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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

在全球製造業加速邁向智慧化的過程中，臺灣機械產業正迎來重新定義未來生產力的關鍵時刻。從 AI 驅動的智慧機器人、無人機，到智慧工廠與自動化系統，每一次技術突破，都在改寫產業的運作方式，也開啟全新的機會與可能。 產科國際所致力於將前瞻工程技術與市場趨勢洞察，轉化為引領產業升級的策略藍圖。如果您具備相關領域專業，對技術發展與應用需求的探索充滿熱情，並期待將專業洞察轉化為影響產業的關鍵策略，誠摯邀請您加入我們，一同開創美好的未來。 【工作內容】 01. 探索智慧機器人、無人機、產業機械設備、高科技電子設備等領域的技術應用需求，並追蹤全球趨勢脈動。 02. 針對機械產業進行研究分析，包含：產值統計預測、發展趨勢、產業鏈現況分析及情報資料庫建置。 03. 盤點企業與法人之合作需求，推動機械產業之產品技術應用探索與媒合推動。 04. 負責政府國際合作專案計畫之規劃、執行與管理，並落實政府科研計畫執行。 我們重視每一位夥伴的專業成長，提供彈性工時、進修補助及參與跨國專案的學習機會，讓您在累積實務經驗的同時，也拓展個人的策略視野。 【關於我們】 工研院產業科技國際策略發展所（簡稱：產科國際所 ISTI）是臺灣產業的重要國際智庫，並以「ISTI 為支點，助推臺灣產業改變世界」作為 2030 年願景。 產科國際所致力於從全球視角出發，結合歐洲、美洲、日本及東南亞等駐外據點之國際網脈，協助臺灣產業掌握關鍵趨勢、鏈結國際資源，並形塑具前瞻性的產業發展策略。 旗下經營的 IEK 產業情報網 (http://ieknet.iek.org.tw/) ，系統性整合長期產業研究能量、關鍵數據與方法論，以智庫級洞察支援企業策略決策，是國內產業情報資料庫的領導品牌。

1.設計遊戲玩法與得分機制。 2.熟悉排列組合、機率理論，與建立遊戲機率模型。 3.驗證機率模型之正確性、公平性與可行性。 4.調整各項參數，優化遊戲體驗。

崗位核心職責 1.資料庫架構與穩定性保障：負責包括MySQL、PostgreSQL、Redis等在內的大型資料庫集群的架構設計、評審、部署和高可用方案實施，確保系統7x24小時穩定高效運行，具備跨地域容災能力。 2.性能優化與故障管理：主導資料庫的性能監控、SQL審核與調優、慢查詢分析及容量規劃。能夠快速回應並處理線上資料庫突發故障，制定應急預案並沉澱解決方案。 3.AI賦能與自動化運維： 利用機器學習技術，探索和實踐資料庫性能的智慧預測、異常檢測與自愈。 開發或引入AI工具，自動化處理海量日誌分析、智慧索引推薦等任務，提升運維效率。 參與建設自動化運維平臺，實現資料庫部署、監控、備份、擴容等流程的智慧化與平臺化。 4.資料服務與規範制定：為開發團隊提供資料庫設計諮詢、SQL優化支援，並制定資料庫開發與運維規範。推動資料備份、恢復、安全及許可權管理體系的完善。任職資格要求 必需條件： 基本條件：電腦科學或相關專業本科及以上學歷，擁有5年及以上互聯網或大型企業DBA工作經驗，具備大規模、高併發資料庫集群的管理和優化經驗。 核心技術能力： 1. 資料庫精通：深入理解MySQL、PostgreSQL等至少一種主流關係型數據庫的體系架構、原理與核心機制（如InnoDB存儲引擎、事務、鎖、複製原理）。熟悉Redis、MongoDB等NoSQL資料庫，或有TiDB、OceanBase等分散式資料庫實踐經驗者更佳。 2. AI與技術實踐：對AI在資料庫領域的應用有濃厚興趣，具備使用Python、Shell等指令碼語言進行自動化工具開發的能力。有AI運維（AIOps）相關實踐經驗者優先考慮。 3. 平臺與工具：熟悉Prometheus、Grafana等監控工具，並具備通過腳本或自動化平臺處理複雜運維場景的能力。 4. 軟技能：具備優秀的問題分析、解決能力和強烈的責任心，擁有良好的團隊協作與溝通能力，能承受一定的工作壓力。 加分項 1. 有從零到一構建或主導過資料庫自動化、智慧化運維平臺的經驗。 2. 熟悉主流雲服務商（如AWS RDS、阿裡雲PolarDB）的資料庫產品及最佳實踐。 3. 具備資料庫安全、審計、資料脫敏等相關經驗。 4. 擁有AI專案落地經驗，或對機器學習、大資料處理技術有深入瞭解。。 5. 強烈的責任心、團隊協作精神和邏輯分析能力，能跨部門推動技術方案落地。 6. 對技術有熱情，具備創新意識和持續學習能力。

【擅長從數據抓出成長機會、優化顧客終身價值？我們正在尋找具備 CRM 實戰經驗的你，從分眾經營到忠誠度制度維運，主導跨部門專案落地，透過數據洞察與 A/B Testing 制定增長策略，讓品牌在競爭中持續留存、穩定成長。】 【工作內容】 1. 顧客生命週期營運與留存 -分眾經營策略： 針對不同階段客群（活躍、預警流失、沈睡）設計差異化溝通腳本，實現精準挽回與顧客留存。 -忠誠度制度維運： 營運與優化會員分級制度（Loyalty Program），設計誘因以提升顧客終身價值 (LTV)。 2. 企劃與跨部門執行 -獨立提案與策略發想： 享有高度自主權，負責將數據觀察轉化為具體的行銷方案，主導從構思到執行的完整流程。 -專案落地推動： 擔任專案核心推手 （Project Lead），協調技術、數據與營運單位，解決執行瓶頸，推動方案落實與滾動優化。 3. 數據洞察與增長決策 -成效監測與優化： 定期分析回購率、轉單率及 ROI，並透過 A/B Testing 持續優化溝通內容與轉換效率。 -商業決策建議： 從數據報表中產出具建設性的優化計畫，提供品牌經營與業務發展的重要決策依據。 【加分條件】 - 有醫療健康、醫美、健身或預約制服務產業經驗。 - 熟悉各種AI平台工具。 【工作地點】 台北市大安區羅斯福路二段95號18樓之一（近古亭捷運站） 【公司福利】 ◉依法享有特休、婚假、產假／陪產假 ◉彈性上下班制度（上班時間彈性為08:00-10:00），15分鐘緩衝，10:15後才視為遲到 ◉員工旅遊補助 ◉享有三節禮金 ◉員購優惠制度 ◉彈性遠端工作制度（視職務適用） 【關於我們】 梅科科技是一家專注智慧醫療與系統整合的新創公司，服務涵蓋醫療資訊系統導入、物理治療所與疼痛診所等品牌營運。隨著業務快速成長，我們歡迎對健康照護與醫療科技有興趣的您，加入專業且具發展潛力的團隊。

工作地點：台北或新竹 1.國土空間政策與法規研究：蒐集並分析國土計畫、土地使用與空間治理相關法規及政策，研析制度發展趨勢並提出政策建議。 2.空間分析與規劃評估：運用 GIS 與空間分析工具，進行土地利用、區位條件與資源潛力評估，支援國土空間規劃與政策分析。 3.研究議題與案例分析：蒐集國內外文獻與案例，進行制度比較與議題分析，撰寫研究報告並製作簡報呈現成果。 4.利害關係人與社會議題分析：透過田野調查、深度訪談、專家諮詢等方式蒐集意見，分析利害關係人觀點與社會議題。 5.政府研究計畫執行與成果產出：依政府政策或計畫需求，撰寫研究報告與政策建議，並參與研究成果說明與簡報

明緯電能有限公司正積極籌備中，專注於汽機車及相關用品領域的零售、批發與國際貿易。我們秉持創新與卓越的理念，致力於為客戶提供最優質的產品和服務。我們的目標是透過產品與市場拓展，讓每一位使用者感受便利與價值，並共同推動汽機車市場的進步與發展。 1. 進行市場調查及市場數據分析，洞察行業及競爭趨勢，支持策略規劃與決策 2. 協助開發新產品通路，建立和維護良好的合作夥伴關係 3. 與團隊協作，執行市場開發計劃，推動銷售目標達成 加入明緯電能有限公司，您將擁有： - 舒適友善的工作環境，重視員工彼此的協作與信任 - 重視個人成長，提供專業技能訓練及進修補助機會 - 穩定且具有競爭力的薪酬制度，注重員工的長期職涯發展 我們誠摯邀請熱愛市場探索的您，一起加入我們，共創未來！

❤【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！

1. 數據策略制定與執行 -制定並實施資料管理策略，確保資料倉儲系統的運營符合企業的戰略目標。 -主導資料倉儲系統的優化及創新，提升數據處理效率。 -應用 DMBOK 推動數據治理標準，確保數據一致性、完整性及合規性。 2. 資料架構設計與維護 -設計和優化資料倉儲與數據架構，確保系統穩定性及處理效率。 -引入新技術及工具（如大數據和機器學習），支持企業業務需求及數據應用。 3. 數據分析與應用 -領導團隊推動數據分析應用，協助業務部門進行決策與洞察。 -帶領團隊應用先進技術，優化行銷策略，提升業務成效。 4. 資料治理與數據品質管理 -制定並執行資料治理計劃，確保數據品質，並實施企業級數據治理標準。 -與業務部門合作，確保數據分析結果能夠有效支援業務增長。 5. 團隊發展與培訓 -建立並領導高效的資料倉儲團隊，提供技術指導及成員培訓。 -確保團隊持續提升技術水平，保持企業在數據管理領域的競爭優勢。 6. 創新與技術引入 -研究並引入新興技術（如 AI、APIM），持續優化資料倉儲技術架構及操作流程。 -激勵團隊進行創新，確保企業在數據管理上的領先地位。 7. 監控與報告 -建立數據監控系統，及時發現並解決數據管理中的問題。 -定期向高層管理報告部門運營狀況，並提出改善建議。