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＜About the job＞ As the Senior Data Engineer or Data Architect, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). ＜Job Description＞ *Type 1：Senior Data Engineer Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 1. Data Processing (1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). (2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. (3)Solid coding experience in Python or Java. 2. Data Pipeline Development (1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. (2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process. (3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 3. Data Crawling (1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. (2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering. (3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. *Type 2：Data Architect Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 1. Data Schema Design (1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. (2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart. (3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. (4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 2. Data Platform Architecture (1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. (2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. (3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) (4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge. (5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).

以實車經驗強化數據判讀, 藉由數據與 AI 提升車輛診斷與維護效率。 1.現場技術服務與客戶支援 -交車後依輪派駐點,提供客戶端技術服務與車輛維護協助。 -提供客戶及集團內其他部門所需之技術資訊。 -支援客戶車輛使用說明,並協助維修技師之教育訓練。 -蒐集並回報營運中車輛的異常狀況,作為後續數據分析參考依據。 2. 車輛數據分析(AI協作) -解析車輛 CAN 匯流排原始資料(ASC 等格式),依 DBC 定義還原物理量數據。 -撰寫分析腳本,進行統計、異常標記與趨勢判讀,並產出視覺化圖表與報告。 -與售服人員合作,將分析結果轉化為可用的故障診斷,並進行實車確認以驗證診斷結果。 -將現場狀況與數據分析發現回饋至產品進行改善。 3. AI 應用開發 -在地端 AI 平台上建置與調校數據分析、彙整、異常判讀等工作流程。 -審查地端 AI 模型數據分析的正確性、穩定性與效能,並提出驗證報告。 -車隊後台網站資料收集與報表彙整。 -以 AI 輔助產出工作相關的應用工具。 4 資訊安全 -設定 AI 沙盒限制本地界線,確保內部資料安全性。 -配合資安測試與驗證(例如提示注入等 AI 特有攻擊面),確保敏感資料不外洩。

● 整合 SAP HCM、SAP SuccessFactors 與其他 HR 系統資料，建立標準化 HR Data Mart ● 建置人員、組織、職位、異動及歷史人力等分析模型 ● 開發及維護 Power BI 或其他 BI 工具之 Dashboard、KPI 與管理報表 ● 依使用者角色、組織階層及主管關係設計資料存取權限 ● 建立資料品質規則、指標口徑、資料字典及異常追蹤機制 ● 維護資料更新排程、報表發布、效能優化及權限測試 ● 建立人力結構、離職趨勢及人力規劃分析，提供管理洞察與改善建議。

協助健康/醫藥/流行病學相關研究計畫之研究設計或統計分析 (1) 具基礎流行病學概念，熟悉生物統計分析方法 (2) 熟悉統計分析軟體（如SAS、SPSS、R、Stata等） (3) 具健保資料庫（或臨床資料、健康資料）分析實務經驗 (4) 研究設計邏輯好、自主學習能力強 (5) 態度積極、細心負責，對研究工作有熱忱 【薪資待遇】比照國立臺灣大學計畫專任研究助理支給參考表，學士36,300起、碩士41,500起。 【工作時間】全職，周休二日，彈性上下班(8:00-9:00、17:00-18:00) 【科系限制】數學統計學門、公共衛生學類 【工作經驗】不拘 【電腦專長】SAS、SPSS、R、Stata 【中心網站】https://hdrc.ntu.edu.tw/Default.html

主要工作職責 1. 客戶體驗與數據分析 • 透過客戶滿意度調查、客戶回饋及營運數據分析，找出服務改善機會與潛在問題。 • 建立及維護各類管理報表、儀表板（Dashboard）及分析報告，提供管理團隊決策參考。 • 將數據分析結果轉化為具體洞察與改善建議，協助提升客戶體驗及營運績效。 • 深入了解客戶問題與服務流程，分析問題發生原因並提出解決方案。 • 追蹤客戶滿意度及相關績效指標，推動並支持客戶體驗提升計畫。 • 確保各項數據、報表及分析結果的準確性與一致性。 2. 流程改善與專案推動 • 參與並推動各項流程改善專案，提升作業效率及服務品質。 • 協助進行問題分析、改善方案規劃與執行，確保改善成果有效落地。 • 透過數據分析及跨部門合作，發掘營運流程優化的機會。 • 推廣以客戶需求為核心的工作方式，建立持續改善的團隊文化。 • 協助規劃及執行相關教育訓練，提升團隊問題解決與改善能力。 3. 數位化與自動化解決方案 • 發掘流程數位化、自動化及標準化機會，提升工作效率與作業品質。 • 參與 Microsoft Power Platform（Power BI、Power Apps、Power Automate）等數位工具的開發與應用。 • 協助跨部門數位轉型及改善專案的規劃與執行。 • 追蹤專案進度、成果及關鍵績效指標，確保專案目標達成。 • 製作專案簡報、分析報告及進度更新資料。 • 與各部門合作溝通，確保改善方案順利推動並創造實際效益。 職位特色 • 運用數據分析影響客戶體驗與營運決策 • 參與流程改善與數位轉型專案，創造實際商業價值 • 接觸 Power BI、Power Apps、Power Automate 等熱門數位工具 • 與營運、客服、銷售等跨部門團隊合作，擴展職涯視野與專案管理能力

對車輛車價進行分析和判斷鑑價 一般文書處理 純內勤文書但需電話與客戶應對 *必需有汽車銷售或汽車機械知識 *或有地政士執照 無經驗可

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.

❤【工作內容】 (1)與業務單位合作，轉換需求為可執行的數據分析專案 (2)建置及維護資料管線(ETL/ELT)串接業務資料庫 (3)建立資料中台與戰情儀表板開發 (4)撰寫自動化爬蟲程式與報表自動化功能 (5)管理與維護現行系統，包含影像辨識系統與數值預測系統等 ❤【我們需要這樣的您】 (1)對於科技數位化、大數據、AI議題有興趣 (2)具邏輯性思考與分析問題能力 (3)歡迎應屆畢業生 ❤【全台物流導入新技術或AI的成功案例】 1.三個影像辨識系統(OCR、YOLO) 2.二個數值預測系統(LightGBM、pytorch-forecasting) 3.建立戰情儀表板系統(Grafana) 4.六項自動化作業取代人工作業 那麼全台物流就是您的最佳選擇！ 期待您加入全台大家庭！共創美好未來！

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. AI模型研發、測試、開發、應用導入評估 2. LLM、語音、多模態相關應用研發及生成內容評估 3. Fine-tuning、Inference、RAG、AI Agent等API開發 4. 維護既有系統並視需求進行重構以增進效能或可維護性 需求能力： 1. 自主學習與新技術研發能力 2. NLP相關的機器學習模型、深度學習模型開發(Summarize、Labeling) 3. 熟悉向量資料庫(faiss, pg_vector…) 4. 具備雲端技術使用經驗(Azure、AWS)

開發潛在客戶（餐飲、食品加工相關產業） 電話聯繫與客戶拜訪 安排產品展示與試機 維護既有客戶關係 建立客戶名單與拜訪紀錄 協助參與展覽及市場活動