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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 負責所有客戶訂閱之服務的設定，包含服務的上線、驗收測試、異動、優化、調較與終止 2 負責所有客戶訂閱之服務的故障排除，包含對上游的支援請求與進度追蹤 3 負責所有客戶訂閱之服務的例行檢查 4 處理工單與維護工單系統 5 回應並執行或轉出客戶的服務請求 6 產出客戶所需之定期報告並舉行客戶例行會議

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。 本公司資料科學家(AI工程師)之職務內容如下： 1. 洞察客戶需求與業務痛點，從數據發掘商業價值，並設計與落地最佳AI解決方案。 2. 規劃與執行數據收集、清洗、與前處理流程，並應用機器學習演算法、統計模型進行數據挖掘與深度分析。 3. 主動針對問題提出數據驅動的解決方案，持續監控、評估並優化模型效能與流程。 4. 從資料科學角度提供專業諮詢與決策支援，驅動集團業務策略發展。 5. 與跨部門團隊緊密合作，推動機器學習服務的開發與落地。 需求能力： 1. 熟悉SQL、Python語言。 2. 具備統計分析能力，包括熟悉Multivariable calculus、Linear algebra。 3. 熟悉Machine Learning，包括XGBoost、Random Forest、NN、SVM、K-means、Clustering、Bayesian Networks、Ensemble...。 4. 熟悉時間序列(Time-series)預測方法。 5. 具備Data Visualization & communication能力。

台灣自費服務日益興盛，我們希望運用自家技術開發的AI產品，協助台灣自費業者打造行銷導客-顧客關係-數據優化的全方案解決方案（Total Solution）。如果你也對軟體服務有熱情、對AI Agent 有憧憬、對自費服務有想像，並期待在新事業籌備處的快節奏環境中成長茁壯、從新開始定義客戶成功與客戶關係，誠摯歡迎你加入我們！ 在這個角色中，您將負責完整客戶旅程 —— 從導入、培訓、落地實施到持續成功。您將與產品、業務團隊密切合作，確保客戶不僅能從我們的平台中獲得價值，更能享受使用過程。如果你具備 SaaS 導入經驗，熱愛以數據與策略推動客戶成功，歡迎加入我們！ 【工作內容】 1. 全面負責客戶旅程，包含導入、培訓、落地到持續成功 2. 協助業者最大化採用 AI 行銷營運解決方案，確保使用過程流暢並能帶來實質成效 3. 蒐集與分析客戶需求與數據，提出最佳實務建議並反饋產品團隊，推動產品優化 4. 定期與客戶檢視成效，提出改善方案提升業務績效並支持續約與加值合作機會 5. 發掘加值銷售與交叉銷售機會，與業務團隊合作提升客戶價值 6. 建立並維護良好客戶關係，成為業者可信賴的顧問與夥伴 7. 整理客戶成功案例，並轉化為可複製的營運模型與培訓資源 【附加條件】 1. 3 年以上導入 SaaS 解決方案至企業端經驗，且有量化數據證明客戶成功案例 2. 具備優秀的專案管理與跨部門溝通能力，能協調產品、與業務團隊共同合作 3. 具備商業思維與出色的表達與簡報能力，能將數據與使用者洞察轉換成具體行動方案並讓利害關係人充分理解價值與目的 4. 熟悉 Ad、 CRM、MarTech 工具，同時具備商業敏銳度與資料分析能力 5. 過去曾負責更新 FAQ、操作手冊/影片等教材以提升導入效率與客戶關係，能主動從客戶端發掘關鍵數據並製作為成功案例 6. 適應力強，樂於接受新挑戰，能在快速變動的早期新創環境中運作 7. 具備好奇心、主動積極、以客戶成功為核心，樂於在快速成長的新創環境中挑戰自我 【加分條件】 過去曾擔任數位軟體CSM且具有量化數據的成功案例 【工作地點】 台北市大安區羅斯福路二段95號18樓之一（近古亭捷運站） 【公司福利】 ◉依法享有特休、婚假、產假／陪產假 ◉彈性上下班制度（上班時間彈性為08:00-10:00），15分鐘緩衝，10:15後才視為遲到 ◉員工旅遊補助 ◉享有三節禮金 ◉員購優惠制度 ◉彈性遠端工作制度（視職務適用） 【關於我們】 梅科科技是一家專注智慧醫療與系統整合的新創公司，服務涵蓋醫療資訊系統導入、物理治療所與疼痛診所等品牌營運。隨著業務快速成長，我們歡迎對健康照護與醫療科技有興趣的您，加入專業且具發展潛力的團隊。

【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。

1.數據蒐集與清理 ・建立並維護電商平台(蝦皮、momo、蝦皮廣告等)的數據收集流程 ・撰寫爬蟲或使用API,蒐集商品、價格、銷量、評價等數據 2.數據分析與報表 ·建立銷售、流量、關鍵字、競品比較等分析模型 ・使用 BI L具(Power BI、TableauㆍGoogle Data Studio)製作可視化報表 ・追蹤並分析行銷活動(廣告投放、折扣 )的成效

職責： 1.收集、整理與分析業務數據，運用機器學習模型進行預算預測、客戶流失分析或營運風險評估，提供前瞻性決策支持。 2.建立並維護商業智慧（BI）報表。 3.與業務部門合作，理解需求並轉化為數據分析任務。 4.持續優化數據分析流程，提高分析效率。 必要技能： 1.熟練使用SQL進行資料查詢與分析。 2.熟悉Power BI。 3.具備統計分析能力，能解釋數據背後的意義。 4.良好的溝通能力，能將分析結果清晰地傳達給非技術人員。

※年中開拓徵才※ 若無工作經驗，但擅長excel、能運用Python/SQL/R語言，且對於銀行業有憧憬，我們也非常歡迎！誠摯邀請您加入中信團隊，踏出職涯第一步！ 1. 分行營業大廳營運數據分析及報表產出 2. 營運成效追蹤及改善建議 3. MBO指標與人力計算檢核

一、.AI系統規劃與建置 1.依系統規劃課分工，執行AI應用系統之發展規劃、建置管理與優先除錯，包含需求訪談、系統分析設計、軟體技審、委外專案管理、教育訓練。 2.依資訊部年度計畫分工，執行所負責之AI專案。 二、LLM開發與API整合 1.設計Prompt策略與RAG架構，整合院內知識庫。 2.串接LLM API (Open AI、Claude、 Azure、Open AI)，開發內部AI服務供各系統呼叫。 3.管理API 用量與成本控制。 三、文件與知識管理 1.產出功能點分析、 API規格書、 Prompt 範本庫等文件。 2.協助制修跨單位共用 AI服務之服務程序書。 3.參與知識資料庫，紀錄工作程序並分享技術文章。 四、對內協作 1.配合 Code Review，確保程式品質與可用性。 2.與資深系統分析師進行 WBS說明，達成介接共識、落實程式碼重用。 3.共用元件介接與開發。 4.提供教育訓練建議。 五、其他 1.了解職務代理人工作現況以互相支援。 2.協助下班期間值班工作 3.於AI領域持續學習成長。 月薪36,000元起(含工作績效獎勵) 另依個人資歷敘薪

遠傳電信正在尋找商業分析師，你/妳負責的任務是讓分析工具、資料產品與 AI 被「正確、有效、真正採用」，透過賦能與推廣，讓產品與行銷團隊從「每次都來問數據」，進化為「先用你提供的工具來做分析與決策」。為了分析團隊更有效率地工作，能與產品與行銷團隊同仁一同驅動遠傳用戶價值的成長，你需要決定哪些資料產品與 AI 工具值得被留下、被擴大、被真正使用。 你/妳相信Make Things Easier，讓使用者更熟悉、更喜歡工具，讓工具更貼近使用者。也相信好的分析工具，如果沒被好好使用，等於不存在。 【主要任務】 1. 分析洞察使用者賦能 - 設計教學文件與使用說明，降低工具使用門檻 - 教育與引導跨部門的分析洞察使用者，正確使用數據與分析工具 - 擔任分析工具的第一線教練角色，協助使用者成功 2. 數據工具產品規劃與統籌 - 熟悉數據工具產品(例如儀錶板/行為特徵標籤/資料表)的定義與使用情境 - 統籌需求進件、驗收（UAT）、文件化與定義澄清 - 監控數據工具產品的採用率、滿意度與正確率 - 管理數據工具產品生命週期(是否持續優化，或應該退場) 3. 使用者體驗與流程優化 - 蒐集使用者回饋，優化介面、說明與流程 - 降低工具與 AI使用門檻 - 推廣數據驅動文化與 AI應用