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D429 產業研究分析師/數據分析師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000~53000元 台北市信義區 4~5年工作經驗1.根據內外部業務需求,提供數據分析與洞察 2.以商業應用角度解讀分析結果,並提供對應策略建議 3.熟悉內部數據平台,對內及對外進行使用推廣 4.跨部門、跨集團,及外部數據合作洽談 5.執行主管交辦事項與專案 【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。展開 -
【數據業務專員】舒適的辦公環境,我們提供多元化的工作內容和成長機會!開發潛在客戶、拓展市場#通路開發人員#數據分析師 #數據業務 #績效獎金 #福利佳
月薪 35000~50000元 台北市南港區 3~4年工作經驗1. 開發潛在客戶,拓展市場,以達成業績目標。 2. 定期拜訪經銷客戶,維繫穩定客戶關係。 3. 負責國內業務接洽及訂單處理。 4. 負責產品報價及產品展示,並處理帳款回收相關事宜。 5. 負責業務推展,傳達及說明公司各項業務重大訊息、活動及產品。 6. 進行商品行銷,產品特色分析介紹,並提供產品購買的建議。 7. 提供售後服務,處理客戶端之問題,給予完善的處理。 8. 察覺客戶交易之異常狀況,並負責客訴問題之處理。展開 -
(C1)系統分析師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 工作經歷不拘【需求蒐集與系統設計】 1. 與使用者(政府單位、市民、企業)及專案團隊討論功能需求,分析並撰寫系統需求規格書。 2. 依據產品模組架構,規劃後端系統及前端介面的整合流程與數據交換模式。 3. 針對跨系統的數據交互進行資料架構設計 【系統整合與介接】 1. 評估並規劃與第三方服務、企業端系統、政府數據平台的 API/SDK 介接方案。 2. 設計並優化高併發量、高可用性的系統架構,確保系統在大規模用戶使用下能維持穩定效能。 【技術顧問與問題排除】 1. 作為技術橋樑,協助開發團隊、專案管理團隊及業務部門溝通,並提供系統設計與整合的最佳實踐。 2. 協助偵錯與進行系統問題根因分析(Root Cause Analysis),保證系統品質與安全性(例如個資法遵、系統防護)。 3. 定期審視系統效能、可靠度與安全機制,提出升級或優化建議。展開 -
數據工程師 Data engineer
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市大安區 1~2年工作經驗1. Data Pipeline 建立與維護:從原始資料來源到可分析資料的全自動流程。 2. 異質資料清洗(ETL):整理各資料來源(如內部系統資料庫、Excel),並確認資料格式正確。 3. 資料庫管理:負責資料表設計、排程更新邏輯,並優化資料讀取效能。 4. 數據標準化(Data Dictionary):整理並維護資料庫欄位定義,建立企業級數據字典,確保跨部門使用一致數據語言。 5. 報表產出:自動化產出報表(Excel),並負責 Tableau 報表製作與維護。 6. 數據抓取與爬蟲維護:維護 Python 爬蟲程式,定期抓取外部市場數據。展開 -
資訊室數據工程師
月薪 36000元 花蓮縣花蓮市 3~4年工作經驗一、.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) 另依個人資歷敘薪展開 -
J1000 廣告數據科學家
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 2~3年工作經驗1. 熟悉線上廣告行業,負責廣告變現相關分析及廣告執行經營分析工作 2. 構建業務數據指標體系,並以此為基礎進行問題診斷進而輸出業務改善建議,形成數據策略反饋 3. 通過定性和定量方法對組織內流程、人員效率進行數據規劃、收集、處理、分析和預測 4. 對廣告產品與受眾人群進行深入研究,找到與業務的結合點,輸出對業務的提升與改進方案展開 -
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大數據處理工程師(高雄/桃園)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市前鎮區 3~4年工作經驗Job Summary/Role: The Big data developer team works closely with the manufacturing functions in all relative data fields, such as, 1) connecting and automating the data pipeline from MFG file servers, API, RDB, etc., 2) building structurally data warehouse and data market for flexible application or dashboard, and 3) also handling data cleansing and data governance. In order to accelerate the development of application/analysis, Big data developer will be the individual contributor with strong experience in the technologies of Big Data, Data warehouse, SQL and NoSQL etc. Also Big data developer will also work closely with data analysts/data scientists to solve the real MFG cases. Responsibility: • Collaborate with users, data analysts, data scientists to develop flowcharts, layouts and documents to identify solutions. • Architect on real MFG needs and translate requirements into technical needs. • Identify and understand the data sources that are relevant for analysis, and implement efficient data engineering functions (including data ingestion, cleaning, ETL, integration, etc.) • Consolidate the requirements and using data engineering skills to design a robust Data Mart. • Participate in design, architecture review and deployment of Big data and data warehouse solutions. • Design for automation and monitoring mechanism in a continuous integration environment. • Bring new data technology with POC to solve existing data challenges. • With high performance and comprehensive SQL to process data in relational databases (or Map/Reduce style querying for NoSQL databases). • Work closely with user/IT/data science team to design and develop scalable data pipeline or end-to-end analytical workflow. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.展開 -
金屬製程品質數據工程師/助理
月薪 30000~50000元 桃園市楊梅區 工作經歷不拘工作內容: 1.產品專案製程數據收集與分析: 收集、整理、分析生產過程中的各種數據,包括但不限於良率、缺陷率、製程參數等,並利用統計方法(如SPC, DOE) 找出製程問題的根本原因。 2.製程改善方案制定: 根據數據分析結果,提出製程改善方案,並評估其可行性和有效性。 3.製程監控與預警: 建立製程監控系統,設定預警機制,及時發現製程異常,避免不良品的產生。 4.數據分析工具開發與維護: 參與或開發數據分析工具,例如系統儀表板、報表等,協助現場製程工程師更方便地獲取和理解數據。 5.歡迎中高齡具相關經驗者來應徵展開
