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這個職位將負責串連跨部門資源、推動專案落地，透過數據洞察與應用，優化支付產品服務，提升客戶體驗與業務績效。 ––-＞若對該職缺有興趣，歡迎至 中國信託人才招募網 投遞 https://ctbcholding.wd3.myworkdayjobs.com/zh-TW/External/job/-_JR5965 【工作內容】 1. 數據營銷策略規劃：分析市場趨勢與用戶行為，​提出策略建議與創新應用，擬定數據營銷業務模式 2.專案執行與管理：整合跨部門資源，負責專案計畫制定、進度控管與風險管理 3.外部夥伴洽談與合作推動：與合作夥伴洽談數據合作模式，推動商務合作落地 【資格條件】 1. 具備大學或以上學歷，資訊管理、統計、數學、財務金融、企業管理等相關科系尤佳。 2.具 1-2 年銀行或支付產業策略規劃 / 專案管理經驗，有 MA 背景尤佳 3.熟悉 數據分析應用（SQL / BI / Excel/Tableau 等）經驗者尤佳 4.具備 跨部門協作與溝通能力，能獨立管理專案並確保進度 5.勇於創新、接受挑戰，具策略思維與執行力

1. 帶領商業數據分析團隊，推動個人金融業務策略分析、機器學習模型建置、名單管理、報表製作及經營機會探詢，以數據驅動業務成長。 2. 具消費金融業務、客戶數位行為研究分析經驗，與行銷、產品、資訊等部門協作，推動數據分析專案落地。 3. 團隊管理與人才培育，帶領並指導分析團隊，提升專案執行力與技術能力，制定工作計畫、分配任務，確保團隊績效達成。

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。

1.資料倉儲等數據相關系統架構規劃管理及維運 2. 依需求內容與user進行大數據相關需求訪談，確認規格及系統開發設計作業 3. 負責大數據系統、批次作業管理與監控，並進行系統問題預防、處理及優化作業

【職位說明】 參與智慧城市 AI 賦能產品開發，負責建置企業級數據平台(Data as a Service, DaaS)，處理各種形式的資料，並進行完善的資料治理、血緣追蹤與監控。最終將整合生成式 AI（Generative AI）功能，提供智慧城市解決方案所需的各種應用服務。 【工作內容】 • 建置資料處理流程，涵蓋結構化與非結構化之資料 • 建置資料數據服務 API，並設計資料視覺化分析 • 整合生成式 AI 應用（如 LLM、RAG）至資料流中 • 負責資料治理、血緣追蹤、系統監控作業，以及效能調優與異常排查

1.聚焦應用領域 : 法人金融與資本市場 AI 應用，包含授信、風險評估、投資等領域範疇。 2.主要工作方向：側重於產品策略與溝通，與 FDE ( 前線部屬工程師 ) 搭配推進 AI 應用，更專注於理解客戶需求、定義問題核心、拆解關鍵流程並且制定解決方案策略。 3.工作任務項目 : 4.主導 End-to-end 專案交付，深入診斷專案的核心痛點，設計數據工作流程，達成專案設定的業務目標。 5.與技術團隊協作搭配，整合資料集並設計分析架構，構建 AI 應用。 6.駐點專案前線環境釐清需求並測試解決方案，跨單位溝通協調各方期待並解決專案阻力。

＜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).

Key Responsibilities: 1. CSP客戶季度 PPV（Purchase Price Variance）結算與策略優化：主導與國際客戶之季度價差檢核，比對 PO 與 GR 價格差異，執行利潤最大化結算策略。 2. 範疇精確管控與索賠執行：負責特定料號（如 HDD 分層項目）之結算範疇審查，並透過內部 SPM 等系統執行價差索賠作業。 3. 報價與系統數據維護：分析並選取對公司最有利之基準價格，與客戶達成結算共識，確保報價與內部財務數據之一致性。 4. 財務利潤預留與經管分析：協同會計單位進行獲利科目保留（Reserve）與財務處置，定期提供經管分析報告。

1.負責湖倉數據安全、數據/知識圖譜（數據工程及數據服務）系統開發維護 2.使用者需求討論、數據導入與應用分析設計 3.掌握準AI數據應用化技術趨勢，提出創新解決方案