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▍關於永盛徵信｜抽絲剝繭，以真為基 在這個資訊如潮、虛實交錯的時代，徵信之道已不僅止於現場調查與目擊蒐證，更必須擁抱龐雜數據與隱匿脈絡之間的交織，從看似無關之處找出關鍵，從表象之下還原真相。 永盛徵信深信，「誠信」與「真實」須建立在精準分析與縝密推理之上。 而情資分析師，正是這條道路上最冷靜的思想者——以數據為劍，以邏輯為盾，與調查前線並肩，在一切仍混沌之際，先見破綻、先覺風向。 ▍職務說明｜分析不只是技術，更是一種責任 情資分析師於永盛徵信，為整體案件運籌帷幄的核心後勤者，您所處之位置，非在明處奔走，卻扮演每一場決策前的智囊角色，您需分析案情資訊流向、揭示潛在關聯，甚至研判對方行動邏輯與反應模式。 這不是冷冰冰的資料堆砌，而是一場心智的編舞； 每一條社群動態、每一筆財務流動、每一次不尋常的網路行為，皆可能藏著一個待揭的事實，我們需要的，不僅是資料處理者，而是能從雜訊中辨清信號，從碎片中拼出全貌的真相建築師。 ▍職責範疇｜縱覽千象，以智取證 ▪️ 資料蒐整與脈絡建構 整合來自調查現場、委託人提供、社群媒體、公開資料庫、財務記錄等多源資訊，建立完整案件輪廓。 ▪️ 資料交叉比對與可疑行為剖析 利用比對工具與人工作業交互操作，分析可疑聯繫、關係網路、異常金流或潛在線索，以揭示隱藏的問題或趨勢。 ▪️ 行為模式推演與風險預判 依據資料足跡與歷史行為，預測目標可能後續動向，協助團隊擬定監控策略與證據截取時機。 ▪️ 數位情資圖像化與邏輯整理 以圖表、邏輯地圖、事件線軸等方式呈現資訊流動與關聯圖譜，使團隊快速理解複雜案情架構。 ▪️ 跨部門協作與策略提供 與調查、法務、談判、心理部門緊密配合，提供決策所需資料與預判建議，成為各部門間的智慧支援中樞。 ▍我們尋覓這樣的您 ❖ 熟稔資訊整合、情資分析、社群數據觀測、OSINT技術尤佳 ❖ 具3年以上數據分析、金融調查、徵信研究、網路安全或相關經歷者佳 ❖ 熟悉資料查找工具、社群平台監測、公開紀錄查詢與數據視覺化工具 ❖ 擁有優異的邏輯推理、細節洞察力與紀錄能力 ❖ 對資訊保密與倫理原則有高度自覺 ❖ 能承受長時間腦力工作，對「真相」懷抱堅定信念與極高耐心 ▍在永盛，您將獲得── ✦ 實際參與社會最真實的交鋒現場 不再是數據後端無關痛癢的觀察者，而是能真正改變案件走向、影響命運軌跡的分析核心。 ✦ 案件橫跨多領域之分析挑戰 從外遇行蹤、網路騷擾、財產詐欺到企業商業糾紛，挑戰複雜程度遠超單一產業，累積多維度視野。 ✦ 與調查實務現場無縫銜接 您的分析，將即時回饋調查現場，使之更精準、更有針對性，也更快速掌握機會點。 ✦ 高度機密環境與系統化作業制度 永盛設有嚴格資料保護與資訊分層制度，讓您在保密與高效並行的專業體系中發揮所長。 ▍應徵方式｜以理性鍛真實，以智慧照真相 若您相信，資料能說話、數字能述事，若您渴望成為那位，在紛亂資訊之海中找到關鍵碎片的冷靜思考者，邀請您投遞履歷，成為永盛徵信不可或缺的智識之眼。 🔍 深入了解永盛徵信與服務內容：https://www.ysdet.tw/ 【永盛徵信社】 永字載道，誠信為基；盛字載心，人本為懷。唯專業與人本，能成就真實與信任。

1.了解並研究各產業客戶多元化的商業需求與議題，包括數位轉型、自動化、資料治理、上雲規劃、科技變革等。 2.協助客戶應用流程設計、資料分析、科技工具解決問題，包括現況盤點訪談、未來藍圖規畫、程式設計、資料庫設計、視覺化報表等技能。

維護營運數據產製與協助相關業務單位資料分析(包含但不限於EP,MBO,RAROC,PBI-dashboard資料) 1.資料計算 - 確保執行計算正確性及完整性 2.配合使用單位定期提供管理報表(PBI,CUBE) 3.提供業務端所需之分析服務以及分析報告

＜About the job＞ As the AI Software Engineer, 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＞ Responsible for deploying the AI/Data Science collaborative framework and building the AI model and data operating infrastructure. Using software development experience to design and develop high-performance automated systems for AI development and operation. As below: ．Collaborating with Data Scientist/AI ML Engineer team, other software system development teams, and the infrastructure team. ．Ability to utilize various tools/methods to build the MLOps/DataOps/DevOps and deploy and manage the AI Development framework and infrastructure ．Developing infrastructures for data transformation and ingestion and automating important infrastructure to process data ．Deploy AI models to the Inference server and optimize the performance of the model serving operation reliably and efficiently. ．Assist the Data Scientist/AI ML Engineer team in converting the AI models into APIs to serve other systems or integrate with other systems. ＜Skill Sets＞ (1)Excellent problem-solving and troubleshooting skills. (2)Genuine passion for learning new technologies and open-source projects. (3)Familiarity with Python and Java (python is a must) (4)Good understanding of the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure/networking knowledge. (5)Experience with GitLab CI/CD (Nice to have but not necessary) (1)Experience with MLops and Model Serving tools. (2)Experience in GPU programming and performance tuning (3)Being familiar with AZURE (or AWS) cloud infrastructure will be a plus (4)Familiar with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s)

1. 研究與探索新興技術 o 負責研究 AI、GAI、區塊鏈、資料管理平台 等前沿技術。 o 追蹤技術趨勢，分析新技術如何應用於金融或數位服務，並評估其可行性。 2. 快速建立技術概念驗證（PoC） o 透過原型開發（Prototype）或概念驗證（PoC），測試新技術的實際效能與應用價值。 o 找出適合導入的技術，並協助規劃如何與現有系統整合，加速技術落地。 3. 內部技術支援與最佳實踐 o 針對內部團隊的技術需求，提供專業的建議與解決方案。 o 參與技術決策，協助工程團隊解決開發過程中的技術問題，提升整體技術能力。 4. 分享技術知識，提升團隊專業能力 o 定期或不定期進行技術分享，例如新技術的應用案例、技術研究成果、開發技巧等。 o 透過內部研討、文件撰寫或教學，幫助團隊成員提升技術能力，促進知識交流 ※ 你在這個角色中的影響力 •你將是技術探索的核心推動者，負責為公司找到具潛力的新技術，並驗證其應用價值。 •你將協助技術團隊解決挑戰，讓新技術能夠更順利落地，提高產品的創新能力。 •你將能夠參與關鍵技術決策，影響公司未來的技術方向與發展策略。 【所需技能】 1. 至少熟悉一種程式語言及其框架 2. 快速學習與實作能力–能夠快速掌握新技術，並進行概念驗證 (PoC)，透過實作驗證技術可行性。 3. 原型開發 (Prototype Development)–具備撰寫原型系統的能力，能夠快速測試想法與技術應用，為團隊提供可行性參考。 4. 技術評估與競品分析–熟悉不同技術方案的優勢與限制，能夠透過基準測試 (Benchmark) 提供數據支持，協助團隊做出最適合的技術選擇。 5. 應用場景判斷能力–了解不同技術的適用性，能夠根據業務需求評估技術方案，確保技術能有效解決實際問題。 6. 數據處理與機器學習基礎–具備基礎的數據處理能力，能夠應用機器學習模型來分析數據，提升產品或系統的智能化應用。

你將站在電力技術與市場需求的交會點，負責智慧電網相關產品之規劃、整合與推動，串聯研發、業務與行銷團隊，協助產品從技術概念走向實際應用與市場落地。 工作內容如下： 1.負責電力系統與智慧電網相關產品之規劃、整合與推動。 2.與研發團隊協作，掌握產品開發進度、功能需求與技術方向。 3.協助定義產品技術亮點、應用情境及市場溝通內容，產出相關 Sales Kit。 4.串聯業務、行銷與技術團隊，推動產品落地與應用拓展。 5.針對設備狀態監測、故障分析與預測維護需求，提出產品規劃方向與模型需求。 6.將複雜技術內容轉譯為客戶與業務端易於理解的解決方案架構。

1.客戶體驗規畫師：以客戶角度經營數位理財行銷平台 2.市場趨勢洞察家：追蹤數位金融趨勢，掌握市場與同業動態 3.打造品牌吸引力：用創意及幽默感，進行財管商品行銷規劃 4.樂於用數字說故事：分析成效數據，從數據中找出優化秘訣 1. Customer Experience Planner: Manage digital wealth management marketing platforms from a customer-centric perspective. 2. Market Trend Analyst: Monitor digital finance trends and track market and competitor developments. 3. Brand Engagement Builder: Plan wealth management product marketing through creativity and a sense of humor to enhance brand appeal. 4. Data-Driven Storyteller: Analyze performance data and identify optimization opportunities based on insights.

【CRM 數據分析施的任務？】 －進行銷售和會員行為等分析，發現機會和問題，提出改進建議。 －不定期分析行銷活動，提出結果與建議 －構建、開發和維護數據模型、儀表板和績效指標。 －與CRM行銷人員協作，運用數據分析輔助會員經營。 －與內／外部相關單位共同營運管理數據，確保數據質量及Data pipeline運行。 －建立機器學習模型以提高會員經營成效。 －定期產出會員與銷售數據分析報表。 【誰適合擔任CRM數據分析師？】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資料科學等。 －至少一年資料科學、會員經營或相關領域的工作經驗。 －熟悉資料庫管理工具及資料庫語法SQL。 －精通數據分析相關程式語言尤佳，如 Python －出色的統計分析和數據解讀能力。 －具備商業與市場洞察力，得以透過數據分析提出建議。 －擅於溝通協調，能夠與不同職能的團隊成員合作。

1.根據內外部業務需求，提供數據分析與洞察 2.以商業應用角度解讀分析結果，並提供對應策略建議 3.熟悉內部數據平台，對內及對外進行使用推廣 4.跨部門、跨集團，及外部數據合作洽談 5.執行主管交辦事項與專案 【薪資待遇】月薪依能力與經歷核敘；若績效達平均水準者，年薪約77~95萬，績效優者年薪將更高。