轉職熱搜工作

1.通路銷售競賽獎勵辦法規劃&成效追蹤 2.營運數據分析(門市客流量/銷售量) 3.年度預算編列及控管 【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。

Data 團隊是公司數據戰略的核心引擎，肩負著建構企業級數據基礎設施的重要使命。我們打造的數據中台每日處理數億筆交易數據，連接數百個業務數據源，構建高效能的資料管道。通過嚴謹的數據治理，我們不僅確保數據的品質與一致性，更將複雜的數據轉化為強大的決策工具，為產品創新、業務分析與商業戰略提供實時、精準的數據洞察。 在這個快速變化的數據環境中，你將有機會學習最新技術、挑戰自我，並直接為公司的決策提供強大的數據支持。 【工作內容】: 1. 需求分析及規劃資料萃取、資料轉置、資料清理 2. 建立data pipeline及資料正確性之監控管理機制 3. 優化資料庫效能與調整架構 4. 雲端儲存設備、雲端資料庫及分析系統建置與基本維護 *輪值OnCall 【加分技能】: 1. 具備Java 或 Python 程式設計 2. 熟悉SQL DDL、DML語法，理解Index、Partitioning、Sharding等原理 3. 具備關聯式資料庫建模與資料處理經驗(ex. MySQL,PostgreSQL等) 4. 具備ETL服務、Data Pipeline建置經驗 5. 具備大流量即時交易處理資料經驗 6. 有雲端資料庫與工具使用經驗(ex. GCP BigQuery, Spanner, Pub/Sub) 7. Kubernetes部署與容器化使用經驗 8. Change Data Capture(CDC) pipeline開發經驗(ex. Debezium, Apache Kafka) 9. Data Warehouse建置經驗 10. 分散式資料處理經驗: 例如: Apache Spark, Apache Flink 11.有dataform 或 dbt使用經驗 12.有CI/CD經驗 加入我們，這是一個充滿創新與成長的機會，讓你能夠在數據驅動的世界中發揮影響力！

【工作內容】 1. 資料中心或雲端之網路、服務與解決方案規劃、建置、導入、維運(含：客戶障礙處理、輪值待命、緊急事件處理)。 2. 資料中心或雲端之網路相關產品經營、資安政策等相關作業。 3. 公雲／私雲平台（AWS / Azure / GCP / 地端雲）之共用平台規劃、維運管理與公雲治理。 4. 主管交辦事項。 【工作條件】 ■學歷： 1. 國內外研究所之資訊、資工、資管、數學、統計、通訊、電子、電機等相關理工系所畢業尤佳。 2. 若非理工相關系所，需具備IT或網路專業領域證照。 ■所需特質、專長及相關工作經驗： 1. 工作經驗：具備OSPF或BGP等通信協定技能；擁有資料中心網路、雲端網路、專案網路、ICT整合解決方案之規劃建置與維運2年(含以上)工作經驗。 2. 技術專長：擁有專業證照(如：網路、資安、IT等)或網管、訊務分析軟體、客製化監控系統之管理、優化、開發經驗。 3. AI應用：具備生成式AI工具之實務經驗，如：工作流程優化、維運管理、輔助開發等。 4. 專長與經驗請於應試資料(自傳或履歷)詳述。 ■具備下列經驗、技能或證照者尤佳： 1. 共通項目：PMP、ITIL、敏捷管理認證(如PSM/CSM、PMACP等)。 2. 網路系統領域：CCIE、CCNP、CISSP、JNCIE、JNCIP、CCA、CCI等。 3. 熟悉Unix/Linux作業系統。 4. 熟悉Microservices/Container/DevOps作業程序。 5. 熟悉雲端架構、資源最佳化（FinOps）、高可用與備援設計概念者尤佳。 6. 具Shell或Python等自動化開發經驗。

1.運用 Python、R、SQL 進行生物數據處理與分析 2.開發生物資訊學演算法與進行性能優化 3.熟悉基因組學與蛋白質組學數據分析技術 4.利用數據視覺化工具製作清晰易懂的分析報告 5.設計和優化生化實驗數據收集和處理方法 6.運用機器學習算法挖掘生物數據趨勢與模式 7.掌握分子生物學技術並支持生化研究項目

1. AI模型開發與應用整合 　針對場域中的能源、環境、設備運轉等感測資料，建立異常偵測、預測維護或行為分析模型，並持續調校模型效能。 2. 多源資料整理與分析 　整合 IoT 感測數據、設備紀錄與平台資料，進行資料清理、趨勢分析與模式辨識，提供智慧設施管理之決策依據。。 3. AI功能部署與平台串接 4. 其他主管交辦之任務

【工作內容】： 1.蒐集並分析學術文獻、政策文件及校務資料，作為計畫內容研擬與策略發展依據。 2.建置與優化校務資料分析流程，產製決策參考報告與視覺化成果。 3.協助校務發展及策略相關專案之規劃、執行與成效評估 4.其他與校務資料分析、策略研擬相關之臨時交辦事項。 【資格條件】： 1.具國內外大學博士學位，專長領域包含但不限於教育政策、統計學、資料科學、管理科學或相關領域。 2.具備資料清理、統計分析與資料視覺化能力；熟悉R、Python、SPSS、Tableau或其他資料分析工具者尤佳。 3.具備獨立研究、專案管理與報告撰寫能力，能將分析結果轉化為可行之政策建議。 4.做事認真負責，具良好溝通協調與團隊合作能力。 5.曾參與高等教育政策、校務研究（Institutional Research, IR）或永續發展議題相關研究經驗者優先錄取。 【聘期與薪資待遇】： 1.本案聘期一年一聘，試用期3個月，期滿評估合格後續聘。 2.工作地點：國立成功大學永續策略發展處校務資料分析組(雲平大樓西棟7樓)。 3.薪資依據「國立成功大學延攬優秀人才實施要點」及相關規定辦理，享勞健保，年終獎金1.5個月（限12月仍在職者；按年度服務月數計算比例發給）。 【檢附資料】： 1.博士學位證明文件。 2.個人履歷（含學經歷、專長、研究成果或相關有利應聘之資訊）。 3.研究構想：以自身專長提出一份校務資料分析與應用之計畫構想（2頁以內）。 4.英文能力證明（各類英文能力檢定證明或英文論文發表紀錄）。 【應徵方式】： 1.請將上述資料依序合併為單一PDF 檔，將檔案寄至em51065@ncku.edu.tw，主旨註明「應徵永續策略發展處校務資料分析組_博士後研究員_姓名」。 2.初審合格者另通知面試時間，未錄取者恕不通知及退件。

王品集團 誠徵【資訊部-資深資訊專案管理師】 【職務說明】本職位為資訊部門的專案管理組，核心工作涵蓋資訊治理的日常落地推動、主數據管理(MDM)規範建立與維護，以及中小型資訊專案的獨立執行。加入初期將視業務需求參與集團資訊系統的導入協作與上線後穩定工作，並接手主數據規範定義，為集團資料品質與治理奠定長期基礎。 【工作內容】 1.主數據管理（MDM）：主導集團主數據規範定義(客戶、供應商、產品等主檔)，建立資料擁有者機制與資料品質管控流程，並持續維護與優化。 2.資訊治理落地：承接並執行 IT 治理框架的日常作業，包含 IT 政策宣導、變更管理流程推動、合規稽核配合與治理指標追蹤。 3.獨立負責中小型資訊專案的全程規劃與執行，包含需求訪談、時程管控、跨部門協調與結案交付。 4.視業務需求協助集團資訊系統的導入協作、上線後問題追蹤、需求變更管理及使用者教育訓練協調。 5.定期向資訊主管彙報專案執行狀況、治理指標與主數據品質報告。

您的主要任務，是將公司各部門的營運痛點轉化為具體可執行的解決方案。 您將負責從問題釐清、流程改造設計，到資料分析、報告產出等任務，協助團隊做出更精準的判斷與決策。 您需要具備快速實作能力，能依實際需求打造內部工具 MVP，即時驗證解決方案的可行性與實際效益。此外，您需定期產出營運分析、訪員品質評估及產品績效報告，與主管及跨部門團隊密切合作，提出具體可行的改善建議與後續追蹤機制。 在 AI 應用上，您將整合並導入各類 AI 工具到工作流程中（如流程自動化、輔助分析、品質檢測等），動態調整策略，提升整體營運效率與產品品質。 主要職責 1. 主動找出各部門痛點，設計並開發可執行的工作流程，與跨部門團隊溝通解決問題。 2. 依據公司前瞻性策略，快速開發新產品、新工具之MVP。 3. 從資料清洗到分析應用，運用統計模型或其他方法分析營運狀態、訪員品質、產品績效，向主管與各部門團隊報告。 4. 依業務需求開發、測試、驗證與發佈 BI 儀表板。 5. 在既有或新開發的系統中調度 AI 工具，提升效率及產出品質。 必備條件 1. 具有經濟、資訊、數學或統計等相關科系之學經歷背景。 2. 熟悉 Python 或至少一種主要程式語言，能處理資料庫查詢、資料分析、機器學習、AI應用等任務。 3.具備使用 SQL 資料庫，將資料從資料庫匯出並產生報表的能力。 4.具備導入、應用 AI 工具的實務經驗。

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。

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。