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

＜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.依標準方法進行水質與材料相關分析（如 ICP-MS、GC-MS、UV-Vis 等）。 2.樣品前處理、儀器操作、校正與日常維護。 3.執行品質管制（Blank、Spike、回收率、重複性）。 4.原始數據整理、報告彙整與實驗紀錄撰寫。 5.配合實驗室品質系統（如 ISO/IEC 17025）之文件與流程。 6.協助主管進行測試進度與結果確認。 7.主管交辦事項。

1.依需求產製各式數據分析報表。 2.協同軟體開發團隊維護Microsoft D365/Power BI。 3.協同軟體開發團隊導入各式數據工具，以彙整線上線下數據。 4.依各式軟體開發專案之內容提供數據落地之建議，並追蹤落實。

1.進行數位金融產品與客群的數據分析，產出洞察並提供決策建議 2.客戶行為分析、分群貼標、Persona建置與應用成效追蹤 3.行銷活動成效評估，並持續優化活動策略 4.機器學習模型建置，包含資料整理、特徵工程與模型驗證 5.規劃並優化分析流程，導入自動化設計或重複性作業改善機制 6.建立可重複使用的分析與報表流程，以提升分析效率與穩定性 7.運用生成式AI平台與API（如主流大型語言模型服務），並結合Agentic AI或任務導向工作流程框架（如多步分析、任務拆解與結果整合），協助SQL／分析邏輯生成、數據探索、假設推導與結果摘要，實際導入於日常數據分析流程中以提升效率與品質 8.支援業務、行銷、營運等單位的日常分析與報表需求 9.參與客群經營策略規劃與跨部門專案合作

我們正積極尋找對數據分析、客戶洞察及數據應用有高度興趣的夥伴加入。 作為數據分析與數位策略團隊的一員，你將參與網站流量、客戶行為、交易資料及行銷數據之整合與分析，協助建立數據追蹤與資料應用機制，透過數據洞察協助平台、內容及行銷策略優化進而幫助公司決策。 －【數據整合與分析機制建置】： 負責網站流量、使用者行為、平台數據、行銷成效及交易相關資料之整合與分析，建立數據追蹤、分析及成效監測機制。 －【客戶資料與數據應用規劃】： 協助建立客戶資料庫、數據分析架構及資料應用邏輯，透過客戶行為、交易數據及平台使用狀況進行客戶洞察與分群分析。 －【跨部門數據協作與資料需求規劃】： 與資訊單位協作進行資料需求規劃、數據欄位整理及資料串接，逐步建立可供分析與決策使用之數據資料架構。 －【數據洞察與優化建議】： 依據數據分析結果，提出平台功能、內容經營、行銷活動及客戶經營方向之優化建議，協助提升平台使用成效與行銷轉換表現。 －【數據視覺化與分析報表】： 規劃數據視覺化儀表板、分析報表及數據監測機制，協助主管及團隊掌握數據變化與經營成效。 －【廠商管理與其他作業】：負責廠商聯繫與管理、合約審閱與修正，並處理例行行政事項及主管交辦任務。