轉職熱搜工作

Who We Are MyVideo 是台灣大哥大旗下的串流影音平台，致力於成為最懂台灣用戶的 OTT 服務。我們不僅提供多元的電影、戲劇、動漫、綜藝與兒童內容，更透過數據與技術，打造貼近用戶生活的觀影體驗。 身為台灣本土團隊，我們深耕在地市場，理解用戶的需求與習慣，並結合集團資源（如：momo 購物、電信服務等），持續創造差異化優勢。我們的願景是讓 MyVideo 成為用戶生活的一部分，不論是家庭娛樂、個人追劇，或是小孩的學習與陪伴。 加入 MyVideo，你將與熱愛影音、數據與創新的團隊並肩合作，透過專業分析與創意思維，推動產品與用戶的成長，攜手打造台灣最具影響力的影音平台。 What You Will Do 【一起打造數據驅動的工作文化】 ● 了解商業目標與團隊工作方式，思考如何透過數據讓團隊對準商業目標並發揮最大營運效率。 ● 熱愛了解用戶與產品，透過數據與洞察，挖掘如何讓 MyVideo 成為用戶生活的一部份。 ● 喜歡團隊合作，透過團隊合作將洞察落實為行動。 【用戶成長】 ● 分析全通路行銷成效，同時剖析用戶來源，以優化行銷策略與成效。 ● 建立用戶旅程，找出斷點，聚焦成長用戶的方向。 ● 建立用戶分群，深入了解用戶輪廓、喜好與黏著度，發展精準用戶成長策略。 【產品優化】 ● 運用數據與產品團隊協作，讓產品發揮拉新轉換與用戶留存的功能。 ● 追蹤用戶使用狀況，以了解產品功能是否達成原訂目標，例如：提升訂閱率與觀看率。 【內容策略】 ● 分析各類內容表現與用戶喜好，作為內容授權單位建立內容策略參考。 【薪資待遇】月薪面議，依績效另有豐厚年終獎金與員工紅利

【薪資待遇】： 每月基本薪資37,600元~80,600元 ★專案獎金另計，每年最高750,000元(依專案績效計算) –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– 1.分析與規劃資訊系統，協調相關作業，確保符合資訊管理規範及使用者需求。 2.開發與撰寫應用程式，進行測試與驗證，滿足申請單位需求。 3.依據使用者需求，協調並優化電腦作業流程，整合上下游資訊作業。 4.分析與排除系統問題，提升系統穩定性與作業品質。 5.辦理長官交辦事項及專案。 7.專案管理(專案起草、規劃、開案)。 8.專案討論(專案執行、溝通、追蹤) 9.安排與執行教育訓練活動。

1.品牌官網營運企劃，不定期更新及成效追蹤管理。 2.品牌APP營運企劃，不定期更新及成效追蹤管理。 3.網路SP活動企劃，活動網頁提案與相關專案執行。 4.數位行銷產品企劃 5.GA成效追蹤管理及報表製作。 6. 網頁SEO優化 7.大數據經營分析管理

【職務介紹】 我們正在招募具備經營/財務分析專業知識與經驗的優秀人才。此職位將負責提供關鍵的分析數據，協助優化和改善財務報表、跨部門協作與專案推動，在這個角色中，你將不僅僅是數字的管理者，更是協助集團決策、提升財務透明度的關鍵夥伴！ 我們期待找到具有創新思維和實務經驗的專業人才，能夠在快速變化的環境中靈活應對挑戰，為公司做出貢獻。 【工作內容】 ● 優化財務展現：覆核子公司財務報表，提供專業洞見，確保全球帳務品質與一致性。 ● 提供關鍵分析數據：產出集團 SBU 管理報表，為經營團隊提供決策基礎與策略分析。 ● 預算與預測管理： 協助追蹤子公司預算與預測執行情況，確保資源運用最大化。 ● 協作與影響力： 定期與子公司財務團隊交流，共同制定優化方案，提升集團整體效率。 ● 專案與策略： 主導多元專案，參與年度財務會議規劃，成為集團決策的重要參謀。 【成為這個團隊的一員，你有機會】 ● 深入了解國際集團運作模式，成為財務領域的多面專才。 ● 擁有多元專案的實作機會，快速累積高階管理經驗。 ● 與專業團隊並肩合作，在挑戰中持續學習與成長。 *** 立即投遞履歷，探索你的未來！*** 在我們的支持下，你將不僅是財務專業人士，更是推動企業進步的關鍵力量！

1.數據治理實施，包括資料模型、資料定義、元數據、資料品質等 2.建構數據工作流(Data Pipeline)、導入數據工程自動化和敏捷實踐(DataOps) 3.熟悉數據架構規劃、數據源開發、數據蒐集與處理、數據探勘與加值 4.數據建模 : 依主題挑選適當模型方法與參數處理進行多類型建模與冠軍模型挑選，與商業分析師合作進行統計分析模型及最佳化的研究與開發。 5.視覺化應用 : 善用視覺化工具(PowerBI)溝通特徵值與模型分析結果。 6.具備跨單位的大型專案管理實務 7.具備良善的溝通技巧及專案團隊協作能力

The Clinical Data Analyst is responsible for scientific programming in data validation, dataset transformation, and statistical analysis programming. Also, the Programmer supports data management or statistical activities for projects, if needed. Qualified individuals must have a bachelor‘s degree in statistics, biostatistics, mathematics, public health, or related field, or have 0-2 years of pharmaceutical experience in drug research and development. An advanced master’s degree is preferred. Knowledge of Statistical Application Software (SAS) or other programming language is required. The knowledge of Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) standards is preferred. 無工作經驗者月薪36000~42000元

1.數據戰略規劃：制定和執行公司或組織的數據戰略，包括數據收集、處理、分析和應用的整體計劃 2.數據分析與洞察：指導資料科學家、分析師、問卷調查團隊進行數據分析，從數據中獲取有價值的洞察，支持業務決策 3.內部數據系統管理：負責公司內部數據系統的管理與優化，確保系統的高效運行與安全性，並支持內部各部門的數據需求 4.團隊管理：領導和管理數據團隊，確保成員之間的協作順暢，並推動團隊發展 5.跨部門協作：與其它業務部門合作，確保數據戰略與業務目標一致，並推動數據驅動的決策 6.風險管理：評估和管理數據風險，包括數據安全和數據隱私風險 【薪資待遇】月薪面議，依績效另有豐厚年終獎金與員工紅利。

1. 負責匯整各項數據，並運用統計學、程式設計（如 Python、SQL）和專業軟體進行分析。 2. 根據業務和部門需求，建立各類數據核對模型，優化部門日常工作效率和數據準確度。 3. 透過數據挖掘和建立模型，找出數據中的模式、趨勢和相關性，並將分析結果以視覺化的方式呈現給決策者。 4. 積極與跨單位合作、溝通，並確保數據分析結果能被有效應用於實際業務中。 5. 不斷學習和應用最新的數據分析技術，改進分析方法和指標體系，以提高分析的效率和準確性。

1.數據戰略規劃：制定和執行公司或組織的數據戰略，包括數據收集、處理、分析和應用的整體計劃 2.數據分析與洞察：指導資料科學家、分析師、問卷調查團隊進行數據分析，從數據中獲取有價值的洞察，支持業務決策 3.內部數據系統管理：負責公司內部數據系統的管理與優化，確保系統的高效運行與安全性，並支持內部各部門的數據需求 4.團隊管理：領導和管理數據團隊，確保成員之間的協作順暢，並推動團隊發展 5.跨部門協作：與其它業務部門合作，確保數據戰略與業務目標一致，並推動數據驅動的決策 6.風險管理：評估和管理數據風險，包括數據安全和數據隱私風險 【薪資待遇】月薪面議，依績效另有豐厚年終獎金與員工紅利。

Job Summary: The Machine Learning engineer will be responsible for computer vision related projects, particularly in advanced image/video processing analyses and utilized for improving product quality, production yield, and factory effectiveness, along with other R&D activities such as algorithm designs, prototype developments and experimental designs. Key Responsibilities: • Design, implement, and refine advanced Machine Learning/Deep Learning models to support product quality improvement, increasing yield and factory effectiveness. • Cultivate strong relationships with production line engineers, IT, and other key stakeholders to ensure alignment of modeling initiatives with company objectives and to identify new hypotheses for model improvements. • Scale out modeling capacity by driving infrastructure improvements such as automation of data preparations, model training, implementation, and optimization. • Apply deep learning and computer vision techniques, such as image classification, object detection, and support integration of models into tools for use by product engineers and business analysts. • Engage with customers to develop and customized data analytics solutions to address special needs. • Address ad hoc queries from management and present actionable recommendations in a clear, concise, and convincing manner. • Communicate the application and benefits of using various modeling techniques to improve decision-making to customers and stakeholders. • Collaborate effectively with team members, whether leading projects or supporting initiatives led by others. • Research and evaluate new data technology and state-of-art algorithms, and keep up to date with market trends and competitive insights.