轉職熱搜工作

您的主要任務，是將公司各部門的營運痛點轉化為具體可執行的解決方案。 您將負責從問題釐清、系統設計，到資料分析、報告產出等任務，協助團隊做出更精準的判斷與決策。 工作內容 1. 主動找出各部門痛點，設計並開發可執行的系統流程，跨部門團隊溝通解決問題。 2. 從資料清洗到分析應用，運用統計模型分析營運狀態、訪員品質、產品績效，向主管與各部門團隊報告。 3. 依業務需求開發、測試、驗證與發佈 BI 儀表板。 4. 導入 AI 工具，提升工作流程效率及產出品質。 必備條件 1. 具備經濟、資訊、數學、統計等相關領域之學經歷背景。 2. 熟悉 Python 或至少一種主要程式語言，能應用於資料處理、分析或工具開發。 3. 具備 SQL 及資料庫操作能力，能進行資料查詢、匯出、整理並製作相關報表。 4. 具備良好的邏輯思考與問題解決能力，能從實際營運問題出發，了解需求並提出具體解決方案。 5. 樂於、擅於團隊協作。具備跨部門溝通協作能力，能與不同職能團隊共同推動改善事項。

The Biostatistician is responsible for all the tasks of statistical analysis in clinical studies including the statistical analysis plan, statistical report, analysis datasets, TFLs output, and the corresponding SAS programming. Supervise the programmer to complete the production of datasets and analysis outputs. Oversee the progress of data management and statistical analysis for projects. Works under the supervisor of the director of the technical department to ensure the quality of statistical analysis and all the tasks that are delivered on time and within the scope and also provides statistical advice to sponsor and project team.

本職務為建立身心障礙人士就業媒合專區：不限身障類別、程度，需持有身障手冊。 本職位將負責 Web 及 App 的使用者體驗設計、營運數據分析與跨部門專案協調。如果你具備良好的邏輯思考、跨團隊溝通能力，並喜歡從數據中發現洞察、優化服務，歡迎加入我們！ ☆工作內容☆ 1. 服務流程規劃、撰寫專案企劃文案、視覺圖稿設計與產品規格文件 2. 觀察使用者行為與數據，進行大數據分析以提供服務優化建議 3. 協助營運端分析市場數據（如 App Store / Google Play 等平台數據及評分） 4. 可獨立作業並針對各業務進行跨部門專案協調專案溝通、合作 5. 即時處理反映的問題，包含問題確認及進度追蹤 6. 處理主管交辦事務 ☆基本條件☆ 1. 熟悉 office 操作（精通Excel、Word、PPT） 2. 具備軟體開發、數位媒體、內容平台領域知識等尤佳 3. App / Ｗeb 開發經驗 4. 具基本系統概念（API、資料流、系統串接） ☆薪資將依學歷、工作經歷、專業技能及正式面談結果進行綜合評估☆ 1. 具備10年以上相關工作經驗者，薪資最高可達 40K 2. 年終獎金另計 3. 幸福企業，福委會制度規劃完善

精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司，精藤做為集團資訊整合的中心，不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任，同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後，除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外，亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤，除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護（如：物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統，與情報分析系統......等數以百計的資訊系統，精藤皆自行開發與維護），更有完善的公司治理與開發標準，可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外，精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展，例如：雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等，誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 本公司資料科學家(AI工程師)之職務內容如下： 1. 洞察客戶需求與業務痛點，從數據發掘商業價值，並設計與落地最佳AI解決方案。 2. 規劃與執行數據收集、清洗、與前處理流程，並應用機器學習演算法、統計模型進行數據挖掘與深度分析。 3. 主動針對問題提出數據驅動的解決方案，持續監控、評估並優化模型效能與流程。 4. 從資料科學角度提供專業諮詢與決策支援，驅動集團業務策略發展。 5. 與跨部門團隊緊密合作，推動機器學習服務的開發與落地。 需求能力： 1. 熟悉SQL、Python語言。 2. 具備統計分析能力，包括熟悉Multivariable calculus、Linear algebra。 3. 熟悉Machine Learning，包括XGBoost、Random Forest、NN、SVM、K-means、Clustering、Bayesian Networks、Ensemble...。 4. 熟悉時間序列(Time-series)預測方法。 5. 具備Data Visualization & communication能力。

＜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.

主要工作職責 1. 客戶體驗與數據分析 • 透過客戶滿意度調查、客戶回饋及營運數據分析，找出服務改善機會與潛在問題。 • 建立及維護各類管理報表、儀表板（Dashboard）及分析報告，提供管理團隊決策參考。 • 將數據分析結果轉化為具體洞察與改善建議，協助提升客戶體驗及營運績效。 • 深入了解客戶問題與服務流程，分析問題發生原因並提出解決方案。 • 追蹤客戶滿意度及相關績效指標，推動並支持客戶體驗提升計畫。 • 確保各項數據、報表及分析結果的準確性與一致性。 2. 流程改善與專案推動 • 參與並推動各項流程改善專案，提升作業效率及服務品質。 • 協助進行問題分析、改善方案規劃與執行，確保改善成果有效落地。 • 透過數據分析及跨部門合作，發掘營運流程優化的機會。 • 推廣以客戶需求為核心的工作方式，建立持續改善的團隊文化。 • 協助規劃及執行相關教育訓練，提升團隊問題解決與改善能力。 3. 數位化與自動化解決方案 • 發掘流程數位化、自動化及標準化機會，提升工作效率與作業品質。 • 參與 Microsoft Power Platform（Power BI、Power Apps、Power Automate）等數位工具的開發與應用。 • 協助跨部門數位轉型及改善專案的規劃與執行。 • 追蹤專案進度、成果及關鍵績效指標，確保專案目標達成。 • 製作專案簡報、分析報告及進度更新資料。 • 與各部門合作溝通，確保改善方案順利推動並創造實際效益。 職位特色 • 運用數據分析影響客戶體驗與營運決策 • 參與流程改善與數位轉型專案，創造實際商業價值 • 接觸 Power BI、Power Apps、Power Automate 等熱門數位工具 • 與營運、客服、銷售等跨部門團隊合作，擴展職涯視野與專案管理能力

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. 現場作業空間、安全、動線、流程、動作之規劃與方案撰寫 2. 學習並進行物流系統資料分析、協助業務專案推動、政府申請資料協助 3. 參與學習應用AI工具開發與相關專案 4. 學習與應用倉儲自動設備並對新科技應用有熱情 5. 軟體自動化應用(VBA、Python)在客服、關務、現場 6. 舉辦公司相關競賽、協助ISO14064-1碳盤查作業 7. 無物流、軟體相關經驗可 工作義務: 1.完成主管交代任務 2.協助公司進行作業改善，每周追蹤專案進度並作簡單說明 3.學習並執行各種專案執行、參與公司內各部門溝通與供應商提案討論 4.專案執行時偶爾需要加班與國內出差 *上班地點可視求職者居住地調整(桃園市楊梅區獅一路7號/桃園市蘆竹區南工路41號) *本職缺亦歡迎無經驗之新鮮人應徵，公司提供完善培訓，薪資將依無經驗人員標準核薪。

協助建置數位孿生模型，支援產線佈局與物流模擬；參與視覺監控技術的初步測試。配合智慧轉型專案進行數據採集，協助優化產線排程系統 。 Assist in building digital twin models and support layout/logistics simulation. Participate in visual monitoring technology testing. Support data collection for smart transformation and scheduling optimization.