轉職熱搜工作

【關於團隊】 AI數位金融事業群 - ＜AI 應用發展部＞ 是一個結合創新與技術的前沿團隊，充滿挑戰自我與突破現狀的熱情。我們專注於應用人工智慧技術，為遠銀內部提供AI人機協作解決方案，致力於解決業務及流程痛點以提升效能提升。團隊擁有協作共享的文化，鼓勵創意與實驗，您將有機會參與從0到1的AI應用導入專案，感受成果落地的成就感。部門採用靈活混合辦公模式，讓您在平衡生活與工作的同時，與遠銀共同持續探索AI發展的無限可能。 【職責內容】 1.設計並導入防詐系統，包括反詐欺平台、機器學習模型及大數據分析工具。 2.利用 AI 及機器學習技術，提升自動化風險判斷能力，並針對異常交易即時偵測與應變。 3.配合主管機關執行防詐相關業務，包含資料提供、專案配合及議題交流等事宜。 4.進行跨部門協作，規劃與推動防詐措施相關專案。 5.追蹤國內外最新防詐技術趨勢並提出創新應用方案。

KPMG 顧問服務部門的金融科技團隊，長期與金融業客戶合作，協助推動數位轉型與核心系統導入。我們的專案涵蓋金融風險管理、資產負債管理、財務分析等領域，並與國際解決方案供應商密切合作，實現技術落地與營運優化。 隨著金融業對數據分析與人工智慧應用的需求日益增加，我們正在尋找對金融科技有熱忱、具備系統導入經驗或潛力的夥伴，加入我們的團隊，協助客戶實現系統轉型與營運升級。 你將參與的工作內容包括： •協助銀行與金融機構導入大型系統（如市場風險管理、資產負債管理等）的導入與升級優化專案 •與國際軟體供應商（如 MSCI、Oracle）合作，導入業界最先進的技術與架構 •根據監理要求與營運需求，提供系統解決方案與資料應用建議 •協助導入資料分析模組，例如模型風險管理、預測分析等 •支援測試、教育訓練與系統上線後的維運工作 我們尋找： •對金融產業與科技應用有興趣，具備系統導入或IT專案實務經驗者尤佳 •具備良好的溝通能力與團隊合作精神，能在多方協作中推動專案進展 •資料處理與分析工具能力（如 SQL、Python、R） •對金融風險管理、監理趨勢有基本認識，並願意深入學習 •對於AI在金融業應用（如機器學習、智能分析）有興趣 •擁有統計、數學、金融等相關碩士學歷，或具備2–4年金融業系統導入／資料分析相關經驗 加入我們，你將有機會： •在實務中累積顧問經驗，了解金融業的實際需求與挑戰 •透過實務經驗快速成長，培養顧問應具備的專業能力與市場敏銳度 •發展多元職涯路徑，例如資料顧問、風控顧問或專案經理 •與跨領域團隊合作，拓展視野與專業深度

你將在 TB 級的大數據環境中，利用 SQL 與 BI 工具 串接數據基礎設施與業務決策。 你的目標是透過深度建模與視覺化，讓數據說話，驅動公司的增長與營運優化。 【工作內容】 - 高性能數據建模：在 BigQuery 環境中使用 SQL 建立分析資料集與指標模型，支援商業分析與 BI 報表。 - 指標體系建立：定義全公司的核心經營指標（KPIs），建立數據字典，確保各部門對數據口徑的定義一致。 - 數據驅動決策：針對業務痛點進行專題分析（如：用戶生命週期、流失預測、成本效益分析），提供具備行動建議的分析報告。 - 自動化看板建設：利用 Looker Studio / Power BI 等工具建置即時監控看板，實現數據透明化。 - 數據品質管理：協同 DE 團隊驗證異質環境（RDBMS 轉移至 DW）後的數據一致性，主動偵測數據異常。 【核心技術挑戰】 - 大數據查詢優化：在 TB 級環境中編寫 SQL，必須理解 Partition / Cluster 原理，避免 Data Skew 與運算成本失控。 - 冷熱數據應用：靈活調用不同存儲層級的數據，平衡分析深度與系統查詢負載。 【Must-have】 - SQL 專家：具備深厚的 SQL 功底，熟悉執行計畫（Explain Plan）優化，有處理大規模資料庫（MySQL , PostgreSQL , BigQuery）經驗。 - 數據建模能力：熟悉維度建模（Dimensional Modeling）理論，有設計過 Star Schema 或 Snowflake Schema 的實務經驗。 - 程式語言：熟練使用 Python（Pandas , NumPy）進行數據處理與統計分析。 - 視覺化工具：具備完整 BI 工具建置經驗（Looker / Tableau / Power BI 至少其一）。 - 雲端倉儲經驗：使用過 BigQuery 等雲端資料倉儲經驗。 - 工作經驗：具備 3 年以上相關工作經驗。 【Nice-to-have】 - 熟悉 dbt（Data Build Tool）進行數據轉化與版本控制者大加分。 - 有 A/B Testing 實驗設計、統計檢定（Hypothesis Testing）經驗。 - 具備雲端數據成本管理（FinOps）意識，能主動優化昂貴的查詢。 - 具備電商、金融或高頻交易等高數據量產業經驗。

1. 分析公司個應用系統，包含但不限於ERP、BPM、MS Power platform等系統流程，協作開發或優化前端與後端應用程式。 2. 訪談及分析公司各部門作業流程與工作痛點，設計改善工作流程或導入應用工具。 3. 負責公司工務、請採購、成本、進度、財務等大數據的數據清理及統合分析。 4. 統整管理各部門標準書文件、數據庫，建立知識庫作為AI發展基礎。 5. 營建機器人於施工現場的工序、成本、效能、風險與機會分析。

KPMG Global Digital Village為數轉型的領導顧問公司，我們正在找尋一位熱情、技術優秀的數據分析師加入我們的團隊。作為數據分析師，您將負責分析大量的數據，並從中提取有價值的洞察。您也需要與客戶進行訪談及互動，以了解業務需求，並將數據轉化為實際行動和策略。我們正在尋找具有Python和 R編程能力的候選人，並具有LLM專案經驗，且需具備與客戶互動的熱誠。

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

【職務介紹】 我們正在招募具備經營/財務分析專業知識與經驗的優秀人才。此職位將負責提供關鍵的分析數據，協助優化和改善財務報表、跨部門協作與專案推動，在這個角色中，你將不僅僅是數字的管理者，更是協助集團決策、提升財務透明度的關鍵夥伴！ 我們期待找到具有創新思維和實務經驗的專業人才，能夠在快速變化的環境中靈活應對挑戰，為公司做出貢獻。 【工作內容】 ● 優化財務展現：覆核子公司財務報表，提供專業洞見，確保全球帳務品質與一致性。 ● 提供關鍵分析數據：產出集團 SBU 管理報表，為經營團隊提供決策基礎與策略分析。 ● 預算與預測管理： 協助追蹤子公司預算與預測執行情況，確保資源運用最大化。 ● 協作與影響力： 定期與子公司財務團隊交流，共同制定優化方案，提升集團整體效率。 ● 專案與策略： 主導多元專案，參與年度財務會議規劃，成為集團決策的重要參謀。 【成為這個團隊的一員，你有機會】 ● 深入了解國際集團運作模式，成為財務領域的多面專才。 ● 擁有多元專案的實作機會，快速累積高階管理經驗。 ● 與專業團隊並肩合作，在挑戰中持續學習與成長。 *** 立即投遞履歷，探索你的未來！*** 在我們的支持下，你將不僅是財務專業人士，更是推動企業進步的關鍵力量！

1. 業務需求分析與數據口徑釐清 -與業務、財務、營運單位進行需求訪談，理解實際作業流程與管理痛點 -協助將「想看的問題」轉換為可量化的數據指標與分析方式 -協助定義並維護報表指標口徑，確保跨部門數據一致性 2. Power BI 報表與分析模型設計 -使用 Power BI 設計管理報表、分析頁面與互動式視覺 -參與資料模型（Star Schema / Fact-Dimension）規劃，提升報表效能與可維護性 -撰寫並優化 DAX，支援多指標、多維度的分析需求 3. 資料整合與基礎資料處理 -與 IT / DBA 協作，理解並使用既有資料來源（ERP / ODS / DW） -進行必要的資料清理、驗證與邏輯檢核，確保報表數據正確性 -協助檢視 SQL 查詢結果與資料結構是否符合分析目的 4. 使用者溝通與報表導入 -協助使用者理解報表設計邏輯與指標意義 -提供基本操作說明，降低使用者對 IT 的依賴 -收集回饋並與團隊討論優化方向 【必要條件】 • 具 Power BI 實務經驗（含 DAX、資料模型概念） • 熟悉 SQL 基礎查詢，能理解資料表關聯與查詢邏輯 • 具備良好溝通能力，能與非技術單位討論需求與問題 • 對數據分析、管理報表有熱忱，願意理解實際業務流程

1. 與業務使用者進行需求訪談與流程討論 2. IT 相關服務的專案管理 3. 公司商務領域的數位化（應用系統、人工智慧、數據）轉型 1. Engagement and Process Discussion with Business Users. (FIN domain) 2. Project Management on IT Service 3. Digitalization (application, AI, data) Transformation for business domain

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.