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轉職熱搜工作

您正在找數據分析師的工作,共計473筆職缺在等你,馬上去應徵吧!

  • 軟體應用工程師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市中山區 工作經歷不拘
    1.系統規劃設計、開發、測試和維護。 2.系統導入與使用者教育訓練。 3.系統模組、平臺維運與異常管理。 4.企業運營系統持續優化與改善。 5.能夠同時兼顧獨立工作與他人協作。 6.工作獎金1,000元/月
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  • 數值工程師

    月薪 60000元 台中市西屯區 工作經歷不拘
    1. 遊戲機率與得分機制規劃。 2. 使用Excel建立遊戲數學模型,計算期望值。 3. 以GNU Octave撰寫遊戲邏輯與產生大量隨機樣本進行統計分析。 4. 驗證程式邏輯與數學模型之正確性。 5. 調整各項參數,優化遊戲體驗。 6. 跨部門溝通協作。
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  • 國立臺灣大學土木系|測量及空間資訊組|蔡亞倫副教授 誠徵碩士/學士級專任研究助理

    月薪 37950~43388元 台北市大安區 工作經歷不拘
    【一、職務說明】 1.研究計畫之執行、協調與整合 (如研究進度掌控、資料蒐集與人員聯繫等)。 2.文獻搜尋彙整、資料整理分析與學術期刊文章撰寫。 3.文書處理及其他交辦事項。 【二、職務類別與工作性質】 1.研究助理/全職,可立即上班者尤佳。 2.不需負擔管理責任。 3.每週40小時、須配合專案執行不定期外縣市出差。 【三、工作待遇】 1.起薪依據「國立臺灣大學計畫專任研究助理支給參考表」第3年年資標準支給:學士畢業者為37,950元;碩士畢業者為43,388元;且視經驗與表現,可再議加薪或每年調薪。 2.視經驗與表現,可提供公費參加並發表研究成果於國內、國際學術研討會之機會。 3.享勞健保、勞退金、年終獎金(1.5個月/年)。 【四、工作地點】 國立臺灣大學土木工程學系系館(台北市大安區羅斯福路四段一號)。 【五、學歷科系要求】 1.學歷:須學士(含)以上、碩士畢業尤佳。 2.科系不限,但至少應具備下列其中一項專長: (1)(遙感探測)影像分析 (2)地理資訊系統 (3)機器學習 (4)程式設計 (5)統計分析 【六、其他條件】 1.英文讀寫流暢者尤佳。 2.熟稔中英文繕打、Office軟體操作(如WORD、POWERPOINT等)。 3.可長期工作者尤佳。歡迎所有求職者(應屆畢業生、中壯齡、二度就業者等)。 【七、聯繫窗口】 即日起至2026年12月31日止,應徵者請將(1)履歷表、(2)畢業證書及(3)其他有利申請資料(如英文檢定證明、過往論文發表紀錄)等文件,連同簡要自傳與申請動機論述,於主旨標示【應徵專任研究助理-○○○(個人姓名)】,寄至yalunstsai@ntu.edu.tw;經資格審查符合條件者擇優通知面試,不合者恕不另行通知。 發佈日期:2025-08-01 00:00:00
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    年終獎金員工聚餐定期調薪
  • 【GIS】採購流程整合(資深)專員_BPI

    月薪 34000~80000元 桃園市中壢區 2~3年工作經驗
    1. 整合跨部門需求,協調各單位溝通並推動專案執行。 2. 分析採購流程並規劃改善方案,提升作業效率與管理品質。 3. 負責 BPI 系統相關專案之規劃測試、導入與執行。 4. 協助跨廠區資源整合與流程最佳化,提升整體營運效能。 5. 追蹤專案執行成效,持續推動流程優化與改善。
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  • 資訊專案主任

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 新北市中和區 5~6年工作經驗
    1. 全域架構規劃與導入 - 藍圖設計:協助規劃集團ERP發展方向 (數據中台 / HRM/ POS..等),標準化流程,並確保其具備支持各國法規與在地化需求靈活性。 - 系統導入:執行新系統的藍圖設計 、系統開發、測試 、上線及轉移。 - 資源管理:協助專案預算編列、進度控管及外部顧問協力供應商之評選與管理。 2. 流程優化與標準化 - 流程重組診斷各事業部現有流程痛點,推動跨部門流程標準化 。 - 定期收集上線後的使用反饋,提出系統功能增強或優化建議,提升運作效率。 3. 變革管理與教育訓練 - 協助各單位適應新流程,降低數位轉型的組織阻力。 - 規劃並執行關鍵用戶(Key Users)與最終用戶 (End Users )的培訓計畫。 4. 例行性管理 - 負責系統權限控管與資訊安全稽核相關作業 - 資訊相關採購作業
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  • C6251 商業分析師 (EN)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 2~3年工作經驗
    遠傳電信正在尋找商業分析師,透過模型、自動化流程、AI Agent 與穩定的資料產出,支援商業決策,縮短 insight-to-action 的時間,用數據解答可能成因,提出決策建議,加速數據洞察的落地與迭代,和產品與行銷團隊同仁一同驅動遠傳用戶價值的成長。 你/妳不僅是在「做出分析」,而是設計一個不需要每次都靠人盯的分析與 AI 系統。你重視 Do things right,在乎系統是否穩定、邏輯是否正確、產出是否能長期運作。 *喜歡用數據說話,熱愛從數據中找出有用的資訊,並整理成決策依據 *享受自己的分析或建模成果,能有效的運用在實際行銷活動上 *喜歡嘗試新事物,就算不懂甚麼叫Claude, Manus,也願意開口詢問,進一步自己去找資訊,並於了解內容後能使用在生活與工作上 【主要任務】 1. 商業分析與AI自動化引擎建構 - 根據既定商業假設與定義,建立可重複使用、可擴展的的分析流程、模型與 AI Agents - 將既有分析流程系統化與自動化,產出標準化報表、儀表板與 AI 摘要 - 維護模型與 Agent,確保邏輯正確、效能穩定、結果可信 - 面對不適合自動化的需求,能提出技術與風險判斷,而非僅執行 2. 模型與資料產品開發 - 建立與維護機器學習模型 - 為複雜研究情境,準備可回溯、可重現的高品質歷史數據 3. 實驗設計與成效分析 - 設計並執行A/B測試,驗證假設 - 分析實驗結果,提供具體改善建議 - 建立可重複的實驗框架,促進產品持續迭代優化 4. 資料品質與穩定性 - 確保 ETL / 資料管線穩定運作 - 主動改善資料異常的可偵測性與可回復性 - 降低人工排查與救火的發生頻率
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  • 資深財務規劃暨管理分析師 & 財務規劃暨管理分析師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 50000元 台北市內湖區 3~4年工作經驗
    【薪資待遇】 具備相關工作經驗待遇面議 【工作內容】 1.國內外總體經濟、金融外匯市場趨勢分析 2.資金規劃與配置建議 3.金融投資分析及操作(如:股票、債券等) ◆內湖辦公室提供員工上下班交通車 (捷運站-內湖辦公室)
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    員工旅遊供餐福利年終獎金進修補助外語進修
  • 生管管理師(數據分析)_觀音_RH5302

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 桃園市觀音區 3~4年工作經驗
    1.產品市場大數據分析,提出具建議價值的input。 2.市場供需相關因子與指標分析,做為庫存備料與交期判斷依據。 3.原料周轉天數管控、備料準確率分析、庫存調度掌控縮短交期。
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  • 資深系統分析師 ※ 月薪5萬元以上

    月薪 50000元 新北市中和區 5~6年工作經驗
    【工作內容】 1. 配合公司業務需求,系統分析與數據分析的需求規劃,並撰寫相關開發文件(如需求規格書、流程圖、Wireframe 等)。 2. 進行數位化軟體開發的管理,包括需求分析、軟體品質控管、測試驗收、上版、問題追蹤,確保任務順利交付。 3. 協助跨部門溝通,確保開發團隊了解業務需求,並提供技術支持以優化系統功能。 4. 監控專案進度,評估開發成果,進行品質檢驗並撰寫驗收報告。 5. 熟悉.NET開發和WebAPI整合,具備數位化開發經驗。 【工作技能】 1. 善於跨部門溝通,具備良好的問題解決能力和邏輯思維。 2. 主動積極,具備獨立作業與團隊協作能力。 3. 細心且具責任心,能準確執行文件撰寫、需求分析與品質控管。 4. 具備良好的數據分析能力,熟悉SQL基礎查詢及數據報表分析。 【加分條件】 熟悉專案管理及敏捷開發流程。
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  • 資深數據工程師 Senior Data Engineer/Data Architect (Data Science & AI Team)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新北市土城區 工作經歷不拘
    <About the job> As the Senior Data Engineer or Data Architect, 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> *Type 1:Senior Data Engineer Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 1. Data Processing (1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). (2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. (3)Solid coding experience in Python or Java. 2. Data Pipeline Development (1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. (2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process. (3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 3. Data Crawling (1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. (2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering. (3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. *Type 2:Data Architect Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 1. Data Schema Design (1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. (2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart. (3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. (4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 2. Data Platform Architecture (1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. (2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. (3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) (4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge. (5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).
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