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1. 具體掌握馬達、ESC、電池、螺旋槳之匹配與優化相關測試。 2. 電池相關數據計算，進行動力效能分析與調整。 3. KV值、扭矩、效率曲線、負載特性數據彙整與報告。

🚀MOBRO一直走在社群時代的電商創新前線！ 🎯MOBRO透過獨家研發的大數據銷售系統，協助客戶突破傳統行銷框架，將品牌聲量放大到全球市場。 我們的使命是用最具影響力的社群網路，為製造商和品牌商創造更多價值。 🎯【專案經理／副理｜電商行銷成長操盤手】 我們正在尋找一位能整合資源、洞察數據、帶動營收成長的專案經理。如果你不只是想管專案，而是想真正參與品牌成長、操作市場、對營收負責，這個位置會適合你。 【工作內容】 負責B2C品牌客戶之電商行銷專案規劃與執行（社群電商／跨境電商） 與客戶溝通品牌策略、商品定位與銷售目標，擬定整體成長策略 整合公司內部資源（AI、行銷、設計、CRM、金物流、數據團隊），確保專案順利推動 規劃並監控Facebook／社群廣告投放策略與成效優化 分析銷售數據與消費者行為，提出優化建議與成長方案 管理專案時程、成本與KPI達成率 協助客戶建立品牌口碑與長期經營策略 定期產出專案報告與成效分析，進行客戶簡報與策略提案 【需求條件】 2年以上數位行銷或電商相關經驗 熟悉Facebook／Meta廣告操作與成效分析 具備專案管理能力（可同時管理多專案） 對數據敏感，能從數字中找到成長機會 具備良好溝通與提案能力 有跨境電商經驗者佳 有B2C品牌操作經驗者佳 擅長使用AI工具生成行銷文案更期待您的熱血加入 🍀期待你的加入，來一起敲響成功的鐘聲吧！👩‍💻👨‍💻

＃運維相關 80％ 1. MySQL日常維護管理 (規劃、建置、維護、監控、備援及回覆計畫)。 2. 執行業務系統上線支援，管理資料庫伺服器 HA Cluster。 (Ex: MySQL replication、MySQL-mmm、MySQL-mha、MySQL cluster 等主流解決方案) 3. 設計資料庫系統架構，以及開發監控資料庫程式 ＃開發相關 20％ 1. 執行資料庫開發支援、相關業務的數據建模、設計評審及 SQL 代碼審核等作業。 2. 了解資料庫運作，能獨立設計 Table、View 及建立 E-R Model。 3. 調校 SQL 並提供開發團隊建議。

【電腦稽核】 1.稽核數據分析及主管交辦專案。 2.執行資訊、資安業務查核。 【業務稽核】 1.規劃及執行銀行內部稽核查核作業，包含授信、投資、風險管理、存匯、防制洗錢等主要業務查核。 2.提供內部控制諮詢服務。 3.稽核作業流程及方法之改造與精進。 ※本職缺歡迎身障人士主動投遞履歷應徵

Responsibilities: • Perform data analysis, data processing, and feature engineering for business forecasting and modeling use cases. • Design, build, and maintain predictive models for demand forecasting, financial forecasting, or pricing analysis. • Develop analytical models to support business decisions such as demand planning, profitability analysis, and pricing strategy. • Conduct model evaluation, scenario simulation, and sensitivity analysis to support management decision-making. • Develop data pipelines and analytical workflows using Python and SQL. • Collaborate with business, finance, sales, and operations teams to define model assumptions and ensure practical usage. • Integrate models and analytical results into reports, systems, or automated workflows. • Continuously improve model accuracy, stability, and maintainability. Requirements： • Strong data analysis and quantitative modeling skills. • Proficiency in Python and SQL for data processing and model development. • Solid understanding of at least one of the following domains: demand forecasting, financial modeling, or pricing analysis. • Ability to translate business questions into analytical or modeling solutions. • Experience with predictive modeling, forecasting, or statistical analysis. • Experience with machine learning or model deployment practices. • Experience with system integration, automated reporting, or data pipelines is a plus.

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.使用 MS SQL 進行資料提取、整理與分析 2.建立與維護報表系統（SSRS）及數據儀表板（Tableau） 3.使用 Excel 進行進階數據分析（樞紐分析、VLOOKUP、複雜函數） 4.分析會員行為（新客／回購／流失），提出優化建議 5.協助行銷活動（促銷、折扣、節慶檔期）成效分析 6.製作數據報告與簡報，提供營運與決策建議 7.跨部門合作（產品、行銷、客服），提供數據支援

1.資料分析 (1)統計理論相關知識，並有數據分析實際經驗。 (2)使用統計與資料分析軟體，進行專案產生之數據分析。 (3)提供數據視覺化報表及說明。 2.專案管理 (1)專案規劃、啟動、執行、驗收、保固追蹤。 (2)召開專案定期會議，進度報告、會議紀錄發布與確認。 (3)專案成員合作協調、驗收規劃、教育訓練課程安排、保固追蹤。 (4)專案文件需求規劃、分工、跟催彙整、檢閱與交付。 (5)專案風險評估、管理與排除。

✨ 加入我們，用數據打造餐飲新未來！ 1.系統、資料與 BI（BI建置能力為必須） 使用 Excel、SQL 與 BI 工具（Power BI / Tableau）進行分析、建立儀表板並自動化流 程。與 IT/資料團隊合作，提升資料品質、資料流架構與報表基礎建設。 2. 財務與商業分析 收集、梳理並分析大量財務與營運資料，提出分析結論並提供決策建議。 針對收入、毛利、成本結構、門店績效、供應鏈效率及定價進行分析。 建立用於預算、預測、情境規劃、IRR/ROI 評估與敏感度分析的財務模型。 3. 報表產出與洞察 製作週報、月報、季報等管理報表，提供具洞察性的分析與可行建議。 4. 關鍵指標追蹤與績效管理 建立與自動化儀表板，追蹤銷售、人流、外送、食材成本、人力、後勤費用與行銷投報 率等指標。 找出落後表現並提出改善策略，協助提升營運效率與成本控制。 5. 跨部門協作 與營運、行銷、供應鏈、工廠等團隊合作，解決各類議題。

【工作內容】 1. 資料管道建置與維運： 設計、開發和維護高效、可擴展的資料管道，確保資料從各個來源可靠地流向資料倉儲、數據湖和資料分析平台。 2. 資料模型與整合： 熟悉資料倉儲和數據湖概念，根據業務需求進行資料建模、資料處理和資料整合，確保資料的準確性和一致性。 3. ETL/ELT 開發與優化： 熟練使用資料處理框架（如 Informatica、Airflow 等）進行 ETL/ELT 流程的設計、開發和優化，提升資料處理效率。 4. 雲端資料工程： 具備 Azure 或 AWS 雲端平台實務經驗，能夠在雲端環境中部署和管理資料工程解決方案，運用雲端服務提升資料處理能力。 5. 異質資料處理： 能夠處理各種異質資料來源，進行資料清理、轉換和整合，解決資料格式和結構不一致的問題。 6. 跨團隊協作： 與資料分析師和業務團隊緊密合作，了解資料需求，提供資料支援，共同推動資料驅動的決策。 7. CI/CD 導入與實踐： 熟悉 CI/CD 流程，能夠設計和實施自動化部署和測試流程，確保資料管道的穩定性和可靠性，加速開發迭代。 8. 技術研究與創新： 持續研究和評估新的資料工程技術和工具，提出改進建議，並將其應用於實際工作中，保持技術領先。