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1.數據治理實施，包括資料模型、資料定義、元數據、資料品質等 2.建構數據工作流(Data Pipeline)、導入數據工程自動化和敏捷實踐(DataOps) 3.熟悉數據架構規劃、數據源開發、數據蒐集與處理、數據探勘與加值 4.數據建模 : 依主題挑選適當模型方法與參數處理進行多類型建模與冠軍模型挑選，與商業分析師合作進行統計分析模型及最佳化的研究與開發。 5.視覺化應用 : 善用視覺化工具(PowerBI)溝通特徵值與模型分析結果。 6.具備跨單位的大型專案管理實務 7.具備良善的溝通技巧及專案團隊協作能力

Job Summary: The Machine Learning engineer will be responsible for computer vision related projects, particularly in advanced image/video processing analyses and utilized for improving product quality, production yield, and factory effectiveness, along with other R&D activities such as algorithm designs, prototype developments and experimental designs. Key Responsibilities: • Design, implement, and refine advanced Machine Learning/Deep Learning models to support product quality improvement, increasing yield and factory effectiveness. • Cultivate strong relationships with production line engineers, IT, and other key stakeholders to ensure alignment of modeling initiatives with company objectives and to identify new hypotheses for model improvements. • Scale out modeling capacity by driving infrastructure improvements such as automation of data preparations, model training, implementation, and optimization. • Apply deep learning and computer vision techniques, such as image classification, object detection, and support integration of models into tools for use by product engineers and business analysts. • Engage with customers to develop and customized data analytics solutions to address special needs. • Address ad hoc queries from management and present actionable recommendations in a clear, concise, and convincing manner. • Communicate the application and benefits of using various modeling techniques to improve decision-making to customers and stakeholders. • Collaborate effectively with team members, whether leading projects or supporting initiatives led by others. • Research and evaluate new data technology and state-of-art algorithms, and keep up to date with market trends and competitive insights.

【主要工作內容】 1.現有Power BI程式維護、優化及問題排除 2.與資料分析師協作，開發新版BI，完成系統服務建置與推導任務 3.了解各業務部門需求並提出解決方案。 4.落實程式品質控制及確保系統穩定 5.落實開發規範及技術文件撰寫 6.數據品質建立與監控，確保數據準確性和完整性。 7.BI Server/Service管理維護，包括數據庫管理和BI服務優化等相關事宜。 8.主管交辦事項及協助部門事務的執行 【職能需求】 1.具需求訪談，新功能規劃、規格定義與文件撰寫能力 2.擅長Laravel、Python、Power BI 3. GCP BigQuery及MySQL服務應用 4.熟悉JMeter、Git等協同工具和方法論尤佳 5.具POS、電商系統開發經驗尤佳 6.具備Scrum方法論經驗尤佳

在這極端氣候的環境，天氣、水情有著巨量的資料等你分析!! 加入我們，一起分析氣象與水文數據，掌握第一手災害預警資訊！我們團隊負責整合政府各單位的防災任務，讓資訊流通更即時、更有效。你也會參與操作實際系統，把抽象的資料轉成能被行動使用的工具；同時，我們也需要你將這些成果彙整成報告，成為決策的重要依據。如果你具備大學以上學歷，對公共事務、資料應用與防災有熱情，這裡就是你可以發揮專長的舞台！ 我們的日常工作： 1. 進行氣象與水文資料研析作業 2. 協助推動政府防災整合機制 3. 熟悉並操作防災資訊系統 4. 彙整與撰寫各項研究成果報告 結合傳統學理，應用大量數據，人工智慧整合，多采期待你的加入!

我們正在尋找具備邏輯思維與技術熱忱的全端開發人才。 【工作內容】 1. 全端開發與維護： 負責 Web 應用程式的前端介面與後端邏輯開發。 2. 邏輯與資料庫設計： 規劃系統架構、撰寫商業邏輯，並設計資料庫結構。 3. API 串接： 負責 API 設計與開發，確保前後端數據穩定對接。 4. 系統優化： 針對現有軟體進行功能修改、Bug 排查與效能重構。 **薪資會依學經歷評定**

條件： 1. 公共衛生、資工/資管、統計、醫療或生物資訊等相關科系研究所畢業 2. 資料庫管理與應用/生物統計分析/程式語言/巨量資料處理等相關經歷ㄧ年以上 3. 專長具備資料庫管理、軟體使用技能 (例如：SAS、R、Stata、SQL等)、機器學習、網頁開發等。 4. 熟悉健保資料庫或大數據資料庫分析者尤佳。 工作待遇：面議

工作內容： *負責市場分析, 品牌/行銷傳播策略規劃 *利用 AI 語意分析工具或自動化工作流，在數萬筆社群討論、競品廣告文案中，快速解構出市場痛點與「消費者洞察（Consumer Insight） *運用 AI 進行預測性建模，幫助品牌評估可行性 *協助企劃案撰寫。 具備條件： *運用大型語言模型（LLM）進行文本分析、結構化提示詞建構、質化與量化數據的轉化能力。 *有廣告, 媒體或數位代理商 (負責業務, 市調, 創意等) 或負責過 planning 相關工作更佳 *好奇心強, 邏輯優, 表達能力好 *具提案能力 作品集請附上最能代表行銷與AI/數據應用的實際案例

1.市場資訊蒐集與分析，包含產業趨勢、競品動態及客戶需求研究。 2.執行市場調查與產業研究，發掘潛在商機與新市場機會。 3.規劃與推動行銷／業務專案，進行跨部門協作與專案管理。 4.協助產品訂價策略制定，執行價格分析及相關會議作業。 5.擔任內外部溝通窗口，整合市場資訊並提供營運決策建議。 ––––––––––––- ※ 生日禮金、員工旅遊、四節禮金、各項工會與福委會補助 ※ 到職即依比例給予特休（優於勞基法給假制度） ※ 多項獎金制度（每月生產獎金、年終獎金、年度績效獎金、年度員工分紅、提案改善獎金、模範員工獎勵、員工推薦獎金） ※ 家庭日、各項健康促進活動、員工健康檢查、廠內護理師/醫師諮詢服務 ––––––––––––––––- ● 本廠備有交通車、單人宿舍、租屋補助($2000/月)，提供戶籍所在地距本廠30公里以上人員依規定申請。 ● 到職即依比例給予特休（優於勞基法給假制度）

KPMG Global Digital Village為數轉型的領導顧問公司，我們正在找尋一位具有5-10年工作經驗的數據分析加入我們的團隊。作為數據分析副理，您需要能領導一個2-3人的團隊進行專案，負責數據分析、AI藍圖規畫等工作。您也需要與客戶進行訪談及互動，了解業務需求，規劃專案內容並將數據轉化為實際行動和策略。此外，您將負責專案管理，包括時程規劃、跨團隊溝通協調，以確保項目的成功實施。

1. 市場風險管理系統架構及管理流程之持續檢視/強化 2.各項外部規範限額控管系統平台規劃及後續建置管理: 配合相關規範要求所建置控管平台。 3. 規劃新種金融商品管控流程: 針對交易限額、交易評價、交易系統及監控管理報表、資本計提等，參與前中後台新產品專案討論。 4. 規劃建置市場風險資料庫:建置支持數位化、自動化、整合化市場風險的資料庫。 1. Continuously review and enhance the architecture and management processes of market risk management systems. 2. Plan, implement, and manage system platforms for controlling external regulatory limits, in compliance with relevant regulatory requirements. 3. Design control processes for new financial products, including transaction limits, valuation methodologies, trading systems, monitoring and management reports, and capital requirements; participate in front , middle , and back office discussions for new product initiatives. 4. Plan and build a market risk data warehouse to support digitalized, automated, and integrated market risk management.