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Responsibilities: • Perform data analysis, data processing, and feature engineering for business forecasting and modeling use cases. • Design, build, and maintain predictive models for demand forecasting, financial forecasting, or pricing analysis. • Develop analytical models to support business decisions such as demand planning, profitability analysis, and pricing strategy. • Conduct model evaluation, scenario simulation, and sensitivity analysis to support management decision-making. • Develop data pipelines and analytical workflows using Python and SQL. • Collaborate with business, finance, sales, and operations teams to define model assumptions and ensure practical usage. • Integrate models and analytical results into reports, systems, or automated workflows. • Continuously improve model accuracy, stability, and maintainability. Requirements： • Strong data analysis and quantitative modeling skills. • Proficiency in Python and SQL for data processing and model development. • Solid understanding of at least one of the following domains: demand forecasting, financial modeling, or pricing analysis. • Ability to translate business questions into analytical or modeling solutions. • Experience with predictive modeling, forecasting, or statistical analysis. • Experience with machine learning or model deployment practices. • Experience with system integration, automated reporting, or data pipelines is a plus.

1.通路銷售競賽獎勵辦法規劃&成效追蹤 2.營運數據分析(門市客流量/銷售量) 3.年度預算編列及控管 【薪資待遇】月薪依能力與經歷核敘；若績效達平均水準者，年薪約77~95萬，績效優者年薪將更高。

1. SAP 與資料來源串接 ．與 SAP 系統（如 SAP ECC、SAP S/4HANA、SAP BW 等）進行資料串接與抽取 ．熟悉 SAP 相關數據表結構，使用 SAP Connector、ODBC/OData API、或中介平台進行資料整合 ．協助建置 ETL/ELT 流程，確保數據正確性與一致性 2. 跨部門需求訪談與數據分析 ．與業務、財務、供應鏈、製造等部門合作，了解報表與數據需求 ．針對企業 KPI、營運指標、流程改善議題提供數據分析支援 ．撰寫數據需求文件、設計規格書 3. 資料治理與管理 ．建置與維護資料字典（Data Dictionary） ．確保數據品質、正確性與稽核流程 ．推動企業 BI 政策與標準化

1.執行前沿科技分析與國際趨勢掃描，利用書目學與統計工具滾動更新主管機關關注領域之科技動態，不定期提供主管機關建議參考。 2.推動產業動態資訊蒐整與資料視覺化處理，與AI工具協作擴大資料分析廣度且深化特定科技研發議題之分析內涵，產製農業科技議題與產業趨勢分析報告。 3.聚焦新興農業科研議題推動未來學研究手段，並與相關利害關係人對接需求與技術狀況，以支持新興議題轉換成科技計畫架構。 4.協助各項審議會議聯繫、會議資料製作、資料彙整分析、報表列印及其他文書製作等相關行政庶務執行。。 5.長官與主管其他交辦及應配合事項。 國內外生命科學、農林漁牧或科技管理等相關系所碩士畢業。 (薪資待遇：碩士畢業45,624元) 工作地點：臺北市中正區愛國東路22號8樓 經歷要求： 1.具備農林漁牧相關產業或研究單位任職經驗1年以上。 2.具政府綱要計畫管考或參與經驗尤佳。 3.具有公務機關行政之工作經驗1年以上者為佳。 職能條件： 1.熟悉文書軟體者Outlook、Excel、PPT、Word。 2.具資料收集分析與彙整寫作能力。 應徵方式： （一）請利用人力銀行投擲履歷或E-mail：hr@mail.atri.org.tw (合者約談，不合者恕不另行通知) （二）面談時請攜帶下列表件： 1.履歷自傳表。 2.國民身分證正本及影本。 3.最高學歷證件正本及影本。（持外國學歷應加附中文翻譯本及駐外單位驗證之證明）

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）。

一、工作內容： 1.研究資料之收集、統整與分析。 2.協助執行研究計畫。 3.協助執行其他交辦事項。 二、所需條件： 1.學士或研究所（碩士）以上畢業。 2.具資料分析、經濟研究、統計專長尤佳。 3.以圖資、經濟、管理、統計等相關系所優先考慮。 4.負責任、態度積極且溝通能力佳，細心、邏輯思考能力佳、文字能力佳。 5.此為長期計畫，至少能工作一年以上，穩定性高者尤佳。 三、待遇：依國立臺灣大學專任助理薪點支給待遇標準表。 未調整前為：學士第一年NT$36,300，碩士第一年NT$41,500。 （計畫主持人可依曾任相關研究工作年資、個人工作內容、專業技能、預期績效表現等因素綜合考量，酌予調整） 四、工作地點：台大校本部（羅斯福路四段一號） 五、上班時間：09：00～18：00 ＃投遞履歷後，自隔日起三個工作天內通知面談時間，若資格審查不合恕不另行通知

負責全台營業所的營運管理與銷售支援，涵蓋業務推動、營運制度落實、人員管理、促銷與專案規劃，以及市場資訊分析。透過制度化、數據化的管理方式，協助營業體系提升銷售績效、營運品質與管理效率。 一、營業所業務管理： 蒐整營業主管月會資料並撰寫會議紀錄。 規劃與執行營業所巡訪與營運評鑑。 追蹤地方型外展活動與專案推動成效。 辦理業代考照補助及相關資格稽核。 客戶開發流程稽核與改善建議。 規劃與安排業代教育訓練、追蹤受訓成效。 二、營業所人事與制度管理 辦理人事異動、到離職與屆退作業。 執行新人培訓與到職制度導入。 管理獎金制度、績效考核與集團相關辦法之落實。 協助營業主管掌握並提升各所人力運作效率。 三、銷售與市場資訊分析 製作領牌市占率報表與銷售趨勢分析。 統整原廠業務資料並提供管理層參考。 製作營業簡報、銷售 KPI 報表及決策分析資料。

喬大地產是深耕士林北投四十年的台北地產開發第一品牌。輝達進駐北士科，將使集團迎來光明璀璨的質變。我們啟動籌組全新投資團隊，以多角化經營的投資策略，布局不動產與金融商品等投資標的。 投資研究助理 – 加入投資策略部，拓展你的格局 如果你正處於職涯初期，渴望在數據分析與投資架構上發揮所長，這裡就是你的舞台。 在這裡，你將： - 參與投資標的的研究、評估與執行 - 從總體經濟到產業分析，培養完整投資視角 - 與團隊共同參與投資案，從研究到投後管理，完整歷練 我們期待你： 具備商管、財經、理工相關背景 有 1–2 年投資研究、財務分析或產業研究經驗（含實習） 邏輯思維清晰、數據敏銳，能把資訊轉化為洞察 👉 在穩健的基礎上，挑戰更大的舞台，與我們一起開創資產配置的新視野

1. 資料倉儲管理與數據中心建置。 2. 根據市場與客戶所需, 提供數據分析結果。 3. 針對需求可提出解決方案與技術可行性評估 。 4. 營運上相關數據分析, 如會員行為模式分析,提出分群描述及預測模型。 5. 撰寫遊戲機率模組演算程式。 6. 熟悉數據管理、可視化及產出報告。

【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。