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【工作內容】 我們正在招募AI技術專才，加入我們打造創新AI應用的核心團隊。我們的任務是讓生成式AI真正進入公司的營運與研發流程，而非停留於概念驗證： 1. 為AI技術先驅，研究並導入主流 AI 技術/工具/服務，與各事業單位合作，設計並實作 Agentic AI 應用，以提升各事業單位營運效能。 2. 推廣Coding Agent，進一步提升資訊團隊開發品質與效率，且能使用Coding Agent開發建置Python之AI微服務，並將可行做法沉澱為開發規範與教材，向IT團隊擴散。 3. 與基礎架構團隊合作，執行雲端或自建機房資源佈建AI服務、管理各項 AI工具鏈，並對所交付服務之穩定性負責。 4. 發展智能維運，將AI技術與日常工作充分結合以釋放更多例行性作業時間。 【基本條件】 1. 具2年以上軟體開發、資料工程或AI應用相關工作經驗。 2. 熟悉 Python、SQL 等程式語言與相關開發套件，具備撰寫可維護、可測試程式碼之能力；具其他程式語言能力尤佳。 3. 具備 REST API/微服務開發經驗，並熟悉 Git 版本控制與 CI/CD 協作流程。 4. 熟悉 Linux、Windows 作業系統及雲端資源管理。 5. 具備良好的邏輯思維與跨部門溝通能力，能將模糊需求收斂為可落地之規格。 6. 具備技術文件與教材撰寫能力，願意透過內部分享與教學，將經驗擴散至團隊之外。 7. 對AI技術發展保持好奇，願意主動動手驗證新技術。

1. 交通運輸相關系統開發與維護 2. 交通運輸營運大數據資料撈取/整理/分析/運用 錄取條件: 1. 願意學習新知識及新語言 2. 具備基礎的程式能力 3. 熟數學模型分析, 優先錄取 4. 有邏輯能力以及溝通能力以及ai開發程式能力 5. 熟悉 javascript 跟 資料架構者佳 電腦專長 JavaScript、Python、pgsql、mysql、nextjs

職缺亮點 • 參與AI與金融科技防詐專案，打造智慧金融風險管理機制 • 與跨部門合作推動金融防詐與風控策略 • 可接觸最新防詐技術與國際金融科技趨勢 隨著詐騙型態日益複雜，我們持續導入AI與數據分析技術強化金融防詐能力。誠摯邀請對金融科技、AI應用與風險管理有興趣的人才加入，共同守護金融安全。 工作內容 1. 參與AI數據與創新科技應用於金融防詐與風險管理專案。 2. 協助建立與優化異常交易監控與風險判斷機制。 3. 配合主管機關辦理防詐政策及相關專案合作（資料提供、專案交流等）。 4. 規劃並推動跨部門防詐專案，協助落實風險管理措施。 5. 研究並追蹤國內外防詐技術與金融科技發展趨勢，提出創新應用建議。

1.數據治理實施，包括資料模型、資料定義、元數據、資料品質等 2.建構數據工作流(Data Pipeline)、導入數據工程自動化和敏捷實踐(DataOps) 3.熟悉數據架構規劃、數據源開發、數據蒐集與處理、數據探勘與加值 4.數據建模 : 依主題挑選適當模型方法與參數處理進行多類型建模與冠軍模型挑選，與商業分析師合作進行統計分析模型及最佳化的研究與開發。 5.視覺化應用 : 善用視覺化工具(PowerBI)溝通特徵值與模型分析結果。 6.具備跨單位的大型專案管理實務 7.具備良善的溝通技巧及專案團隊協作能力

1.針對資料清理挖掘分析，從中找出具商業價值的分析洞察 2.建立AI/Machine Learning model，協助解決業務問題 3.透過資料分析方法協助跨部門專案 4.找尋新資料契機，並與既有資料進行整合創造綜效 5.以機器、深度學習與統計分析等最佳化研究與開發 6.協助專案研發與新技術的導入 7.對學習新技術具有熱情，具備良好的溝通及團隊合作能力 8.其他主管交辦事項

1. 資料處理與清理(使用ETL工具)、進行資料驗證和品質檢查 2. 資料分析與視覺化、使用SQL查詢資料庫、製作圖表和儀表板(使用Power BI、Tableau或類似工具) 3. 產出定期報表和臨時分析報告 4. 與業務單位溝通,理解分析需求，將分析結果轉化為易懂的洞察 5. 參與團隊會議,分享分析發現 6. 記錄分析方法和流程 7. 建立和維護資料字典 8. 遵循資料治理和隱私規範 ※工作待遇：將依學經歷進行敘薪。

1.與用戶及利益關係人合作，深入理解產品使用情境，主導用戶研究（包含訪談、問卷調查、可用性測試等），轉化為設計策略與具體方案。 2.建立資訊架構、設計使用流程與互動邏輯，確保產品操作直覺、一致且符合使用者心智模型。 3.製作原型（Low-Fi至High-Fi），運用Figma等工具進行快速迭代設計與驗證。 4.協助規劃跨裝置一致性的體驗架構與介面設計策略。 5.設計 AI 產品的互動流程（如意圖判斷、對話腳本設計、錯誤處理邏輯等），提升用戶與AI系統間的互動體驗。 6.善用AI工具輔助設計與研究工作，並評估AI在產品互動中的應用價值與風險。 7.與PM、工程師、數據分析師等跨部門團隊合作，整合業務目標與使用者需求，推進產品體驗持續優化。

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。

The Clinical Data Analyst is responsible for scientific programming in data validation, dataset transformation, and statistical analysis programming. Also, the Programmer supports data management or statistical activities for projects, if needed. Qualified individuals must have a bachelor‘s degree in statistics, biostatistics, mathematics, public health, or related field, or have 0-2 years of pharmaceutical experience in drug research and development. An advanced master’s degree is preferred. Knowledge of Statistical Application Software (SAS) or other programming language is required. The knowledge of Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) standards is preferred. 無工作經驗者月薪36000~42000元