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•底層架構設計： 設計與維護硬體抽象層 (HAL)，實現軟硬體解耦，建立標準化通訊協議。 •中間件優化： 優化機器人中間件（基於 ROS2 / DDS），確保感測數據與控制指令在分布式系統中的低延遲同步。 •即時系統調優： 實作 RTOS (Preempt-RT) 即時環境下的系統調度與記憶體管理，確保 1kHz 以上的控制循環穩定。 •系統整合： 負責 AI 推論模組與底層控制模組的異質運算資源配置(如 GPU/CPU 負載平衡）。

【為什麼你要加入中租實習生行列?】 -師父引進門：實習過程有專門Mentor指導，不怕求助無門。 -工欲善其事：完善的電腦設備及環境，滿足你在開發學習上需要的所有資源。 -制度化開發：帶你了解國際級規模企業的作業制度，建立良好開發習慣。 -近朱者則赤：跟著優秀的團隊一起學習成長，耳濡目染，習慣卓越。 -贏在起跑點：表現優良者，畢業後有優先轉正機會，及早獲得加入大型企業門票。 【實習期間】 - 2026/07至2027/06。 - 每週一至五排班至少3天。 【技能要求】 1.曾經學習過一種資料庫，例如MSSQL、PostgreSQL、MySQL或Oracle資料庫等。 2.曾經學習過Python程式設計或其他程式語言。 【工作內容】 - 與AI應用工程師合作：進行各種AI Agent與Agent Skills設計，整合AI常見技術如RAG、Fine tunning，讓大語言模型編排各類工具執行任務，促進各事業單位運用生成式AI技術降本增效。 - 與微服務工程師合作：進行Python API開發、K8s CI/CD、共用服務開發維運、與.NET微服務整合、監控告警、API管理等，為應用系統創造最佳品質。 - 與數據工程/分析師合作：進行資料導出、資料導入、資料清理、資料轉換作業、Data Pipeline開發、資料特徵標記，結合Text-to-SQL技術讓AI挖掘數據價值。 ※歡迎大學四年級在校生或碩士班在校生應徵。 【學習及發展】 1.在本職務中可以熟悉了解大型企業IT團隊運作模式並累積實戰經驗。 2.透過與AI應用工程師的合作，可以學習大型企業如何與生成式AI技術接軌並投入實際營運產生效益。 3.透過與微服務工程師的合作，可以學習應用系統如何藉由容器化平台與微服務生態系，建構高度自動化之高品質資訊服務。 4.透過與與數據工程/分析師的合作，可以學習資料倉儲及資料市場的開發過程，及瞭解大數據平台的維運作業工作內容，及瞭解企業內各單位數據應用的場景。

1.數據蒐集與清理 ・建立並維護電商平台(蝦皮、momo、蝦皮廣告等)的數據收集流程 ・撰寫爬蟲或使用API,蒐集商品、價格、銷量、評價等數據 2.數據分析與報表 ·建立銷售、流量、關鍵字、競品比較等分析模型 ・使用 BI L具(Power BI、TableauㆍGoogle Data Studio)製作可視化報表 ・追蹤並分析行銷活動(廣告投放、折扣 )的成效

協助健康/醫藥/流行病學相關研究計畫之研究設計或統計分析 (1) 具基礎流行病學概念，熟悉生物統計分析方法 (2) 熟悉統計分析軟體（如SAS、SPSS、R、Stata等） (3) 具健保資料庫（或臨床資料、健康資料）分析實務經驗 (4) 研究設計邏輯好、自主學習能力強 (5) 態度積極、細心負責，對研究工作有熱忱 【薪資待遇】比照國立臺灣大學計畫專任研究助理支給參考表，學士36,300起、碩士41,500起。 【工作時間】全職，周休二日，彈性上下班(8:00-9:00、17:00-18:00) 【科系限制】數學統計學門、公共衛生學類 【工作經驗】不拘 【電腦專長】SAS、SPSS、R、Stata 【中心網站】https://hdrc.ntu.edu.tw/Default.html

精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司，精藤做為集團資訊整合的中心，不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任，同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後，除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外，亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤，除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護（如：物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統，與情報分析系統......等數以百計的資訊系統，精藤皆自行開發與維護），更有完善的公司治理與開發標準，可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外，精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展，例如：雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等，誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 職務內容主要包含行銷投廣與商品貼標等專案執行，核心工作內容包含： 1. 透過數據驅動的方式結合技術與商業行銷思維，優化客戶經營與零售營運效能 2. 分析顧客消費行為與生命週期，找出拉新、留客、喚醒等關鍵因子 3. 開發顧客分群、個性化推薦、流失預測等模型，提升轉換率 4. 設計並執行實驗（如 A/B 測試），評估新模型、活動與行銷策略的成效 5. 以自然語言(NLP)、大型語言模型(LLM、RAG、AGENT)、機器學習模型，與同仁共同開發建置及維運商品標籤庫、標籤模型、會員標籤、商品推薦系統...等應用 需求能力： 1. 自主學習與新技術研發能力 2. 熟悉 Python 與 SQL 進行資料分析 3. 熟悉常見機器學習工具與演算法（如 Scikit-learn、XGBoost、LightFM、CF 等） 4. 熟悉NLP相關的機器學習模型、深度學習模型開發(Summarize、Labeling) 5. 熟悉向量資料庫(faiss, pg_vector…) 6. 具備雲端技術使用經驗(Azure、AWS) 7. 具備程式碼版控、模型版控能力(Git)

崗位核心職責 一、智慧數據分析與業務洞察 1.建構並完善業務的數據監控與指標體系，能敏銳地發現數據波動背後的業務問題與機會。 2.獨立完成從資料擷取、清洗、分析到洞察提煉的全流程，產出高品質的分析報告，並為營運策略、產品最佳化提供有資料支撐的建議。 3.超越常規描述性分析，主動運用因果推論（如雙重差分、合成控制法）、歸因分析、預測預警等AI方法，深度診斷業務根因，揭示關鍵驅動因素。 二、AI模型與應用落地 1.將至少20％的工作重心投入於AI應用的探索與實踐，主導或深度參與智能決策產品（如智能推薦、用戶畫像、時序預測、自然語言處理NLP）的方案設計、效果評估與落地優化。 2.與演算法工程師、產品經理緊密協作，為演算法最佳化提供資料分析支持，並將資料分析成果轉化為可解釋、可操作的資料產品或自動化解決方案。 3.探索並推動資料治理體系的智慧化升級，例如利用AI實現元資料管理、資料品質監控與異常檢測的自動化。 三、跨部門協作與賦能 建立高效率的跨團隊合作機制，確保數據分析結論與AI解決方案能有效傳遞給技術與非技術夥伴，並推動落實。 透過組織工作坊、內部培訓等形式，提升整個組織的資料素養和AI應用能力，催化資料智慧在業務場景中的規模化應用。 必需條件： 學歷與背景：統招本科及以上學歷，統計、數學、電腦科學、資料科學或AI相關專業優先。 工作經驗：擁有3年以上網路或相關產業的資料分析經驗，有知名大型網路公司（大廠）完整專案經驗者最佳。 AI實踐：具備成熟的AI計畫實戰經驗，至少在以下一到多個領域有深入理解與實踐：使用者畫像、智慧推薦、因果推論與歸因分析、時序預測、自然語言處理（NLP）。 技術工具： 熟練使用 SQL 進行複雜資料擷取與處理。 精通 Python 或 R 進行資料分析和建模。 熟悉常用資料視覺化工具，如 Tableau 或 Power BI。 核心能力：具備優秀的邏輯思維、資料敏感度和商業洞察力，優秀的溝通表達能力和專案推動力。

DATA 團隊隸屬於數位數據發展本部，主要任務為推動資料運用並創造商業價值。目前團隊主要負責商品推薦、會員模型、商品分析等專案，積極嘗試導入 AI 進行資料為核心的內外部工具開發；同時也會協助行銷、產品部門資料相關需求。 隨著資料應用場景不斷擴展，我們希望找到一位具備紮實分析能力與商業思維的資深數據分析師，深度參與資料驅動決策與預測模型建立。 工作內容 ● 針對業務目標進行資料探索與分析，挖掘潛在商業機會與問題根因 ● 建立預測模型(如會員流失預測、訂單預測等)，解決或優化實際商業問題 ● 開發自動化報表與監控儀表板，追蹤關鍵業務指標變化，提升需求處理效率 ● 與行銷、產品、業務等部門協作，將分析結果轉化為可執行的商業建議並推動 ● 協助各單位資料需求，快速釐清需求並產出對應成果 條件要求 ● 3年以上資料分析相關工作經驗，具備獨立執行分析專案的能力 ● 熟練使用 SQL 進行複雜資料查詢、清理與處理，曾處理大規模資料集經驗佳 ● 熟悉 Python 與常用分析套件，如 pandas、numpy、scikit-learn 等 ● 熟悉資料視覺化工具，如 Tableau、Looker Studio ● 理解統計學基礎概念，具備機器學習基礎知識，有實際建立預測模型的經驗 ● 具備邏輯思維與問題解決能力，能從模糊的業務需求中定義分析方向 加分條件 ● 具備旅遊業、OTA、電子商務或相關產業經驗，熟悉產業特性與用戶行為 ● 有推薦系統、會員分群、需求預測等實務建模經驗 ● 有使用 GCP 相關服務經驗(如 BigQuery、Cloud Functions 等) ● 理解 AI/LLM 技術應用，曾參與 AI 相關專案開發 ● 具備自動化思維，能將重複性需求轉化為可重複使用的工具或流程

主要協助公司進行營運流程的數據化與資料庫建置。你需要處理來自不同合作單位的繁雜資訊，確保數據的精確性以支援公司決策。 1.營運資訊搜集與整合： 針對專案需求，向外部合作夥伴（如飯店、車隊、各類供應商等）進行規格參數、營運數據之搜集與彙整。 2.資料庫維護與數據清洗： 負責原始數據的除錯、清洗、分類與標準化，將非結構化資訊轉化為系統可用的標準格式，並定期維護資料庫更新。 3.問卷工具管理與執行： 設計資訊收集表單（如 Google Form / SurveyCake），並負責後續的發放、進度追蹤、催收以及回覆內容的邏輯檢核。 4.報表製作與基礎分析： 協助將收集之數據產出統計報表，分析資源使用效率、成本結構或其他營運指標。 5.其他主管交辦事項： 協助部門行政事務及跨部門數據支援。

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.