轉職熱搜工作

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

【職務說明】： 我們正在尋找一位具有 ERP 供應鏈規劃與系統導入經驗的專業人才。本職位將負責設計、導入與維護 ERP 系統流程，協助企業優化供應鏈運作、提升營運效率，並與跨部門團隊合作推動流程改善，確保系統穩定與業務需求的有效落地。 【職責與職位描述】： • 負責開發和維護 Oracle ERP 供應鏈模組（如 INV、BOM、WIP、PLAN），實現營運流程的自動化與數據整合。 • 根據業務需求設計並調整 ERP 系統流程，提升資訊流通與決策效率。 • 分析供應鏈營運問題，提出系統改善方案與流程調整建議。 • 與業務部門密切合作，了解其作業流程與痛點，協助導入 ERP 解決方案以支援日常營運。 • 協助建立與維護系統模擬、需求預測、生產計畫、排程與產能規劃相關機制。 • 與 IT 團隊及其他部門協作，進行系統整合與流程再造專案。 【技能與資格要求】： • 具備 Oracle ERP 供應鏈模組實作經驗，或具備相關的供應鏈管理實務背景。 • 熟悉供應鏈作業流程，如物料管理、生產流程、計畫與排程等。 • 熟悉 Python、Java 等程式語言，具備實際系統開發或資料處理能力。 • 了解資料分析、流程設計與系統整合基本概念。 • 良好的跨部門溝通協調能力，能夠將技術需求與業務需求有效連結。 • 有團隊合作精神，並能獨立完成任務推進。

崗位核心職責 一、智慧數據分析與業務洞察 1.建構並完善業務的數據監控與指標體系，能敏銳地發現數據波動背後的業務問題與機會。 2.獨立完成從資料擷取、清洗、分析到洞察提煉的全流程，產出高品質的分析報告，並為營運策略、產品最佳化提供有資料支撐的建議。 3.超越常規描述性分析，主動運用因果推論（如雙重差分、合成控制法）、歸因分析、預測預警等AI方法，深度診斷業務根因，揭示關鍵驅動因素。 二、AI模型與應用落地 1.將至少20％的工作重心投入於AI應用的探索與實踐，主導或深度參與智能決策產品（如智能推薦、用戶畫像、時序預測、自然語言處理NLP）的方案設計、效果評估與落地優化。 2.與演算法工程師、產品經理緊密協作，為演算法最佳化提供資料分析支持，並將資料分析成果轉化為可解釋、可操作的資料產品或自動化解決方案。 3.探索並推動資料治理體系的智慧化升級，例如利用AI實現元資料管理、資料品質監控與異常檢測的自動化。 三、跨部門協作與賦能 建立高效率的跨團隊合作機制，確保數據分析結論與AI解決方案能有效傳遞給技術與非技術夥伴，並推動落實。 透過組織工作坊、內部培訓等形式，提升整個組織的資料素養和AI應用能力，催化資料智慧在業務場景中的規模化應用。 必需條件： 學歷與背景：統招本科及以上學歷，統計、數學、電腦科學、資料科學或AI相關專業優先。 工作經驗：擁有3年以上網路或相關產業的資料分析經驗，有知名大型網路公司（大廠）完整專案經驗者最佳。 AI實踐：具備成熟的AI計畫實戰經驗，至少在以下一到多個領域有深入理解與實踐：使用者畫像、智慧推薦、因果推論與歸因分析、時序預測、自然語言處理（NLP）。 技術工具： 熟練使用 SQL 進行複雜資料擷取與處理。 精通 Python 或 R 進行資料分析和建模。 熟悉常用資料視覺化工具，如 Tableau 或 Power BI。 核心能力：具備優秀的邏輯思維、資料敏感度和商業洞察力，優秀的溝通表達能力和專案推動力。

1.數據蒐集與清理 ・建立並維護電商平台(蝦皮、momo、蝦皮廣告等)的數據收集流程 ・撰寫爬蟲或使用API,蒐集商品、價格、銷量、評價等數據 2.數據分析與報表 ·建立銷售、流量、關鍵字、競品比較等分析模型 ・使用 BI L具(Power BI、TableauㆍGoogle Data Studio)製作可視化報表 ・追蹤並分析行銷活動(廣告投放、折扣 )的成效

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.

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多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。 本公司系統分析師之職務內容如下： 1.客戶需求分析 2.系統架構規劃與操作流程設計 3.系統日常維護 4.客戶問題排除

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多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。 本公司系統分析師之職務內容如下： 1. AI應用系統架構規劃、需求分析規劃 2. 軟體系統維運與優化 3. ETL Data Pipeline開發(Azure, AWS) 4. Tableau視覺化報表規劃

崗位核心職責 1.資料庫架構與穩定性保障：負責包括MySQL、PostgreSQL、Redis等在內的大型資料庫集群的架構設計、評審、部署和高可用方案實施，確保系統7x24小時穩定高效運行，具備跨地域容災能力。 2.性能優化與故障管理：主導資料庫的性能監控、SQL審核與調優、慢查詢分析及容量規劃。能夠快速回應並處理線上資料庫突發故障，制定應急預案並沉澱解決方案。 3.AI賦能與自動化運維： 利用機器學習技術，探索和實踐資料庫性能的智慧預測、異常檢測與自愈。 開發或引入AI工具，自動化處理海量日誌分析、智慧索引推薦等任務，提升運維效率。 參與建設自動化運維平臺，實現資料庫部署、監控、備份、擴容等流程的智慧化與平臺化。 4.資料服務與規範制定：為開發團隊提供資料庫設計諮詢、SQL優化支援，並制定資料庫開發與運維規範。推動資料備份、恢復、安全及許可權管理體系的完善。任職資格要求 必需條件： 基本條件：電腦科學或相關專業本科及以上學歷，擁有5年及以上互聯網或大型企業DBA工作經驗，具備大規模、高併發資料庫集群的管理和優化經驗。 核心技術能力： 1. 資料庫精通：深入理解MySQL、PostgreSQL等至少一種主流關係型數據庫的體系架構、原理與核心機制（如InnoDB存儲引擎、事務、鎖、複製原理）。熟悉Redis、MongoDB等NoSQL資料庫，或有TiDB、OceanBase等分散式資料庫實踐經驗者更佳。 2. AI與技術實踐：對AI在資料庫領域的應用有濃厚興趣，具備使用Python、Shell等指令碼語言進行自動化工具開發的能力。有AI運維（AIOps）相關實踐經驗者優先考慮。 3. 平臺與工具：熟悉Prometheus、Grafana等監控工具，並具備通過腳本或自動化平臺處理複雜運維場景的能力。 4. 軟技能：具備優秀的問題分析、解決能力和強烈的責任心，擁有良好的團隊協作與溝通能力，能承受一定的工作壓力。 加分項 1. 有從零到一構建或主導過資料庫自動化、智慧化運維平臺的經驗。 2. 熟悉主流雲服務商（如AWS RDS、阿裡雲PolarDB）的資料庫產品及最佳實踐。 3. 具備資料庫安全、審計、資料脫敏等相關經驗。 4. 擁有AI專案落地經驗，或對機器學習、大資料處理技術有深入瞭解。。 5. 強烈的責任心、團隊協作精神和邏輯分析能力，能跨部門推動技術方案落地。 6. 對技術有熱情，具備創新意識和持續學習能力。