規）。

1.規劃與執行投資者活動 包括法說會、投資人會議、電話會議、論壇及路演等。 2.投資者與分析師關係維護 維護與國內外投資法人、券商、分析師及個人投資者的溝通關係。 3.市場與產業資訊分析 收集並分析資本市場動態、同業競爭狀況及法人持股變動。 4.資料整理與簡報製作 準備法說會、股東會等簡報，撰寫財務與產業分析報告，管理IR數據。 5.公告申報與網站管理 管理投資人關係網站，並負責證交法令公告申報及相關文案撰寫。

1.建構及維護商業智慧平台與數位化流程架構。 2.負責 BI 系統的導入，整合 BI 數據分析及維護管理。 3.進行 ETL 資料處理，並處理 Web 系統的整合與開發需求。 4.使用者需求訪談與系統分析，撰寫相關技術文件。 5.與跨功能團隊合作進行平台管理，解決技術問題，確保平台穩定運行。 6.協助研究 BI 平台新功能與技術趨勢，提出改進建議及專業報告。

1.製程最佳化模型建立。 2.設備監控模型建立。 3.品質預測模型建立。 工作地點如下，可依居住地或意願分發！ 台北市內湖區（內湖大樓） 雲林縣麥寮鄉（麥寮廠區）

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Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。

1.視覺影像分析/視覺影像處理 a.視覺影像雜訊處理 b.視覺影像強化 c.視覺影像特徵分析 d.影像壓縮處理 2.數據統計分析及處理 3.雷達資料分析及處理(clustering/filter/tracking) 4.感知模型訓練資料處理 5.ADAS系統相關整合

【需求蒐集與系統設計】 1. 與使用者（政府單位、市民、企業）及專案團隊討論功能需求，分析並撰寫系統需求規格書。 2. 依據產品模組架構，規劃後端系統及前端介面的整合流程與數據交換模式。 3. 針對跨系統的數據交互進行資料架構設計 【系統整合與介接】 1. 評估並規劃與第三方服務、企業端系統、政府數據平台的 API/SDK 介接方案。 2. 設計並優化高併發量、高可用性的系統架構，確保系統在大規模用戶使用下能維持穩定效能。 【技術顧問與問題排除】 1. 作為技術橋樑，協助開發團隊、專案管理團隊及業務部門溝通，並提供系統設計與整合的最佳實踐。 2. 協助偵錯與進行系統問題根因分析（Root Cause Analysis），保證系統品質與安全性（例如個資法遵、系統防護）。 3. 定期審視系統效能、可靠度與安全機制，提出升級或優化建議。

【職位說明】 參與智慧城市 AI 賦能產品開發，負責建置企業級數據平台(Data as a Service, DaaS)，處理各種形式的資料，並進行完善的資料治理、血緣追蹤與監控。最終將整合生成式 AI（Generative AI）功能，提供智慧城市解決方案所需的各種應用服務。 【工作內容】 • 建置資料處理流程，涵蓋結構化與非結構化之資料 • 建置資料數據服務 API，並設計資料視覺化分析 • 整合生成式 AI 應用（如 LLM、RAG）至資料流中 • 負責資料治理、血緣追蹤、系統監控作業，以及效能調優與異常排查

1. 負責新產品的光學量測儀器建立及調整 2. 數據收集及分析 3. 光學量測數據分析及製程反饋 4. 新產品量測項目評估 5. 與客戶討論開發量測方法