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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)

工作內容如下: 1. 跨單位溝通：擔任技術諮詢對象,協助非技術單位排除系統使用問題,將需求轉化為技術解決方案,並與外部廠商進行溝通。 2. 系統維護：委外系統的故障排除（Debug）、SQL 報表撰寫及數據分析。 3. 專案管理：獨自負責專案管理、需求訪談與流程設計。 個人能力與特質: 1. SQL：能看懂撰寫 View 和 Stored Procedure,具查詢優化概念更佳。 2. 技術文件：具有撰寫PM相關技術文件之經驗。 3. 個人特質：好溝通,自學能力強,對工作具責任感。

1.依照部門單位需求，進行需求訪談，彙整系統需求進行歸納設計。 2.整理系統流程與規畫功能邏輯，撰寫相關規格書文件。 3.執行專案與各單位溝通協調。 4.設計測試案例，並驗證產出的系統符合需求，協助需求單位進行驗收。

1.產品市場大數據分析，提出具建議價值的input。 2.市場供需相關因子與指標分析，做為庫存備料與交期判斷依據。 3.原料周轉天數管控、備料準確率分析、庫存調度掌控縮短交期。

工作內容: 1.產品專案製程數據收集與分析: 收集、整理、分析生產過程中的各種數據，包括但不限於良率、缺陷率、製程參數等，並利用統計方法(如SPC, DOE) 找出製程問題的根本原因。 2.製程改善方案制定: 根據數據分析結果，提出製程改善方案，並評估其可行性和有效性。 3.製程監控與預警: 建立製程監控系統，設定預警機制，及時發現製程異常，避免不良品的產生。 4.數據分析工具開發與維護: 參與或開發數據分析工具，例如系統儀表板、報表等，協助現場製程工程師更方便地獲取和理解數據。 5.歡迎中高齡具相關經驗者來應徵

本職位將負責推動企業級資料倉儲、數據中台及數據整合平台的架構規劃與治理，確保雲端數據平台技術的成功，以支持數據驅動的轉型目標。負責設計與實施BI商業分析及AI應用系統，整合多元數據流，並確保資料治理最佳實務的落實。需遵循國家個人資料與隱私法規，領導雲端架構規劃及資安規範的符合性，確保政府與企業數據使用的效能、穩定性與安全性。

本職位主要負責建置並最佳化數據管線 (Data Pipeline)架構，為跨部門團隊提供資料收集與處理流程設計。需具備從零開始建立並持續優化資料系統的能力，經驗豐富的數據管線設計師與ETL開發人員的角色。將協助軟體開發人員、資料庫架構師、數據分析師與資料科學家提供數據專案的技術支援，確保專案中交付的數據品質，以滿足團隊、系統與產品的數據需求。 1. 數據平台開發：設計並實作現代化數據平台或資料湖倉，透過自動化流程提供數據應用與服務，並優化架構的擴展性。 2. 數據管線開發與設計：開發資料湖倉的ETL流程；負責驗證載入後的資料品質，並建立必要的監控與效能調校程序。 3. 數據分析協作：運用工具擷取營運效率與關鍵業務指標以提供業務洞察；與業務分析師、資料科學家及產品管理團隊密切合作。 4. 業務需求分析：扮演分析角色，快速且徹底地分析業務報表與分析需求，並建立及維護報表與流程的技術規格文件。

1. 設計、開發和維護軟體應用程序 2. 與跨功能團隊合作，理解需求並提供技術解決方案 3. 撰寫和維護技術文檔 4. 話務預測模型建立 5. 解決技術問題並進行性能優化

＜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).

在全球製造業加速邁向智慧化的過程中，臺灣機械產業正迎來重新定義未來生產力的關鍵時刻。從 AI 驅動的智慧機器人、無人機，到智慧工廠與自動化系統，每一次技術突破，都在改寫產業的運作方式，也開啟全新的機會與可能。 產科國際所致力於將前瞻工程技術與市場趨勢洞察，轉化為引領產業升級的策略藍圖。如果您具備相關領域專業，對技術發展與應用需求的探索充滿熱情，並期待將專業洞察轉化為影響產業的關鍵策略，誠摯邀請您加入我們，一同開創美好的未來。 【工作內容】 01. 探索智慧機器人、無人機、產業機械設備、高科技電子設備等領域的技術應用需求，並追蹤全球趨勢脈動。 02. 針對機械產業進行研究分析，包含：產值統計預測、發展趨勢、產業鏈現況分析及情報資料庫建置。 03. 盤點企業與法人之合作需求，推動機械產業之產品技術應用探索與媒合推動。 04. 負責政府國際合作專案計畫之規劃、執行與管理，並落實政府科研計畫執行。 我們重視每一位夥伴的專業成長，提供彈性工時、進修補助及參與跨國專案的學習機會，讓您在累積實務經驗的同時，也拓展個人的策略視野。 【關於我們】 工研院產業科技國際策略發展所（簡稱：產科國際所 ISTI）是臺灣產業的重要國際智庫，並以「ISTI 為支點，助推臺灣產業改變世界」作為 2030 年願景。 產科國際所致力於從全球視角出發，結合歐洲、美洲、日本及東南亞等駐外據點之國際網脈，協助臺灣產業掌握關鍵趨勢、鏈結國際資源，並形塑具前瞻性的產業發展策略。 旗下經營的 IEK 產業情報網 (http://ieknet.iek.org.tw/) ，系統性整合長期產業研究能量、關鍵數據與方法論，以智庫級洞察支援企業策略決策，是國內產業情報資料庫的領導品牌。