轉職熱搜工作

我們正在尋找有熱情、積極主動、追求成長、擁抱挑戰、有創造力，具備獨當一面能力，能共同探索並推動數據智能相關科技工具或應用服務的夥伴，加入我們的團隊。 1.執行本行「BIG DATA」為主之數據模型相關行動計畫 (如行銷模型、營運(像是詐欺)或行政模型等)，須與跨部門合作，發揮數據影響力。 2.透過數據分析了解業務需求和痛點，適時評估運用數據模型建議，並規劃推動數據模型建置運用等端對端解決方案。 3.協助各單位專案或活動名單產出時運用數據模型分析結果。 4.研究機器學習、深度學習或統計分析模型分析開發。 5.主管交辦事項。

1. 客戶問題單/需求單處理，包含需求分析、程式增/修、測試、版更，以及相關文件撰寫。 2. 系統開發，包含架構規劃、驗證，與程式撰寫、測試、上線，以及相關文件之撰寫。 3. 系統優化，系統效能調校、Code Review、新技術應用導入。 ※工作待遇：將依學經歷進行敘薪。

如果您渴望有發展的舞台，更寬廣的視野，喜歡與人溝通，擅長跨部門合作，非常歡迎您加入我們！我們重視創新、合作與持續學習的文化。 流程優化：負責與各事業單位訪談現有流程，辨識流程優化及數位化的機會。目標提高流程效率至少20％。 文件撰寫：撰寫現有流程文件，採BPMN 2.0規格，並準備培訓材料。 數據分析：推動數據分析工具的使用，協助數據清理及分析建模，清晰展現數據樣貌，減少數據處理時間50％。 專案推動：負責團隊協作，推動流程數位化及優化專案，積極尋找創新技術和工具來優化流程。 自動化：協助串接可數位化的程式，減少人工作業與繁瑣作業，透過AI Agent輔助自動化作業。 跨部門合作：跨部門合作，提供數據支援以協助各事業單位制訂業務策略，確保數據隱私和安全規範。 持續改進：定期評估和改進已優化的流程，確保其持續有效。 其他主管交辦事項。

1.現場作業空間、動線、流程、動作之規劃與SOP撰寫。 2.物流系統資料分析、協助業務專案推動。 3.對倉儲相關設備有概念並對新科技應用有熱情。 4.軟體自動化應用(VBA)。 5.規劃分析空間、動線、流程。 6.對改善相關專案進行可行性分析。 7.改善現場發現問題。 8.協助各現場作業改善提升效率。 9.推行軟、硬體自動化作業。 10.協助主管專案推行及主管交辦事項。

我們正在尋找有熱情、積極主動、追求成長、擁抱挑戰、有創造力，具備獨當一面能力，能共同探索並推動數據智能相關科技工具或應用服務的夥伴，加入我們的團隊。 1.規劃制定本行數據治理或AI治理相關政策規範及標準。 2.規劃制定本行數據治理或AI治理相關運作、流程制度等機制，並與各單位合作實施。 3.依金融產業環境，識別數據、AI與新興科技的應用機會與發展趨勢研究，了解各項技術核心概念，並與相關內外法令規範與監管整合。 4.協助本行數據治理或AI治理成熟度評估與合規評估。 5.主管交辦事項。

我們正在尋找有熱情、積極主動、追求成長、擁抱挑戰、有創造力，具備獨當一面能力，能共同探索並推動數據智能相關科技工具或應用服務的夥伴，加入我們的團隊。 1.推動本行「BIG DATA」相關行動計畫成果 (如數據商業分析、數據模型建置、數據工程或智能流程開發等)，須與各部門推廣，驅動組織應用，發揮數據影響力。 2.透過業務需求和痛點，適時評估運用AI人工智慧解決方案，並規劃推動運用等端對端解決方案。 3.依業務需求和目標，研究AI人工智慧技術與框架，提出建議解決方案並推動執行。 4.主管交辦事項。

【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)市場調查及資料蒐集，提供決策支援； (2)撰寫深度產業研究報告； (3)客製化諮詢服務，助力企業提升競爭力； (4)團隊協作與溝通交流，維持優質服務。

1. 數據治理策略規劃 • 制定企業數據治理整體策略與架構 • 建立數據治理框架與標準 • 規劃數據中台建置藍圖與推動策略 • 制定數據安全與隱私保護政策 2. 數據中台建置與管理 • 規劃與建置企業數據中台架構 • 建立數據標準化與資料模型 • 統籌數據整合與轉換流程 • 確保數據品質與一致性 • 建立主數據管理(MDM)機制 3. 數據應用推動 • 推動跨部門數據應用專案 • 建立數據分析平台與工具 • 協助各部門發展數據應用場景 • 提供數據諮詢與支援服務 • 發展數據應用生態系統 4. 團隊與流程管理 • 領導數據治理團隊運作 • 建立數據生命週期管理流程 • 協調跨部門數據相關專案 • 培育數據分析人才 • 評估與導入數據相關工具

工作內容 模擬數據處理、資料庫分析與預測模型生成 1.機器學習與預測模型建立：有相關實戰經驗，例如支持向量機、神經網路等 2.數據分析策略與框架建構：例如熟悉數據挖掘流程（CRISP-DM）或其他分析框架。 3.與CAE工程師合作，應用CAE模擬結果與實車量測數據生成電動車電池老化與壽命預測之模型 4.產出研究報告/期刊論文