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＜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)

✨ 加入我們，用數據打造餐飲新未來！ 1.系統、資料與 BI（BI建置能力為必須） 使用 Excel、SQL 與 BI 工具（Power BI / Tableau）進行分析、建立儀表板並自動化流 程。與 IT/資料團隊合作，提升資料品質、資料流架構與報表基礎建設。 2. 財務與商業分析 收集、梳理並分析大量財務與營運資料，提出分析結論並提供決策建議。 針對收入、毛利、成本結構、門店績效、供應鏈效率及定價進行分析。 建立用於預算、預測、情境規劃、IRR/ROI 評估與敏感度分析的財務模型。 3. 報表產出與洞察 製作週報、月報、季報等管理報表，提供具洞察性的分析與可行建議。 4. 關鍵指標追蹤與績效管理 建立與自動化儀表板，追蹤銷售、人流、外送、食材成本、人力、後勤費用與行銷投報 率等指標。 找出落後表現並提出改善策略，協助提升營運效率與成本控制。 5. 跨部門協作 與營運、行銷、供應鏈、工廠等團隊合作，解決各類議題。

1.資料倉儲等數據相關系統架構規劃管理及維運 2. 依需求內容與user進行大數據相關需求訪談，確認規格及系統開發設計作業 3. 負責大數據系統、批次作業管理與監控，並進行系統問題預防、處理及優化作業

1. 客戶問題單/需求單處理，包含需求分析、程式增/修、測試、版更，以及相關文件撰寫。 2. 系統開發，包含架構規劃、驗證，與程式撰寫、測試、上線，以及相關文件之撰寫。 3. 系統優化，系統效能調校、Code Review、新技術應用導入。 ※工作待遇：將依學經歷進行敘薪。

1. 各項製程良率報表開發以及圖表繪製分析 2. 分析集團機台生產數據並建置分析模型，提供工廠營運改善建議 3. 負責集團大數據資料挖掘與整併、資料預處理、探勘、分析、管理與資料運算 4. 具Python程式撰寫能力，熟悉Django網站框架架構者佳 5. 熟悉資料分析技術(General statistics, Data mining, Machine learning, Deep learning等)者佳 6. 熟悉統計分析及模型建置者佳 【加分項目】 具SQL 程式能力者優 #Python #機器學習 Machine Learning #大數據 Big Data

行銷企劃經理 【工作內容】 • 負責整合行銷專案規劃與執行（數位廣告 / 社群 / SEO / 內容 / 媒體投放） • 與客戶溝通需求，規 劃行銷策略、時程與執行方案 • 撰寫企劃書、提案簡報與成效分析報告 • 協調內部設計、廣告投放、工程等跨部門資源 • 監控專案進度與品質，確保如期如質交付 • 追蹤成效數據，提出優化與策略調整建議 • 視資歷可擔任專案主責或指導較初階企劃人員 【職務要求】 • 必要條件：3年以上行銷企劃或整合行銷相關經驗。曾實際執行專案（非僅提案）者優先 • 加分條件：有代理商或整合行銷公司經驗、熟悉 SEO、數位廣告投放、社群經營、曾服務 B2B、品牌客戶或跨產業專案 【具備能力】 • 專案管理與時程控管能力 • 良好溝通與簡報能力 • 能獨立作業，也能團隊協作 • 對數位行銷與市場趨勢具高度敏感度 【薪資待遇】 • 底薪：40,000起（依能力可議） 【工作型態】 • 全職、週休二日、需配合主管安排之專案討論。 【適合的人格特質】 • 能扛事、能判斷、有執行力、抗壓強、不逃避問題、保持專業。

1.負責個人金融數據分析，與業務單位密切合作，釐清商業問題並提出改善規劃，運用大數據分析方法與跨單位協作以達成目標。 2.掌握商業與數位分析趨勢，透過數據洞察客戶分群與需求偏好、興趣等，發展數據行銷應用。 3.依業務場景需求建置數據模型。

中國信託銀行為台灣金融業龍頭之一，同時也是金融科技與數據創新的領先機構。 我們持續投入 AI、數據與數位服務創新，打造下一代智慧金融服務。 誠摯邀請對 AI、數據與金融科技有熱情的人才加入，一起打造金融科技的未來。 工作內容： • 規劃 AI 與數據應用場景，分析業務需求並提出 AI 應用策略。 • 透過數據分析與商業洞察，發掘金融服務與數位產品的新商機。 • 建立數據分析模型與洞察報告，支援產品與業務決策。 • 與 AI 工程、數據工程與產品團隊合作，推動 AI 應用落地。 • 追蹤 AI 與數據應用成效並提出優化策略。 ※請至中信官方招募網站投遞履歷： https://ctbcholding.wd3.myworkdayjobs.com/zh-TW/External/job/-_JR4373

1.AI 應用場景設計：深入財富管理業務，設計AI理財助理、精準行銷模型的需求與規格。 2.提示工程 (Prompt Strategy)：規劃與優化AI 溝通邏輯，確保 AI 輸出的專業度與合規性。 3.數據驅動決策：透過 A/B Testing 監測模型上線後的商業表現，持續優化客戶體驗。 4.跨部門溝通：擔任技術團隊與業務單位間的翻譯官，確保 AI 方案「既懂技術又懂賺錢」。