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【工作說明】 1.具備資訊安全管控實務經驗 2.開發專案執行並能配合客戶稽核參與 3.負責安全相關內部規格管理與資安網頁管理 4.建置、維運資訊安全資料分析系統 5.透過數據手法分析資訊安全相關記錄，優化企業資訊安全偵測機制 6.建置、維護資訊安全儀表板系統

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.

【職務內容】 1. 負責分析資料集與指標模型建置，於BigQuery及Lakehouse平台進行Data Mart規劃，涵蓋需求釐清、資料建模、驗證、上線與維護 2. 定義與維護核心指標及數據字典，與各事業單位對齊指標口徑與商業邏輯 3. 與資料工程團隊協作進行數據品質驗證、異常偵測與問題追蹤，確保資料正確性 4. 負責BI商業看板設計與維護，協助AI/BI自助查詢工具導入、品質優化與使用者培訓 5. 運用資料分析回應營運需求，並與CDP、分群團隊協作進行專題分析與資料治理 6. 彈性上下班時間 【必要條件】 1. 相關工作年資3年以上，有數據分析、Analytics Engineering或商業分析相關經驗 2. 熟悉SQL與雲端資料倉儲（如BigQuery），具大規模資料處理與查詢成本概念，並有Python基礎資料處理能力 3. 具分析資料集或維度模型（Star Schema）設計及上線經驗，能進行資料建模、驗證與品質檢核 4. 具需求分析與指標定義能力，能釐清商業需求並與不同單位對齊資料定義 5. 熟悉至少一種BI工具（Looker Studio、Tableau、Power BI），具需求訪談至上線交付經驗 6. 具良好溝通與商業分析能力，能向非技術團隊清楚說明分析結果與指標定義 7. 有AI工具（如Claude、Gemini等）實際應用經驗，能運用於日常分析與工作流程 【加分條件】 1. 具dbt、Git、Modern Data Stack、Lakehouse或Semantic Layer相關經驗 2. 具Databricks、Snowflake等資料平台或AI/BI導入經驗 3. 具GA4、GTM埋點設計，或CDP、會員分群、A/B Testing相關經驗 4. 具遊戲、媒體、電商或會員制服務產業經驗，並了解個資法/GDPR等資料治理概念 5. 統計、應用數學、資訊管理等相關背景，具數據分析與商業解讀能力

1. 使用 Python 與 SQL（BigQuery） 進行資料收集、清洗、轉換與分析。 2. 協助建立與維護 資料倉儲（Data Warehouse），包含 Star Schema / Fact Table / Dimension Table。 3. 分析玩家行為與營運數據（如 DAU、Revenue、Retention、ARPU 等 KPI）。 4. 進行 Exploratory Data Analysis (EDA) 與 Data Mining，發掘玩家行為模式與營運洞察。 5. 分析 玩家行為資料（Event Log / Player Behavior Data），建立玩家生命周期與行為指標。 6. 建立與維護營運分析報表與數據服務。 7. 與產品、營運、行銷及工程團隊合作，理解業務需求並提供數據分析支持。 8. 協助建立 資料品質監控（Data Quality Monitoring）與資料治理機制。 9. 推動 Data as a Product 與 Data-Driven Decision Making。

職責： 1.收集、整理與分析業務數據，運用機器學習模型進行預算預測、客戶流失分析或營運風險評估，提供前瞻性決策支持。 2.建立並維護商業智慧（BI）報表。 3.與業務部門合作，理解需求並轉化為數據分析任務。 4.持續優化數據分析流程，提高分析效率。 必要技能： 1.熟練使用SQL進行資料查詢與分析。 2.熟悉Power BI。 3.具備統計分析能力，能解釋數據背後的意義。 4.良好的溝通能力，能將分析結果清晰地傳達給非技術人員。

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。

1. 開發潛在客戶，拓展市場，以達成業績目標。 2. 定期拜訪經銷客戶，維繫穩定客戶關係。 3. 負責國內業務接洽及訂單處理。 4. 負責產品報價及產品展示，並處理帳款回收相關事宜。 5. 負責業務推展，傳達及說明公司各項業務重大訊息、活動及產品。 6. 進行商品行銷，產品特色分析介紹，並提供產品購買的建議。 7. 提供售後服務，處理客戶端之問題，給予完善的處理。 8. 察覺客戶交易之異常狀況，並負責客訴問題之處理。

【工作內容】 1.運用資料進行視覺化報表/儀表板設計、開發、維護。 2.與需求單位(如：資訊/業務/行政…等)使用者進行訪談，協助釐清並理解需求，設計出合適的可視化解決方案。 3.利用Power BI或其他視覺化工具製作分析報表，幫助進行業務決策。 4.協助執行相關專案及主管交辦任務。 【其他條件】 1.具備數據分析相關工作經驗；熟悉Excel繪圖工具與基本函式運用。 2.熟悉SQL等數據庫操作和統計分析工具； 3.熟悉Python、R等相關數據分析工具； 4.熟練使用 SQL 和至少一種可視化工具（如 Tableau、PowerBI 等）進行數據分析和報表呈現。 5.具備良好的數據分析能力和邏輯思維能力

工作內容 1. 針對消費者行為，深入分析目標客群的RFM模型，跨品類交叉購買情況，並發現人群運營機會 2. 協助品牌進行數位行銷/數位廣告成效分析，提供指導策略以實現更精準的廣告投放 3. 與廣告部門和行銷部門密切合作，將分析結果轉化為實際行動計劃，同時持續追蹤和評估成效 能力與特質 1. 出色的PPT和EXCEL技能，能夠以清晰的方式展示和呈現分析結果 2. 具備SQL資料庫查詢能力 3. 對電子商務/數位行銷/數位廣告具有一定了解為佳 4. 具有FineBI/PowerBI/Tableau等相關工具的經驗者為佳

Job Summary/Role: The Big data developer team works closely with the manufacturing functions in all relative data fields, such as, 1) connecting and automating the data pipeline from MFG file servers, API, RDB, etc., 2) building structurally data warehouse and data market for flexible application or dashboard, and 3) also handling data cleansing and data governance. In order to accelerate the development of application/analysis, Big data developer will be the individual contributor with strong experience in the technologies of Big Data, Data warehouse, SQL and NoSQL etc. Also Big data developer will also work closely with data analysts/data scientists to solve the real MFG cases. Responsibility: • Collaborate with users, data analysts, data scientists to develop flowcharts, layouts and documents to identify solutions. • Architect on real MFG needs and translate requirements into technical needs. • Identify and understand the data sources that are relevant for analysis, and implement efficient data engineering functions (including data ingestion, cleaning, ETL, integration, etc.) • Consolidate the requirements and using data engineering skills to design a robust Data Mart. • Participate in design, architecture review and deployment of Big data and data warehouse solutions. • Design for automation and monitoring mechanism in a continuous integration environment. • Bring new data technology with POC to solve existing data challenges. • With high performance and comprehensive SQL to process data in relational databases (or Map/Reduce style querying for NoSQL databases). • Work closely with user/IT/data science team to design and develop scalable data pipeline or end-to-end analytical workflow. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.