轉職熱搜工作

你看到的不只是數字，而是數字背後的商業機會嗎？ 我們正在尋找一位對零售營運、數據分析與流程改善充滿熱情的夥伴。你不只需要整理資訊，更重要的是從數據與第一線營運中發現問題、提出解法，並運用數位工具與 AI，讓工作變得更簡單、更有效率。 工作內容｜Key Responsibilities 1. 零售營運 Retail Operations 支援門市日常營運，協助處理及解決營運問題。 協調行銷活動、新店開幕、門市改裝及其他門市專案。 與跨部門團隊密切合作，確保各項營運計畫順利執行。 支援營運管理機制、稽核事項追蹤及門市溝通。 2. 商業效能 Commercial Excellence 分析門市業績與營運表現，掌握關鍵趨勢。 從數據中找出商業機會、潛在風險及績效落差。 結合數據分析與第一線觀察，提出具體且可執行的改善建議。 製作管理報表，提供具商業價值的洞察，協助管理決策。 3. 營運優化 Operational Excellence 主動發掘現有流程中可簡化、標準化及優化的機會。 透過流程重新設計，降低重複性及人工操作，提高工作效率。 參與系統優化、UAT 使用者驗收測試、試行及正式導入。 追蹤各項改善專案進度，確保方案能有效落地至門市端。 4. 數據與數位應用 Data & Digital 運用各類數位工具整理及分析營運數據。 製作清楚、有邏輯且具洞察力的管理簡報與商業報告。 探索 AI 及數位工具的應用機會，提升團隊工作效率。 協助團隊朝向數據驅動、流程自動化及智慧化營運持續轉型。

1.協助客戶進行需求分析、外部數據整合應用、資料清理設計與商業分析(BI)規劃 2.協助客戶進行資料市集(Data Mart)規劃、資料清理(ETL)程式開發與商業智慧(BI)建置

KPMG 顧問服務部門金融科技團隊，專注於金融業的 風險管理系統、數據平台與新興技術應用。我們正在尋找對 雲端、資料工程、AI應用與系統實作 有興趣的夥伴，歡迎新鮮人或有相關工作經驗者，皆可加入顧問團隊，參與金融科技專案並累積實戰經驗。 你將參與的工作內容： •參與金融科技相關新技術研究與實作，包含：Cloud Platform (AWS / Azure / GCP)、AI/ML應用、資訊工程流程 •協助金融機構系統導入與技術實作，例如：反洗錢(AML)、資產負債管理(ALM)系統 •參與 資料處理與整合流程，包含 ETL/ELT、資料清洗、批次處理(Batch Processing) •協助開發與串接 RESTful API、Web Service、系統介接 •使用 Python / SQL 進行資料分析、資料轉換與系統輔助工具開發 •與顧問團隊及國際軟體供應商(如 MSCI、Oracle)合作，學習企業級系統整合與技術應用 我們尋找： •對以下任一或多項技術領域有興趣並願意深入學習： 。Python/SQL 。資料工程(ETL、Data Pipeline、Data Warehouse) 。雲端服務(AWS、Azure、GCP) 。AI/Machine Learning應用或模型部屬概念 •具備基礎程式設計或資料處理經驗(課堂專題、實習、Side Project皆可) •孰悉或接觸以下技術者尤佳：Git、Linux、Docker、API、JSON、排程工具 •良好的邏輯思考能力、問題分析能力與團隊合作精神 •資訊工程、電腦科學、資管、資料科學或相關科系畢業 加入我們，你可獲得： •參與 金融業實際系統導入與數據專案，快速累積產業經驗 •在顧問環境中接觸 雲端、資料工程、AI應用等主流技術 •與跨國顧問團隊與國際供應商協作，培養企業級系統視野 •未來可朝 金融科技顧問、資料工程師、系統分析師、技術專案角色 發展

KPMG 顧問服務部門的金融科技團隊，長期與金融業客戶合作，協助推動數位轉型與核心系統導入。我們的專案涵蓋金融風險管理、資產負債管理、財務分析等領域，並與國際解決方案供應商密切合作，實現技術落地與營運優化。 隨著金融業對數據分析與人工智慧應用的需求日益增加，我們正在尋找對金融科技有熱忱、具備系統導入經驗或潛力的夥伴，加入我們的團隊，協助客戶實現系統轉型與營運升級。 你將參與的工作內容包括： •協助銀行與金融機構導入大型系統（如市場風險管理、資產負債管理等）的導入與升級優化專案 •與國際軟體供應商（如 MSCI、Oracle）合作，導入業界最先進的技術與架構 •根據監理要求與營運需求，提供系統解決方案與資料應用建議 •協助導入資料分析模組，例如模型風險管理、預測分析等 •支援測試、教育訓練與系統上線後的維運工作 我們尋找： •對金融產業與科技應用有興趣，具備系統導入或IT專案實務經驗者尤佳 •具備良好的溝通能力與團隊合作精神，能在多方協作中推動專案進展 •資料處理與分析工具能力（如 SQL、Python、R） •對金融風險管理、監理趨勢有基本認識，並願意深入學習 •對於AI在金融業應用（如機器學習、智能分析）有興趣 •擁有統計、數學、金融等相關碩士學歷，或具備2–4年金融業系統導入／資料分析相關經驗 加入我們，你將有機會： •在實務中累積顧問經驗，了解金融業的實際需求與挑戰 •透過實務經驗快速成長，培養顧問應具備的專業能力與市場敏銳度 •發展多元職涯路徑，例如資料顧問、風控顧問或專案經理 •與跨領域團隊合作，拓展視野與專業深度

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.

我們正在尋找具備財經敏銳度、擅長快節奏短影音、且能獨立統籌拍攝與後製的影像高手。 ▌職務概況 工作性質： 全職（週休二日，09:00 - 18:30） 需求人數： 1~2 人 可上班日： 兩週內 工作地點： 台中市北屯區(文心中清捷運站旁)(無需出差外派) 管理責任： 不需負擔管理責任 ▌核心工作內容 企劃與拍攝： 負責 「雷老闆分析師」 財經短影音腳本發想、現場拍攝指導（與分析師協作）、攝影棚燈光規劃及 OBS 直播技術操作。 後期包裝： 高品質剪輯、字幕、音效、視覺包裝，及社群行銷素材（YT/FB/IG 封面及版面設計）。 成效優化： 追蹤各平台數據，打造具個人特色（IP）的內容系列，提升品牌黏著度與轉單成效。 ▌我們在尋找這樣的你 實戰經驗： 2年以上短影音企劃與剪輯經驗（面試請附作品集）。無經驗可 內容敏感度： 熟悉 TikTok、Reels、Shorts 演算法與社群趨勢；對財經或投資領域有興趣者佳。 專業特質： 具備邏輯、創意與快速反應能力，能與分析師團隊密切協作。 ▌技術需求 必備工具： Premiere、剪映、Photoshop。 專業技能： 熟悉各式相機操作、多媒體影像處理。 加分項目： 有操盤自媒體帳號或經營個人 IP 經驗。 ▌學經歷要求 經歷/學歷： 不拘，我們更看重你的作品品質與實戰成果。

1.協助業務團隊內部各項行政相關作業，使部門順暢經營。 2.協助團隊維持良好招募績效。 3.與行銷人員共同討論各項行銷優化方案，幫助業務端順利推展市場。 4.團隊管理與跨部門協作。 5.數據分析與策略規劃。 6.主管交辦事項。

1. 數據之處理與分析。 2. 協助風險模型之開發與管理，執行風險模型之維護與驗證。 3. 辦理銀行業資本計提相關作業。 4. 辦理資產減損之評估與計算。

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

＜About the job＞： The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the data scientist, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects related to management topics, including Commercial/Industrial Engineering/Supply Chain/Financial Performance/Operation...etc., to build the model or algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Description＞： ．Design, implement and refine advanced Statistical Modeling/Machine Learning/Deep Learning/Numerical Simulation/Optimization Algorithm Models(at least one of the fields) ．Ensure alignment of modeling initiatives with the requirement goal defined by key stakeholders and company objectives and identify new hypotheses for model improvements. ．Executing big data analysis and predictive analytics projects include feature engineering, model building, algorithm development, etc. ．Works closely with a team of data system analysts, business data analysts, data engineers, data platform architects, etc. ．Collaborate effectively with team members, whether leading tasks or supporting initiatives led by others. ．Self-motivated, Result-oriented, and interested in applying quantitative methods to solving business and engineering problems. ＜Skills＞ ．Experience with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning(Nature Language/Image), Econometric Modeling, Optimization Algorithm(OR), Numerical Simulation..., etc., model/algorithm building of the practical application in the industry. ．Familiarity with programming languages like Python or R, or Java. (Good programming skills in Python is a plus). ．Advanced ability to perform Exploratory Data Analysis and working knowledge of statistics. ．Ability to visualize data in the most effective way possible for a given task, especially visualize models and results and debug and troubleshoot code and models. ．Big on finding the many insights based on the data and being passionate and patient about working with complex data.