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1. 規劃與開發企業 AI 應用，包含企業知識庫、智慧問答、AI Agent 及作業流程自動化。 2. 建置與優化 RAG（檢索增強生成）流程，執行文件處理、向量化、資料檢索與回答品質驗證。 3. 整合企業資料庫、API 與既有資訊系統，協助 AI 應用導入實際作業流程。 4. 進行資料蒐集、清理、分析與模型驗證，依專案需求開發預測或異常偵測應用。 5. 負責 AI 服務部署、監控、維護及效能與成本優化。 6. 與使用單位進行需求訪談，撰寫技術文件、操作說明與教育訓練教材。 溫馨提醒：只有經過全一電子授權的人員才能處理您的個人簡歷，全一電子亦將遵守相關法規與政策，保護您的個人資料。投遞簡歷視同您同意全一電子收集您的個人資訊。

Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。

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

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。

科技處是銀行推動 AI 應用與數據驅動創新的核心單位，負責回應各營運單位的 AI 需求，透過數據分析、機器學習與 AI 技術，協助解決真實的金融業務問題。 在這個職位中，您將與各營運單位（BU）密切合作，深入理解業務情境與決策需求，透過資料分析找出問題、機會與可行策略。您將有機會投入防詐、金融產品需求偵測及各類未來金融 AI 應用，從分析報告、定期報表、策略建議到應用名單產出，讓資料真正成為業務行動的依據。 此角色將與 AI 數據科學家、IT 團隊及主管高度協作：您專注於發掘業務場景、定義分析樣態與策略機會；當分析結果顯示可透過模型進一步優化時，將與數據科學家共同推動模型、資料流程與 AI 應用建設。我們期待您不只是回應報表需求，更能主動從資料中提出有價值的問題與洞察，協助業務單位創造可衡量的成效。 【主要工作職責】 1. 業務需求理解與分析問題定義 ● 與各營運單位密切合作，理解金融業務場景、痛點與決策需求。 ● 將模糊的業務問題轉換為可執行的資料分析問題，規劃分析方向、關鍵指 標與成效衡量方式。 ● 與主管及相關夥伴溝通分析發現，協助形成具體的策略與行動方案。 2. 資料分析與洞察發掘 ● 以結構化資料為主，進行資料清理、探索、整合與品質檢視。 ● 針對客群、行為、產品、交易或營運流程進行分析，找出異常、趨勢、機會與潛在風險。 ● 設計合適的分析樣態與分群邏輯，產出可應用於業務推動的目標名單與建議。 3. 報表、儀表板與成效追蹤 ● 建立與維護定期報表及業務追蹤機制，協助 BU 掌握關鍵指標變化。 ● 追蹤活動、策略或 AI 應用的實際成效，分析結果並提出優化建議。 ● 透過清楚易懂的視覺化與報告，讓資料能被快速理解並支持決策。 4. AI 應用協作與策略優化 ● 與 AI 數據科學家協作，將分析發現轉化為模型優化、資料處理流程或 AI 應用的需求。 ● 參與模型或 AI 應用上線後的成效觀察，從業務視角檢視應用成果並持續提出改善方向。 ● 結合數據分析與模型應用，協助業務單位以更精準的方式推動策略與服務。 5. 跨部門溝通與成果推動 ● 與 BU、IT、AI 數據科學家及相關夥伴協作，推動分析成果落實於業務流程。 ● 以清楚、有邏輯且貼近業務語言的方式，說明分析方法、洞察與建議，促成後續行動。 【加分項】 ◆ 具備數據分析、商業分析、產品分析或相關領域經驗約 2 年者佳；亦歡迎具備相關專題、競賽或實作成果的人才。 ◆ 熟悉 SQL 與 Python，能獨立完成資料擷取、處理、分析與結果整理。 ◆ 具備資料清理、探索性分析、分群、指標追蹤、成效分析或策略分析經驗。 ◆ 能從資料中發掘業務問題與機會，並將分析結果轉化為可執行的建議、名單或報告。 ◆ 具備定期報表、儀表板或資料視覺化經驗者尤佳。 ◆ 理解 Data Pipeline 概念；具備 PySpark 經驗者尤佳。 ◆ 對金融業務、數據分析與 AI 應用具好奇心，樂於與業務單位共同探索新的應用場景。 ◆ 具良好邏輯思維、跨部門溝通與獨立解決問題能力，能在快速變動的業務需求中持續推進專案。

※年中開拓徵才※ 若無工作經驗，但擅長excel、能運用Python/SQL/R語言，且對於銀行業有憧憬，我們也非常歡迎！誠摯邀請您加入中信團隊，踏出職涯第一步！ 1. 分行營業大廳營運數據分析及報表產出 2. 營運成效追蹤及改善建議 3. MBO指標與人力計算檢核

1.負責個人金融數據分析，與業務單位密切合作，釐清商業問題並提出改善規劃，運用大數據分析方法與跨單位協作以達成目標。 2.掌握商業與數位分析趨勢，透過數據洞察客戶分群與需求偏好、興趣等，發展數據行銷應用。 3.依業務場景需求建置數據模型。

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。

The Biostatistician is responsible for all the tasks of statistical analysis in clinical studies including the statistical analysis plan, statistical report, analysis datasets, TFLs output, and the corresponding SAS programming. Supervise the programmer to complete the production of datasets and analysis outputs. Oversee the progress of data management and statistical analysis for projects. Works under the supervisor of the director of the technical department to ensure the quality of statistical analysis and all the tasks that are delivered on time and within the scope and also provides statistical advice to sponsor and project team.

本公司創立於1979年，位於桃園市中壢工業區，為汽車重要關鍵零組件專業製造廠，本公司專長在開發能力、生產技術及產品品質，均獲得多家汽車製造廠之肯定，列為主要專業協力廠。並在中國福州、瀋陽、太倉及泰國設廠，生產汽車零配件，供應國際知名汽車製造廠。 本公司擁有優秀經營團隊，秉持著『一家親』的經營理念，追求企業永續經營及成長～除整體營運穩定外，是國內汽車零件績優廠商, 我們重視位員工的需求，本公司擁有良好工作環境，也提供學習及成長的空間, 歡迎優秀的您，一起加入伍享股份有限公司的工作行列！ 工作內容: 1.生產線工時量測與維護 2.各生產線人力負荷計畫與實績作成 3.ERP品號基本資料建立與維護 4.產線作業分析與改善建議 5.主管交辦事項