轉職熱搜工作

1.具程式開發技術與軟體架構規劃能力 2.熟悉資料庫，熟悉資料性能優化技能 3.具備強烈的進取心、求知欲以及團隊合作精神，有較強的溝通和協調能力 4.熟資訊庫管理系統開發者佳 5.具資訊系統創新應用技能(如AI、Blockchain)者佳

✨ 加入我們，用數據打造餐飲新未來！ 1.系統、資料與 BI（BI建置能力為必須） 使用 Excel、SQL 與 BI 工具（Power BI / Tableau）進行分析、建立儀表板並自動化流 程。與 IT/資料團隊合作，提升資料品質、資料流架構與報表基礎建設。 2. 財務與商業分析 收集、梳理並分析大量財務與營運資料，提出分析結論並提供決策建議。 針對收入、毛利、成本結構、門店績效、供應鏈效率及定價進行分析。 建立用於預算、預測、情境規劃、IRR/ROI 評估與敏感度分析的財務模型。 3. 報表產出與洞察 製作週報、月報、季報等管理報表，提供具洞察性的分析與可行建議。 4. 關鍵指標追蹤與績效管理 建立與自動化儀表板，追蹤銷售、人流、外送、食材成本、人力、後勤費用與行銷投報 率等指標。 找出落後表現並提出改善策略，協助提升營運效率與成本控制。 5. 跨部門協作 與營運、行銷、供應鏈、工廠等團隊合作，解決各類議題。

喬大地產是深耕士林北投四十年的台北地產開發第一品牌。輝達進駐北士科，將使集團迎來光明璀璨的質變。我們啟動籌組全新投資團隊，以多角化經營的投資策略，布局不動產與金融商品等投資標的。 投資研究助理 – 加入投資策略部，拓展你的格局 如果你正處於職涯初期，渴望在數據分析與投資架構上發揮所長，這裡就是你的舞台。 在這裡，你將： - 參與投資標的的研究、評估與執行 - 從總體經濟到產業分析，培養完整投資視角 - 與團隊共同參與投資案，從研究到投後管理，完整歷練 我們期待你： 具備商管、財經、理工相關背景 有 1–2 年投資研究、財務分析或產業研究經驗（含實習） 邏輯思維清晰、數據敏銳，能把資訊轉化為洞察 👉 在穩健的基礎上，挑戰更大的舞台，與我們一起開創資產配置的新視野

＜About the job＞ As the AI Software Engineer, 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＞ Responsible for deploying the AI/Data Science collaborative framework and building the AI model and data operating infrastructure. Using software development experience to design and develop high-performance automated systems for AI development and operation. As below: ．Collaborating with Data Scientist/AI ML Engineer team, other software system development teams, and the infrastructure team. ．Ability to utilize various tools/methods to build the MLOps/DataOps/DevOps and deploy and manage the AI Development framework and infrastructure ．Developing infrastructures for data transformation and ingestion and automating important infrastructure to process data ．Deploy AI models to the Inference server and optimize the performance of the model serving operation reliably and efficiently. ．Assist the Data Scientist/AI ML Engineer team in converting the AI models into APIs to serve other systems or integrate with other systems. ＜Skill Sets＞ (1)Excellent problem-solving and troubleshooting skills. (2)Genuine passion for learning new technologies and open-source projects. (3)Familiarity with Python and Java (python is a must) (4)Good understanding of the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure/networking knowledge. (5)Experience with GitLab CI/CD (Nice to have but not necessary) (1)Experience with MLops and Model Serving tools. (2)Experience in GPU programming and performance tuning (3)Being familiar with AZURE (or AWS) cloud infrastructure will be a plus (4)Familiar with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s)

【工作內容】 1. 資料管道建置與維運： 設計、開發和維護高效、可擴展的資料管道，確保資料從各個來源可靠地流向資料倉儲、數據湖和資料分析平台。 2. 資料模型與整合： 熟悉資料倉儲和數據湖概念，根據業務需求進行資料建模、資料處理和資料整合，確保資料的準確性和一致性。 3. ETL/ELT 開發與優化： 熟練使用資料處理框架（如 Informatica、Airflow 等）進行 ETL/ELT 流程的設計、開發和優化，提升資料處理效率。 4. 雲端資料工程： 具備 Azure 或 AWS 雲端平台實務經驗，能夠在雲端環境中部署和管理資料工程解決方案，運用雲端服務提升資料處理能力。 5. 異質資料處理： 能夠處理各種異質資料來源，進行資料清理、轉換和整合，解決資料格式和結構不一致的問題。 6. 跨團隊協作： 與資料分析師和業務團隊緊密合作，了解資料需求，提供資料支援，共同推動資料驅動的決策。 7. CI/CD 導入與實踐： 熟悉 CI/CD 流程，能夠設計和實施自動化部署和測試流程，確保資料管道的穩定性和可靠性，加速開發迭代。 8. 技術研究與創新： 持續研究和評估新的資料工程技術和工具，提出改進建議，並將其應用於實際工作中，保持技術領先。

Job Summary/Role: The Big data developer team works closely with the manufacturing functions in all relative data fields, such as, 1) connecting and automating the data pipeline from MFG file servers, API, RDB, etc., 2) building structurally data warehouse and data market for flexible application or dashboard, and 3) also handling data cleansing and data governance. In order to accelerate the development of application/analysis, Big data developer will be the individual contributor with strong experience in the technologies of Big Data, Data warehouse, SQL and NoSQL etc. Also Big data developer will also work closely with data analysts/data scientists to solve the real MFG cases. Responsibility: • Collaborate with users, data analysts, data scientists to develop flowcharts, layouts and documents to identify solutions. • Architect on real MFG needs and translate requirements into technical needs. • Identify and understand the data sources that are relevant for analysis, and implement efficient data engineering functions (including data ingestion, cleaning, ETL, integration, etc.) • Consolidate the requirements and using data engineering skills to design a robust Data Mart. • Participate in design, architecture review and deployment of Big data and data warehouse solutions. • Design for automation and monitoring mechanism in a continuous integration environment. • Bring new data technology with POC to solve existing data challenges. • With high performance and comprehensive SQL to process data in relational databases (or Map/Reduce style querying for NoSQL databases). • Work closely with user/IT/data science team to design and develop scalable data pipeline or end-to-end analytical workflow. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.

1. 設計與規劃ETL(ELT)，整合跨部門之系統分析與報表需求。 2. 針對營運場景建置批次與資料處理流程，確保資料品質與可用性。 3. 與業務單位協作，將需求落地為可衡量的數據產品與資料集。 4. 優化資料模型與SQL查詢效能，提升指標產出效率。 5. 落實資安與個資保護規範（資料分級、權限控管），並撰寫技術文件。 【履歷投遞】 **加快審核方式：下載制式履歷表進行填寫投遞(https://mma.tw/O05FY)

1.數據解決方案導入評估與執行。 2.探索新興科技(如GAI、雲端)與數據應用結合，並評估導入及研究。 3.數據平台管理與推廣策略規劃執行。 4.制定數據應用發展藍圖，結合新興科技整合，擬定發展目標及執行計畫。 5.協助業務單位定義數據應用需求並轉化為技術規格，並與商業分析師、數據工程師、系統工程師、遵法人員等跨領域人員溝通協調，推動專案落地。