轉職熱搜工作

數據是數位轉型的燃料，而「料號」則是數據的靈魂。 作為系統規劃師，你將扮演「數據建築師」的角色，透過建立標準字典、優化料號平台，消除異地同物或同物異名的混亂，讓全球供應鏈的溝通毫無阻礙。 【你的核心使命】 1. 數據治理先行者：運用中高階資料處理能力，在海量料號中精準比對與糾錯，守護數據正確性的第一線。 2. 平台優化策略家：與 PM、BA 協作，針對料號平台提出優化方案並主導進度管理，將需求轉化為高效系統。 3. 標準化推手：建立料號標準字典，統一全球規格與計量單位，實現真正的數據標準化。 4. 跨部門橋樑：與各事業部深度溝通，發揮協調領導力，解決數據孤島問題。 我們尋找這樣的你： 1. 對數據具備高度敏感性，享受「從混亂中建立秩序」的成就感。 2. 具備大數據處理能力，且能流暢進行跨部門溝通與團隊協作。 3. 希望進入大型跨國集團（電線電纜、不銹鋼、資源事業），參與製造業服務化的轉型過程。

1.數據系統資料轉置程式開發(使用ETL工具、Linux Shell Script、SQL語法等)。 2.使用者測試支援與線上問題排除。

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

*工作內容* 1. 自駕車感測器驅動軟體撰寫 2. 自駕車感測系統通訊架構規劃與建置 3. 自駕車感測器性能測試及功能評估 ***更多自駕車資訊*** 工研機械所自駕車團隊大事記與技術發展https://medium.com/@bobwang_robotics/台灣工研院機械所自駕車團隊大事記-33fbcb16f8ea 工研院機械所自駕車正式掛牌上馬路: https://www.inside.com.tw/article/17485-taiwan-auto-pilot-try-on-octobor-hsinchu 自駕車影片: 影片1:https://www.youtube.com/watch?v=ipS25o2z8hM 影片2: https://www.youtube.com/watch?v=jKN4Tw7t4rM 影片3: https://www.youtube.com/watch?v=BqKw5EtnGAo 更多更新的影片: https://www.youtube.com/user/bobwang1973/videos?view=0&sort=dd&shelf_id=1

1、規劃與管理 VR 相關系統與應用的產品方向、功能與需求。 2、撰寫並整理產品需求文件（PRD）與系統規格文件（SRS），確保需求定義清楚、可執行。 3、跨部門協作（研發、設計、業務），確保產品需求能正確落地並達成專案目標。 4、需求澄清與變更管理：於專案過程中協助釐清與調整需求，並建立需求與交付項目對應文件。 5、追蹤產品開發進度與驗收品質，確保專案如期如質完成。 6、分析產品使用數據與回饋，持續優化產品功能並改善使用者體驗。 7、建立與維護產品 Know-how、應用案例與 Demo，並提出產品優化或新功能建議。 8、完成主管交辦事項。

工作任務：透過資安技術面或管理面技能，規劃執行維護企業資訊科技環境之資訊安全計畫。 工作價值：在遠傳，資訊安全是技術發展重點之一，且遠傳作為電信骨幹產業，可充分應用與發展資安技術面與管理面技能，並具備大量資安分析資料，搭配遠傳大人物(大數據/物聯網/人工智慧)與5G策略方向，工作發展前瞻且多元。 工作內容： *技術面： 1. 收集公司資訊技術安全需求，負責規劃、擬定資訊安全系統及個人資料保護方案與計劃，以確保符合公司資訊安全管理目標。 2. 優化資訊安全作業平台以及評估導入新資安系統，滿足資安需求並強化資安維運效率 3. 規劃並開發Big Data/Machine Learning在資訊安全領域之應用，建立或發展Security Intelligence Mechanism；導入研發新資訊安全/測試技術及工具，提升資訊安全水準。 *管理面： 1. 執行ISO27001、資通安全管理法及個資保護等法規/體系認證相關工作。進行系統資訊安全評估、資安交辦事項，以達成公司資訊安全/品質目標。 2. 協助資訊安全查核及資安事件調查作業，溝通協調各單位，推動資訊安全相關政策及工作，以確保資訊安全政策有效執行。

薪資待遇】 月薪 35,000 元以上（起薪依工作經驗、專業能力及實際業務貢獻度彈性核定，績效優異者另有調薪與獎勵機制） 【工作內容】 各項營運與銷售數據抓取、清洗、彙整及定期報表產出。 銷售數據追蹤與趨勢分析，協助呈現關鍵業務指標與視覺化圖表。 遵循標準作業流程（SOP），於指定時效內高效完成日常文書與資料建檔。 跨部門資料串接、彙整及主管交辦之各項行政支援事務。 【條件要求與特質】 專業技能：擅長 Excel 常用函數、公式應用與樞紐分析（具備進階函數、VBA 或報表自動化經驗者尤佳）。 核心思維：具備良好邏輯分析能力與數字敏感度，能有條理地處理大量數據。 工作特質：細心嚴謹、具備耐心與高度責任感，能有效掌控工作時程並按時交付成果。 出勤要求：因日常數據具高度時效性，重視工作穩定度與日常出勤自律性，需出勤紀錄良好者。極度重要！！ 【休假與工作制度】 休假制度：週休二日（固定休週六、週日）、國定假日依法給假。 上班時段：日班（8:00-17:00）。

職務簡介： 本職位隸屬於全球銷售中心，主要負責自行車產品銷售數據分析工作。透過數據蒐集、整理與視覺化，協助各單位掌握市場趨勢、優化庫存管理，並支援管理層進行決策判斷。此職位主要以 Excel 為主，輔以初階 Power BI 分析操作。 主要工作內容： 1. 市場銷售趨勢追蹤與分析：定期分析各品類商品的銷售表現，提供市場洞察與建議。 2. 產品庫存與零庫存分析：協助監控庫存狀況，提出改善建議以提升庫存週轉率。 3. 數據視覺化報表產出：使用 Excel 與 Power BI 製作清晰易懂的報表與圖表，支援各部門需求。 4. 簡報製作與決策支援：整理分析結果並製作簡報，提供管理層決策參考。 5. 跨部門數據支援：協助銷售中心及其他相關部門處理數據需求，提供即時且準確的分析。 6. 主管交辦事項：配合主管指示執行其他相關分析或專案任務。

我們正在尋找具備財經敏銳度、擅長快節奏短影音、且能獨立統籌拍攝與後製的影像高手。 ▌職務概況 工作性質： 全職（週休二日，09:00 - 18:30） 需求人數： 1~2 人 可上班日： 兩週內 工作地點： 台中市北屯區(文心中清捷運站旁)(無需出差外派) 管理責任： 不需負擔管理責任 ▌核心工作內容 企劃與拍攝： 負責 「雷老闆分析師」 財經短影音腳本發想、現場拍攝指導（與分析師協作）、攝影棚燈光規劃及 OBS 直播技術操作。 後期包裝： 高品質剪輯、字幕、音效、視覺包裝，及社群行銷素材（YT/FB/IG 封面及版面設計）。 成效優化： 追蹤各平台數據，打造具個人特色（IP）的內容系列，提升品牌黏著度與轉單成效。 ▌我們在尋找這樣的你 實戰經驗： 2年以上短影音企劃與剪輯經驗（面試請附作品集）。無經驗可 內容敏感度： 熟悉 TikTok、Reels、Shorts 演算法與社群趨勢；對財經或投資領域有興趣者佳。 專業特質： 具備邏輯、創意與快速反應能力，能與分析師團隊密切協作。 ▌技術需求 必備工具： Premiere、剪映、Photoshop。 專業技能： 熟悉各式相機操作、多媒體影像處理。 加分項目： 有操盤自媒體帳號或經營個人 IP 經驗。 ▌學經歷要求 經歷/學歷： 不拘，我們更看重你的作品品質與實戰成果。

工作內容： ＜About the job＞： We‘re seeking AI/ML enthusiasts with experience and skills in working and are passionate about extending AI/ML expertise. The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the AI/ML engineer, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects of headquarter IT and assist in building the model/algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Type Option：＞ *Type1: AI/ML Engineer (Engineering-Oriented) (1) Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2) Building the model lifecycle from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3) Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation (4) Deploy the model to production and maintain/optimize the models by MLOps. (5) Experience in Azure Data Lake, Azure Databricks, and Azure Data Factory is preferred. (6) Experience in AWS SageMaker is preferred. *Type2: NLP AI Engineer (1) Focused on NLP Algorithm/Machine Learning & Deeping Learning for Text. (2) Develop the Algorithm of NLP(Natural Language Processing)/ Computational Linguistics/Text Mining/Topic Modeling (3) Join the project to build the end-to-end NLP systems, from understanding the requirements to selecting training datasets to model, evaluate, and deliver/deploy NLP models. (4) Fine-tune LLMs and optimize and resolve issues related to LLM usage in production scenarios, enhancing reliability, accuracy, and performance. *Type3: AI/ML Engineer (Analytics-Oriented) (1)Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2)Build the model lifecycle, e.g., from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3)Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation. (4)Apply quantitative methods including but not limited to above tasks to solve business problems. (5)Being passionate and patient about working with complex data ＜Skills＞ ．Type1 & 3 : AI/ML Engineer(Engineering-Oriented & Analytics-Oriented) (1)Familiarity with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning (Nature Language/Image/Time Series) model/algorithm building of the practical application in the industry. (2) Being familiar with Python Libraries, e.g., Numpy, Pandas, Scikit-Learn, SciPy, Matplotlib, etc. (3)(For Engineering-Oriented) Knowledge of Big Data with Machine Learning/Statistical modeling related technologies such as Spark MLlib or PySpark or SparkR/SparklyR. (4)(For Analytics-Oriented) Knowledge of Deep Learning Framework such as TensorFlow/Caffe/Pytorch/Keras. ．Type 2: NLP AI Engineer (1) Experience with text mining algorithms such as word segmentation, POS tagging, named entity recognition...etc. (2) Experience in algorithms and libraries of NLP(Natural Language Processing), especially in machine learning techniques applied to NLP, such as Text mining, Text classification, Information Extraction, Keyword Tagging, and content discovery. (3) Familiar with one general-purpose programming language (e.g., Python, Java, C/C++) (4) Experience manipulating and integrating unstructured, semi-structured, and structured data. (5) Excellent knowledge and demonstrable experience using open-source NLP packages such as NLTK, Word2Vec, Standford CoreNLP, SpaCy, and Gensim. (6) Knowledge of Open source LLMs, such as BERT, BLoom, LLaMA..., etc., and NLP frameworks, like Hugging Face Transformers, PyTorch /JAX