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＜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.

1.資訊設備與資產管理 ①電腦、伺服器、網路設備採購、安裝、設定與管理 ②軟體安裝部署、授權管理 ③電腦周邊與網路連線設定（印表機、內外網路、伺服器連線） 2.系統與網路維運 ①協助使用者端資訊系統問題診斷、排除、技術支援 ②各類軟硬體與網路系統故障排除與維護 ③伺服器與網路架構管理 ④網路、伺服器建置、維護、權限管理 ⑤․系統備份、資安管理與資料保護 3.網站與資訊系統 ①聯繫合作廠商處理公司網站內容調整 ②協助資訊應用程式相關操作及改善 4.資料庫管理與分析 ①資料庫管理、備份、效能維護 ②進行數據分析與可視化報表製作

工作內容 模擬數據處理、資料庫分析與預測模型生成 1.機器學習與預測模型建立：有相關實戰經驗，例如支持向量機、神經網路等 2.數據分析策略與框架建構：例如熟悉數據挖掘流程（CRISP-DM）或其他分析框架。 3.與CAE工程師合作，應用CAE模擬結果與實車量測數據生成電動車電池老化與壽命預測之模型 4.產出研究報告/期刊論文

【擅長從數據抓出成長機會、優化顧客終身價值？我們正在尋找具備 CRM 實戰經驗的你，從分眾經營到忠誠度制度維運，主導跨部門專案落地，透過數據洞察與 A/B Testing 制定增長策略，讓品牌在競爭中持續留存、穩定成長。】 【工作內容】 1. 顧客生命週期營運與留存 -分眾經營策略： 針對不同階段客群（活躍、預警流失、沈睡）設計差異化溝通腳本，實現精準挽回與顧客留存。 -忠誠度制度維運： 營運與優化會員分級制度（Loyalty Program），設計誘因以提升顧客終身價值 (LTV)。 2. 企劃與跨部門執行 -獨立提案與策略發想： 享有高度自主權，負責將數據觀察轉化為具體的行銷方案，主導從構思到執行的完整流程。 -專案落地推動： 擔任專案核心推手 （Project Lead），協調技術、數據與營運單位，解決執行瓶頸，推動方案落實與滾動優化。 3. 數據洞察與增長決策 -成效監測與優化： 定期分析回購率、轉單率及 ROI，並透過 A/B Testing 持續優化溝通內容與轉換效率。 -商業決策建議： 從數據報表中產出具建設性的優化計畫，提供品牌經營與業務發展的重要決策依據。 【加分條件】 - 有醫療健康、醫美、健身或預約制服務產業經驗。 - 熟悉各種AI平台工具。 【工作地點】 台北市大安區羅斯福路二段95號18樓之一（近古亭捷運站） 【公司福利】 ◉依法享有特休、婚假、產假／陪產假 ◉彈性上下班制度（上班時間彈性為08:00-10:00），15分鐘緩衝，10:15後才視為遲到 ◉員工旅遊補助 ◉享有三節禮金 ◉員購優惠制度 ◉彈性遠端工作制度（視職務適用） 【關於我們】 梅科科技是一家專注智慧醫療與系統整合的新創公司，服務涵蓋醫療資訊系統導入、物理治療所與疼痛診所等品牌營運。隨著業務快速成長，我們歡迎對健康照護與醫療科技有興趣的您，加入專業且具發展潛力的團隊。

1.銷售報表製作、文書資料彙整處理 2.細心、耐心、具責任感，能夠按照SOP流程，在時間內完成工作 3.擅長excel 公式尤佳，須具備邏輯分析能力 4.主管交辦行政事務 5.可配合輪班輪休

1.投放Google ads相關廣告 2.投放Facebook相關廣告 3.Google Analytics分析 4.各渠道廣告優化(轉換成效 CPA、ROAS) 5.成效追蹤分析、報表彙整、熟悉數據解析

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。 職務內容主要包含行銷投廣與商品貼標等專案執行，核心工作內容包含： 1. 透過數據驅動的方式結合技術與商業行銷思維，優化客戶經營與零售營運效能 2. 分析顧客消費行為與生命週期，找出拉新、留客、喚醒等關鍵因子 3. 開發顧客分群、個性化推薦、流失預測等模型，提升轉換率 4. 設計並執行實驗（如 A/B 測試），評估新模型、活動與行銷策略的成效 5. 以自然語言(NLP)、大型語言模型(LLM、RAG、AGENT)、機器學習模型，與同仁共同開發建置及維運商品標籤庫、標籤模型、會員標籤、商品推薦系統...等應用 需求能力： 1. 自主學習與新技術研發能力 2. 熟悉 Python 與 SQL 進行資料分析 3. 熟悉常見機器學習工具與演算法（如 Scikit-learn、XGBoost、LightFM、CF 等） 4. 熟悉NLP相關的機器學習模型、深度學習模型開發(Summarize、Labeling) 5. 熟悉向量資料庫(faiss, pg_vector…) 6. 具備雲端技術使用經驗(Azure、AWS) 7. 具備程式碼版控、模型版控能力(Git)

1 負責所有客戶訂閱之服務的設定，包含服務的上線、驗收測試、異動、優化、調較與終止 2 負責所有客戶訂閱之服務的故障排除，包含對上游的支援請求與進度追蹤 3 負責所有客戶訂閱之服務的例行檢查 4 處理工單與維護工單系統 5 回應並執行或轉出客戶的服務請求 6 產出客戶所需之定期報告並舉行客戶例行會議

工作內容： ＜About the job＞： We‘re seeking AI/ML enthusiasts with experience and skills in working and are passionate about extending AI/ML expertise. The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the AI/ML engineer, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects of headquarter IT and assist in building the model/algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Type Option：＞ *Type1: AI/ML Engineer (Engineering-Oriented) (1) Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2) Building the model lifecycle from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3) Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation (4) Deploy the model to production and maintain/optimize the models by MLOps. (5) Experience in Azure Data Lake, Azure Databricks, and Azure Data Factory is preferred. (6) Experience in AWS SageMaker is preferred. *Type2: NLP AI Engineer (1) Focused on NLP Algorithm/Machine Learning & Deeping Learning for Text. (2) Develop the Algorithm of NLP(Natural Language Processing)/ Computational Linguistics/Text Mining/Topic Modeling (3) Join the project to build the end-to-end NLP systems, from understanding the requirements to selecting training datasets to model, evaluate, and deliver/deploy NLP models. (4) Fine-tune LLMs and optimize and resolve issues related to LLM usage in production scenarios, enhancing reliability, accuracy, and performance. *Type3: AI/ML Engineer (Analytics-Oriented) (1)Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2)Build the model lifecycle, e.g., from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3)Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation. (4)Apply quantitative methods including but not limited to above tasks to solve business problems. (5)Being passionate and patient about working with complex data ＜Skills＞ ．Type1 & 3 : AI/ML Engineer(Engineering-Oriented & Analytics-Oriented) (1)Familiarity with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning (Nature Language/Image/Time Series) model/algorithm building of the practical application in the industry. (2) Being familiar with Python Libraries, e.g., Numpy, Pandas, Scikit-Learn, SciPy, Matplotlib, etc. (3)(For Engineering-Oriented) Knowledge of Big Data with Machine Learning/Statistical modeling related technologies such as Spark MLlib or PySpark or SparkR/SparklyR. (4)(For Analytics-Oriented) Knowledge of Deep Learning Framework such as TensorFlow/Caffe/Pytorch/Keras. ．Type 2: NLP AI Engineer (1) Experience with text mining algorithms such as word segmentation, POS tagging, named entity recognition...etc. (2) Experience in algorithms and libraries of NLP(Natural Language Processing), especially in machine learning techniques applied to NLP, such as Text mining, Text classification, Information Extraction, Keyword Tagging, and content discovery. (3) Familiar with one general-purpose programming language (e.g., Python, Java, C/C++) (4) Experience manipulating and integrating unstructured, semi-structured, and structured data. (5) Excellent knowledge and demonstrable experience using open-source NLP packages such as NLTK, Word2Vec, Standford CoreNLP, SpaCy, and Gensim. (6) Knowledge of Open source LLMs, such as BERT, BLoom, LLaMA..., etc., and NLP frameworks, like Hugging Face Transformers, PyTorch /JAX

Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。