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您正在找數據分析師的工作,共計353筆職缺在等你,馬上去應徵吧!
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[集團] 後端工程師/專員(新竹)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 新竹縣竹北市 3~4年工作經驗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。 1. 負責後端功能、API開發與維護、效能優化 2. 後端系統分析、設計以及程式撰寫 3. 與團隊成員協同合作,最佳化資料傳遞與資料處理 4. 協助團隊專案開發並配合專案執行的時間完成 5. 維護既有資料庫(MSSQL),Python、PHP及.Net MVC程式碼並優化 6. 後臺開發與維護展開 -
法金_研發支援人員(TA)/歡迎應屆畢業生
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市南港區 工作經歷不拘1. 生成式AI與大型語言模型應用開發 負責生成式AI(Generative AI)及大型語言模型(LLM)相關應用的研發與實現,包括模型的開發、訓練與調優(如 GPT、BERT),以支援知識問答、AI Agent 等多元應用場景 2. 數據處理與模型訓練資料準備 建立與維護數據管道,涵蓋資料的收集、清理、標註與訓練資料的準備工作,確保AI模型具備高品質的輸入資料以提升效能 3. AI技術整合與策略規劃 與內部團隊合作,設計並實作法人金融AI解決方案,將LLM技術整合至企業系統,同時持續研究最新AI技術與趨勢,評估其應用潛力並提供技術建議 請至中信招募官方網站投遞履歷 https://ctbcholding.wd3.myworkdayjobs.com/zh-TW/External/job/––TA-_JR3259展開 -
工研院服科中心_健康物聯網整合系統工程師(H200)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘醫療/健康/運動資訊系統研發與周邊生理感測裝置的軟體整合串接。 IOT健康物聯網,人機互動專長。 影像,聲音整合健康生理數據AI模型與智慧互動介面設計。展開 -
R3: C#(WPF)軟體工程師-343
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市士林區 工作經歷不拘1、系統軟體、操作介面開發 2、大數據分析產線製程 3、智慧工廠的資料交握 4、客製化功能開發 5、輔助工具軟體開發 需熟悉: 1、C++、C# 2、WPF展開 -
科技金融_資深軟體設計工程師(核心轉型)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市南港區 5~6年工作經驗1. 負責銀行核心相關系統(含支付、產品、通路整合及數據平台等) 2. 配合業務需求進行需求訪談分析與設計 3. 規劃執行系統軟體架構及模組設計 4. 依需求擬定功能測試個案、測試計畫、測試進度追蹤與問題管理 5. 協助研發軟體新技術與新工具 ※請至中信官方招募網站投遞履歷: https://ctbcholding.wd3.myworkdayjobs.com/External/job/––-_JR233展開 -
國家太空中心-火箭計畫室-系統工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台南市歸仁區 1~2年工作經驗工作內容: 作為 TASA 的系統工程師,您將與多領域團隊合作及協調,這些領域通常包括結構、推進、電子電路、軟體、測試、品質工程和專案管理,在平衡系統功能性能並確保品質與計畫目標的前提下執行以下工作: 1.制訂需求 2.設計系統架構與進行型態管制 3.協調技術細節並監督發射載具的整體設計 此職位涉及高層次的載具設計(定義系統功能和架構)和參與解決問題,這需要深入了解某一領域或數據分析。展開 -
流程規劃師
月薪 40000~60000元 新北市五股區 3~4年工作經驗1.協調公司各部門內及部門間之合作,與同仁共同規劃作業流程解決方案。 2.採取數位化工具及策略,導入整合數位化的思考模式 (如:科技與工具、數據管理、策略與執行、商業模式)。 3.參與資訊系統導入與產品開發,針對新需求進行分析、系統設計。 4.與團隊進行系統功能測試計畫/案例編寫與測試執行和驗證。 5.系統功能驗收、上線後教育訓練以及擔任系統操作諮詢窗口。展開 -
【工業4.0】智慧製造系統開發工程師 (VB.NET、C#) (山鶯廠區)
月薪 41000~80000元 桃園市龜山區 工作經歷不拘1.生產資訊系統開發 2.大數據分析 3.機台防呆卡控 4. 系統化流程整合、分析、開發、導入 5. 生產排程/自動化派工技術研發與導入 6. 工廠數位化應用與推展 【加分項目】 1. VB.Net、C#、MS SQL Server、系統分析與程式設計能力。 2. 有MES系統維護經驗或現場製程經驗尤佳。展開 -
工研院服科中心_人工智慧工程約聘人員(U300)
月薪 33000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘1. 運用自然語言處理(NLP)技術,處理和分析大規模文本數據。 2. 運用Python及相關機器學習框架(如TensorFlow、PyTorch等),進行算法實現、調參和優化;以及模型調參、優化和性能測試。 3. 運用圖像處理和生成對抗網絡(GANs)知識,使用comfyUI進行圖片生成、調整和優化。展開

