轉職熱搜工作

1. 資料倉儲管理與數據中心建置。 2. 根據市場與客戶所需, 提供數據分析結果。 3. 針對需求可提出解決方案與技術可行性評估 。 4. 營運上相關數據分析, 如會員行為模式分析,提出分群描述及預測模型。 5. 撰寫遊戲機率模組演算程式。 6. 熟悉數據管理、可視化及產出報告。

1. Data Pipeline 建立與維護：從原始資料來源到可分析資料的全自動流程。 2. 異質資料清洗（ETL）：整理各資料來源（如內部系統資料庫、Excel），並確認資料格式正確。 3. 資料庫管理：負責資料表設計、排程更新邏輯，並優化資料讀取效能。 4. 數據標準化（Data Dictionary）：整理並維護資料庫欄位定義，建立企業級數據字典，確保跨部門使用一致數據語言。 5. 報表產出：自動化產出報表（Excel），並負責 Tableau 報表製作與維護。 6. 數據抓取與爬蟲維護：維護 Python 爬蟲程式，定期抓取外部市場數據。

我們是一支快速成長的數據團隊，致力於運用數據驅動企業創新。我們正在尋找對數據、雲端技術、AI 應用充滿熱情的夥伴，與我們一起挑戰技術極限、共同學習成長，並將數據價值轉化為實際影響生活的商業影響力！ 如果你渴望技術挑戰、喜歡團隊合作、希望你的工作能創造真正的影響，歡迎加入我們！ 我們需要這樣的人： 1. 熱愛數據技術 - 對數據工程充滿興趣，渴望深入探索並成長為數據科學專業人才 2. 重視團隊合作 - 在團隊中互相支援、交流討論，找出最佳方案來解決問題 3. 主動學習成長 - 具備學習動力，能適應快速變化的技術環境，持續精進技能 4. 勇於挑戰創新 - 保持開放心態，不設限自己的發展，樂於嘗試新技術與跨領域合作 數據工程師的核心挑戰與工作內容： 1. 數據處理與自動化 — 了解與整合異質數據來源（API、資料庫、CSV、Parquet 等），建立高可靠度的 ETL／ELT 數據自動化處理流程、部署與監控機制，確保服務穩定性 2. 數據中台架構設計與維運 — 參與數據中台之架構規劃、解決方案設計、開發、測試部署與維運管理 3. 資料品質與監控機制 — 協助設計資料品質檢查，及並學習追蹤與處理各任務狀態與效能問題。 4. 數據中台升級及維運 — 與數據分析師、資料科學家合作，了解分析需求並提供乾淨可靠的資料，學習如何將技術成果轉化為實際業務價值 【條件要求】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資管、資工等數據相關工作、。 －具 ETL／資料管線（如 Airflow、DBT 等）實作經驗，並可於面試展示數據相關專案。 －具使用Python和數據庫管理（SQL）的經驗。 －了解任一雲端平台開發經驗或具學習經驗，GCP實作經驗尤佳。 －了解 Docker 以及 CI／CD 經驗尤佳

1.依需求產製各式數據分析報表。 2.協同軟體開發團隊維護Microsoft D365/Power BI。 3.協同軟體開發團隊導入各式數據工具，以彙整線上線下數據。 4.依各式軟體開發專案之內容提供數據落地之建議，並追蹤落實。

1.交通數據分析、資料庫開發管理 2.以統計、資訊及數學相關科系優先 3.熟悉工具與程式：R、SAS、PYTHON、MYSQL、MSSQL、HADOOP 4.此職務工作地點後續可視面談決定於 臺北市信義區 或 臺中市西區 其它說明：需出差、需外派

1. 熟悉VC++/ VC#語言，OpenCV/Halcon等....影像處理工具. 2. 具兩年以上 深度進行影像分析及演算法開發。 3. 熟悉視覺相關硬體及電腦選配。 4. 自動化設備軟體串接,熟悉網路通訊。 5. 擁有系統設計和需求分析能力，與跨部門協作規劃視覺軟體系統。 6.對於工作需具備熱忱.重視團隊合作。 7.須配合出差 及 主管交辦事項。

1.數據整合與應用：管理行銷數據源，提升數據應用價值，支援精準行銷策略 2.客群與成效分析：執行客戶分群與樣貌分析，評估行銷活動成效並提出優化建議 3.BI報表開發：設計並維護自動化儀表板，將數據視覺化以輔助管理策略

1.使用 MS SQL 進行資料提取、整理與分析 2.建立與維護報表系統（SSRS）及數據儀表板（Tableau） 3.使用 Excel 進行進階數據分析（樞紐分析、VLOOKUP、複雜函數） 4.分析會員行為（新客／回購／流失），提出優化建議 5.協助行銷活動（促銷、折扣、節慶檔期）成效分析 6.製作數據報告與簡報，提供營運與決策建議 7.跨部門合作（產品、行銷、客服），提供數據支援

商業智慧分析師/數據專家 1.整合內外部數據來源，設計並維護自動化 ETL 流程，確保資料即時且準確地匯入資料倉儲。 2.資料分析、可視化與應用:建立可視化儀表板（如 Tableau）與分析報表，協助管理層與業務單位作出數據驅動決策。 3.熟悉資料庫管理與 SQL 優化，確保數據存取穩定且高效。 4.數據應用推動與跨部門協作:協助各部門發展數據應用場景，提供諮詢與技術支援。

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。