轉職熱搜工作

1.數據源擷取與整合(30％) -主導數據獲取策略，透過網路爬蟲(Web Scraping)、API介接或資料庫查詢等方式，自動化整合內外部多源數據。 -建立並維護數據清洗、驗證與特徵工程的流程，確保數據品質，為後續建模奠定穩固基礎。 2.預測模型建構(10％)、驗證(30％)： -針對不同的商業問題，研究、選擇並應用最合適的統計學與機器學習模型 -進行模型參數調校，並透過交叉驗證等方法，客觀評估模型的準確性、穩健性與商業效益。 -量化並解釋模型的預測不確定性，為決策提供風險評估的科學依據。 3.數據視覺化(10％)： -將複雜的數據洞察與模型結果，轉化為清晰易懂的互動式儀表板或視覺化報告。 4.知識文件撰寫(20％)： -建立並維護詳盡的專案技術文件，包含數據字典、模型架構、程式碼註解與實驗記錄。 -將數據科學的思維與方法，透過分享會、報告等形式，在組織內進行知識擴散與轉移，提升數據素養。

【需求蒐集與系統設計】 1. 與使用者（政府單位、市民、企業）及專案團隊討論功能需求，分析並撰寫系統需求規格書。 2. 依據產品模組架構，規劃後端系統及前端介面的整合流程與數據交換模式。 3. 針對跨系統的數據交互進行資料架構設計 【系統整合與介接】 1. 評估並規劃與第三方服務、企業端系統、政府數據平台的 API/SDK 介接方案。 2. 設計並優化高併發量、高可用性的系統架構，確保系統在大規模用戶使用下能維持穩定效能。 【技術顧問與問題排除】 1. 作為技術橋樑，協助開發團隊、專案管理團隊及業務部門溝通，並提供系統設計與整合的最佳實踐。 2. 協助偵錯與進行系統問題根因分析（Root Cause Analysis），保證系統品質與安全性（例如個資法遵、系統防護）。 3. 定期審視系統效能、可靠度與安全機制，提出升級或優化建議。

遠傳電信正在尋找商業分析師，你/妳將會成為數據分析團隊的一份子，負責瞭解所面對的業務挑戰，確認問題並提出假設，用數據解答可能成因，提出決策建議，加速數據洞察的落地與迭代，和產品與行銷團隊同仁一同驅動遠傳用戶價值的成長。 1. 協助追蹤市場競爭狀況並解讀主要數字 ━了解部門目標與主要KPI，建立數據追蹤機制，透過數據驅動決策 ━與同事們共同討論，設定假設並用數據解答可能成因與建議做法 2. 協助商業決策或風險識別，以數據分析並建立行動方案 ━運用數據洞察發掘問題，提出假設並找出機會點 ━提出具體可行的優化方案，並與產品經理合作推動執行 ━追蹤方案實施成效並持續優化 3. 實驗設計與成效分析 ━設計並執行A/B測試，驗證假設 ━分析實驗結果，提供具體改善建議 ━建立實驗框架，促進產品持續迭代優化 4. 新商模建立 ━找出事業新機會：了解目前所面對的業務挑戰，進一步能釐清問題並提出假設，找出透過資料分析，洞察客戶行為/屬性，描繪客戶畫像與客群標籤，分析用戶行為模式，預測未來趨勢，從而找出事業新機會 ━產業資料蒐集與解析：針對特定產業、商業模式或企業，蒐集相關資料釐清其關鍵指標，進行現況說明與趨勢分析；並根據事業/行銷/產品部門所需，提供相關具洞見的分析報告與建議 5. 數據運用推廣 ━建立自助式分析工具與儀表板，並確保其運作效能 ━促進對接商業團隊的數據驅動的決策文化

1.視覺影像分析/視覺影像處理 a.視覺影像雜訊處理 b.視覺影像強化 c.視覺影像特徵分析 d.影像壓縮處理 2.數據統計分析及處理 3.雷達資料分析及處理(clustering/filter/tracking) 4.感知模型訓練資料處理 5.ADAS系統相關整合

1. 熟悉線上廣告行業，負責廣告變現相關分析及廣告執行經營分析工作 2. 構建業務數據指標體系，並以此為基礎進行問題診斷進而輸出業務改善建議，形成數據策略反饋 3. 通過定性和定量方法對組織內流程、人員效率進行數據規劃、收集、處理、分析和預測 4. 對廣告產品與受眾人群進行深入研究，找到與業務的結合點，輸出對業務的提升與改進方案

工作內容: 1 設計和建立資料分析報告和資料儀表板， 2.提供資訊視覺化及說明分析。 3.運用統計概念與資料驅動思維，收集和清理各類型資料，並設計資料分析方法，建立相關資料應用。 4.跨系統資料梳理及資料倉儲整合(ETL)應用(SSIS、Store Procedure)。 專業能力: 1.對數據分析具有統整運用能力,具有撰寫良好的分析報告能力。 2.對於探索資料具有熱忱與好奇心，會主動了解相關技術與知識。 3.能直接面對使用者與需求單位，具備細心、耐心、清晰的邏輯思維與簡報能力。

1.數據洞察與商機發掘 -熟悉個人金融商品及數位客群經營經驗，包含財富管理、信用卡與貸款等。提供前(客戶需求洞察)、中(風險管理)、後(客戶服務)之全面性運營模式導入。 -深入分析營運數據與客戶行為，協助業務單位挖掘潛在機會，驅動整體經營績效提升。 2.新數據與新科技的商業應用 -熟悉金融相關產業大數據分析，洞察客戶需求/行為/偏好為基礎，辨識新數據、新科技的金融應用機會及導入價值，推動跨單位創新應用場景落地。 -具備GA數據分析、生成式AI應用開發之相關背景經驗者尤佳。 3. 策略規劃與解決方案導入 -與業務/行銷/產品/研發/IT等部門密切合作，彙整與分析業務需求。 -規劃跨部門整合的數位解決方案，並推動執行確保專案成果符合業務目標

1. 規劃個人金融的數據應用平台： 整合數據調用、分析、視覺化、智能化等技術，支持業務場景發展。 2. 負責個人金融領域的業務知識庫管理與功能優化： 提升資訊查找效率與知識運用品質，以支持AI應用發展。

1. 負責對接個人金融海外數據庫與行銷自動化平台開發團隊，規劃各項目功能與推動落地運營。 2. 負責個人金融協銷產品數據分析與機會挖掘，規劃對應數據行銷策略與優化。