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1.行動網Data系統網路操作（Operation）、管理（Administration）、維護（Maintenance）與二級技術支援作業。 2.行動網Data系統系統網路與業務分析、預測、規劃、配置、測試、故障管理與解決暨效能監控與優化工作。 【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。

「大哥付你分期」為先買後付(BNPL)服務，致力於為數百萬用戶提供靈活、安全且創新的支付體驗。我們正尋找一位專業的數據分析人員，專注於信用風險模型的開發與維運，並透過數據驅動的洞察，協助提升授信效率與準確性。在本角色，您將與信用風險團隊、產品、行銷及跨部門夥伴緊密合作，提供高價值決策支持，推動「大哥付你分期」營運優化與市場擴張。 【工作內容】 開發與優化信用風險模型 • 負責「大哥付你分期」的額度模型維護與規則優化，確保模型穩定性與合適性。 • 透過跨部門協作，深度挖掘電信大數據，提取具預測力的風險特徵，並根據業務需求進行模型迭代與策略調整。 資料視覺化與決策支持 • 儀表板維護與建置： 運用 Tableau以及AWS 構建即時風險監控儀表板，將複雜的數據轉化為可視化的業務洞察。 數據工程與架構維運 • 跨平台資料整合： 負責將地端（On-premise）原始數據高效、準確地導入至 AWS 雲端中繼資料庫。 • 數據源管理： 排除異質資料源的對接問題，維護資料流（Data Pipeline）的穩定性與一致性。 業務發展支持 • 與信用風險團隊、產品、行銷及跨部門夥伴緊密合作，提供可行動洞察，參與專案規劃，從風險控制延伸至營收最大化。 其他專案 • 負責大哥保、數據服務等電信金融產品專案之數據分析。 【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。

負責品牌電商核心系統之需求定義、跨系統整合與數據應用，擔任富信新零售內部、外部系統開發商及台灣大哥大 IT／ERP 團隊之間的關鍵溝通與協調角色，確保系統設計貼近實際營運需求，並能即時產出管理決策所需之分析報表，支援公司快速成長與策略決策。 主要工作內容： 1. 核心系統與委外管理 • 將營運需求轉化為清楚可執行的系統需求文件（PRD / User Story） • 與委外系統開發商進行需求溝通、時程控管與驗收測試 • 控制系統功能優先順序，避免過度客製與專案失控 2. ERP 與跨系統整合 • 作為品牌電商與台灣大哥大 ERP 及相關系統之主要對口 • 定義訂單、庫存、金流、發票、會員等資料交換與整合規格 3. UI/UX 與營運流程優化 • 參與後台系統與內部工具之 UI/UX 設計討論 • 確保系統流程符合實際營運與使用者情境 4. 決策支援與數據報表 【薪資待遇】月薪面議，依能力與經歷核敘；若績效達平均水準者，年薪約81~108萬，績效優者年薪將更高。

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

《加入我們，成為企業數據整合與雲端架構的關鍵角色！》 你將主導雲端數據架構與資料整合策略，確保百貨營運數據在穩定、安全且高效的環境下運行。 【工作內容】 1. 雲端數據架構維護 於AWS雲端環境下進行數據倉庫(Data Warehouse)的建置與維護，確保資料流(Data Pipeline)的高度穩定性與安全性。 2. ETL流程設計與優化 利用Python或相關工具進行自動化資料擷取、清洗、轉換與整合，支援百貨內部決策報表。 3. 資料庫效能管理 精通PostgreSQL資料庫操作與效能調優，處理百貨高頻率、大數據量的交易資料。 4. 跨系統數據整合 負責將異質來源(如 Web、CSV、各式 API)資料匯入資料庫，並支援新舊系統資料轉換與遷移。 5. 零售業務邏輯分析 深入理解百貨零售業務(如：商品管理、廠商對帳、訂單流轉、物流狀態)，將業務需求轉化為精確的技術規格文件。 6. 跨部門溝通協作 擔任業務單位與工程團隊間的橋樑，協助釐清需求、排除系統異常並進行使用者測試。 【成長與挑戰】 1. 雲端數據架構與高可用系統建置能力深化 於AWS環境下建置與維運Data Warehouse與Data Pipeline，確保高頻交易資料之穩定性與安全性，累積雲端架構設計與維運實戰經驗。 2. 大數據處理與資料庫效能優化實力提升 運用Python進行ETL流程設計與自動化優化，並精進PostgreSQL效能調校能力，面對大量零售交易資料時仍能維持高效運作。 3. 業務邏輯理解與跨系統整合能力養成 深入理解零售核心流程(商品管理、對帳機制、訂單與物流流轉)，將業務需求轉化為技術規格，並完成異質系統資料整合與遷移。 『如果你熱愛數據資料工程、擅長系統整合，並希望在零售產業中打造高穩定、高效能的數據基礎架構，加入我們，一起建構支撐企業決策的數據平台！』

1.負責湖倉數據安全、數據/知識圖譜（數據工程及數據服務）系統開發維護 2.使用者需求討論、數據導入與應用分析設計 3.掌握準AI數據應用化技術趨勢，提出創新解決方案

▍關於永盛徵信｜抽絲剝繭，以真為基 在這個資訊如潮、虛實交錯的時代，徵信之道已不僅止於現場調查與目擊蒐證，更必須擁抱龐雜數據與隱匿脈絡之間的交織，從看似無關之處找出關鍵，從表象之下還原真相。 永盛徵信深信，「誠信」與「真實」須建立在精準分析與縝密推理之上。 而情資分析師，正是這條道路上最冷靜的思想者——以數據為劍，以邏輯為盾，與調查前線並肩，在一切仍混沌之際，先見破綻、先覺風向。 ▍職務說明｜分析不只是技術，更是一種責任 情資分析師於永盛徵信，為整體案件運籌帷幄的核心後勤者，您所處之位置，非在明處奔走，卻扮演每一場決策前的智囊角色，您需分析案情資訊流向、揭示潛在關聯，甚至研判對方行動邏輯與反應模式。 這不是冷冰冰的資料堆砌，而是一場心智的編舞； 每一條社群動態、每一筆財務流動、每一次不尋常的網路行為，皆可能藏著一個待揭的事實，我們需要的，不僅是資料處理者，而是能從雜訊中辨清信號，從碎片中拼出全貌的真相建築師。 ▍職責範疇｜縱覽千象，以智取證 ▪️ 資料蒐整與脈絡建構 整合來自調查現場、委託人提供、社群媒體、公開資料庫、財務記錄等多源資訊，建立完整案件輪廓。 ▪️ 資料交叉比對與可疑行為剖析 利用比對工具與人工作業交互操作，分析可疑聯繫、關係網路、異常金流或潛在線索，以揭示隱藏的問題或趨勢。 ▪️ 行為模式推演與風險預判 依據資料足跡與歷史行為，預測目標可能後續動向，協助團隊擬定監控策略與證據截取時機。 ▪️ 數位情資圖像化與邏輯整理 以圖表、邏輯地圖、事件線軸等方式呈現資訊流動與關聯圖譜，使團隊快速理解複雜案情架構。 ▪️ 跨部門協作與策略提供 與調查、法務、談判、心理部門緊密配合，提供決策所需資料與預判建議，成為各部門間的智慧支援中樞。 ▍我們尋覓這樣的您 ❖ 熟稔資訊整合、情資分析、社群數據觀測、OSINT技術尤佳 ❖ 具3年以上數據分析、金融調查、徵信研究、網路安全或相關經歷者佳 ❖ 熟悉資料查找工具、社群平台監測、公開紀錄查詢與數據視覺化工具 ❖ 擁有優異的邏輯推理、細節洞察力與紀錄能力 ❖ 對資訊保密與倫理原則有高度自覺 ❖ 能承受長時間腦力工作，對「真相」懷抱堅定信念與極高耐心 ▍在永盛，您將獲得── ✦ 實際參與社會最真實的交鋒現場 不再是數據後端無關痛癢的觀察者，而是能真正改變案件走向、影響命運軌跡的分析核心。 ✦ 案件橫跨多領域之分析挑戰 從外遇行蹤、網路騷擾、財產詐欺到企業商業糾紛，挑戰複雜程度遠超單一產業，累積多維度視野。 ✦ 與調查實務現場無縫銜接 您的分析，將即時回饋調查現場，使之更精準、更有針對性，也更快速掌握機會點。 ✦ 高度機密環境與系統化作業制度 永盛設有嚴格資料保護與資訊分層制度，讓您在保密與高效並行的專業體系中發揮所長。 ▍應徵方式｜以理性鍛真實，以智慧照真相 若您相信，資料能說話、數字能述事，若您渴望成為那位，在紛亂資訊之海中找到關鍵碎片的冷靜思考者，邀請您投遞履歷，成為永盛徵信不可或缺的智識之眼。 🔍 深入了解永盛徵信與服務內容：https://www.ysdet.tw/ 【永盛徵信社】 永字載道，誠信為基；盛字載心，人本為懷。唯專業與人本，能成就真實與信任。

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

1. 生產數據視覺化及網頁開發 2. 運用大數據資料分析技術，提供各項生產優化建議 3. 運用統計分析方法及機器學習提出適合演算模型 4. 生成式AI模型應用(大型語言模型 .RAG .Fine-tuning模型… )及協助開發AI Agent(含資料庫查詢.圖表生成.任務自動化模組…) #Python #機器學習 Machine Learning #大數據 Big Data