轉職熱搜工作

1. 數位電視、OTT影音暨寬頻服務行銷企劃及作業執行。 2. 針對通路需求進行跨部門專案溝通，協助通路達成業務目標。 3. 商情資訊監測及市場競爭動態分析，協助公司即時掌握外在變化以採取有效因應對策。 4. 透過資料探勘與大數據技術進行數據分析，以商業角度解讀，提供營運分析觀察與決策建議。 ☆ 薪資將依學歷、工作經歷、專業技能及正式面談結果進行綜合評估 ☆ 幸福企業，福委會制度規劃完善

王品集團 誠徵【資訊部-資深數據工程師】 【職務說明】 我們正在尋找具備資料工程與資料庫實務能力的資深數據工程師，負責企業多來源資料的收集、清理、轉換與整合，並設計、建置及優化穩定且可維護的資料管線與資料倉儲。 此職務以 Data Engineering 為核心，同時承接部分 Database 管理與效能優化工作。資深度著重於能獨立規劃資料架構、處理複雜資料整合問題並建立可靠的資料供應機制，支援 BI、營運分析、AI 及未來數據應用發展。 【工作內容】 ▶Data Engineering｜主要工作（約 70％） 1. 收集、清理、轉換及整合來自不同系統與來源的資料，建立一致且可使用的資料結構。 2. 設計、開發與維護 ETL / ELT 流程及 Data Pipeline，建立可監控、可追蹤且穩定的資料處理機制。 3. 規劃與建置企業 Data Warehouse、Data Mart 及相關 Data Model，支援分析與數據應用需求。 4. 進行跨系統資料整合，包含 Database、API、File 及第三方平台等不同資料來源。 5. 建立資料品質檢核、異常監控與處理機制，提升資料完整性、正確性與可信度。 6. 與 BI、系統開發及相關團隊合作，提供分析、報表及數據應用所需之資料。 7. 持續優化資料處理架構、Pipeline 效能與可維護性，支援未來 BI、AI 及企業數據應用。 ▶Database｜部分工作（約 30％） 8. 協助 PostgreSQL、MS SQL 等關聯式資料庫之日常管理、效能監控與異常排除。 9. 進行 SQL Query、Stored Procedure、Index 等效能分析與調校。 10. 協助資料庫備份、還原、版本升級及資料遷移等維運作業；具 HA / DR 基本概念並能配合相關團隊處理需求。 11. 與開發團隊合作進行 Data Modeling、資料庫結構及資料存取效能優化。

＜About the job＞ As the Senior Data Engineer or Data Architect, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). ＜Job Description＞ *Type 1：Senior Data Engineer Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 1. Data Processing (1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). (2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. (3)Solid coding experience in Python or Java. 2. Data Pipeline Development (1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. (2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process. (3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 3. Data Crawling (1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. (2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering. (3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. *Type 2：Data Architect Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 1. Data Schema Design (1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. (2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart. (3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. (4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 2. Data Platform Architecture (1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. (2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. (3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) (4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge. (5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).

1.建構及維護商業智慧平台與數位化流程架構。 2.負責 BI 系統的導入，整合 BI 數據分析及維護管理。 3.進行 ETL 資料處理，並處理 Web 系統的整合與開發需求。 4.使用者需求訪談與系統分析，撰寫相關技術文件。 5.與跨功能團隊合作進行平台管理，解決技術問題，確保平台穩定運行。 6.協助研究 BI 平台新功能與技術趨勢，提出改進建議及專業報告。

1. 遊戲機率與得分機制規劃。 2. 使用Excel建立遊戲數學模型，計算期望值。 3. 以GNU Octave撰寫遊戲邏輯與產生大量隨機樣本進行統計分析。 4. 驗證程式邏輯與數學模型之正確性。 5. 調整各項參數，優化遊戲體驗。 6. 跨部門溝通協作。

※工作內容： 1.醫療數據整理與分析: 負責大規模醫療資料之蒐集、清理、整併與品質檢核, 建置資料處理流程(ETL), 產出可用於研究分析之標準化資料集。 2.自動化解析與資訊抽取: 運用程式工具(如 Python)與 AI 技術, 針對非結構化病歷與報告進行資訊抽取, 並支援後續結構化產出。 3.標準化與流程管理: 建構資料標準化與結構化轉換流程, 設計穩定的批次處理流程, 確保資料可穩定輸出至資料庫或標準交換格式(如 CSV/JSON)。 ※應徵資格： 生物學系/生化科技/化學化工/病理藥理/物理學系/醫學科系/醫事檢驗/護理學系/公共衛生/統計學系/資訊工程/程式設計 等相關科系大學/碩士畢業。英文中等。 1.國內、外學士/碩士學歷畢業，具備良好中文及英文書寫能力。 2.具生醫、公衛、生科、藥學、護理或資訊等相關科系背景；非本科系但對生醫資料處理有興趣者亦歡迎。 3.態度主動積極負責，能團隊合作及樂於知識交流。 4.有學習熱忱，可因應不同挑戰持續自發學習，提升專業能力。 5.具備 Python 及 SQL 使用經驗。 6.熟悉 Linux 操作環境或有大數據處理經驗者佳。 7.具醫療資料或生醫研究相關經驗者 尤佳。 ※工作待遇： 其他––依中研院資訊人員薪資標準：學士級$42,775元起薪；碩士級$51,549元起薪(並依資歷調高敘薪標準；非資訊人員另有薪資標準。) ※應徵文件： 1. 自傳、中英文履歷表(含照片)、最高學歷證書影本。 2. 個人相關能力證照、中英文寫作能力證明文件。 3. 推薦人聯絡方式。 ※應徵備註： 1. 應徵者請將相關資料e-mail至聯絡人信箱，主旨請註明「應徵生醫數據分析師」。 2. 通過書面審查者，擇優面試 ; 資格不符或未獲錄用者，恕不通知及退件。

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【薪資待遇】 具備相關工作經驗待遇面議 【工作內容】 1.國內外總體經濟、金融外匯市場趨勢分析 2.資金規劃與配置建議 3.金融投資分析及操作(如：股票、債券等) ◆內湖辦公室提供員工上下班交通車 (捷運站-內湖辦公室)