轉職熱搜工作

1.負責個人金融數據分析，與業務單位密切合作，釐清商業問題並提出改善規劃，運用大數據分析方法與跨單位協作以達成目標。 2.掌握商業與數位分析趨勢，透過數據洞察客戶分群與需求偏好、興趣等，發展數據行銷應用。 3.依業務場景需求建置數據模型。

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.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

1. 負責行網銀相關客戶智能應用開發，包含使用Python、LangChain/LangGraph 2. 建構 AI workflow、RAG 技術整合、Prompt Engineering 3. 需協助處理行網銀數據（數位軌跡）、進行 ETL、資料特徵工程與 model tuning 4. 熟悉雲端 AI（AWS Bedrock / GCP Vertex AI）、LLM、MCP、向量資料庫經驗者佳。

1.AI 應用場景設計：深入財富管理業務，設計AI理財助理、精準行銷模型的需求與規格。 2.提示工程 (Prompt Strategy)：規劃與優化AI 溝通邏輯，確保 AI 輸出的專業度與合規性。 3.數據驅動決策：透過 A/B Testing 監測模型上線後的商業表現，持續優化客戶體驗。 4.跨部門溝通：擔任技術團隊與業務單位間的翻譯官，確保 AI 方案「既懂技術又懂賺錢」。

負責全台營業所的營運管理與銷售支援，涵蓋業務推動、營運制度落實、人員管理、促銷與專案規劃，以及市場資訊分析。透過制度化、數據化的管理方式，協助營業體系提升銷售績效、營運品質與管理效率。 一、營業所業務管理： 蒐整營業主管月會資料並撰寫會議紀錄。 規劃與執行營業所巡訪與營運評鑑。 追蹤地方型外展活動與專案推動成效。 辦理業代考照補助及相關資格稽核。 客戶開發流程稽核與改善建議。 規劃與安排業代教育訓練、追蹤受訓成效。 二、營業所人事與制度管理 辦理人事異動、到離職與屆退作業。 執行新人培訓與到職制度導入。 管理獎金制度、績效考核與集團相關辦法之落實。 協助營業主管掌握並提升各所人力運作效率。 三、銷售與市場資訊分析 製作領牌市占率報表與銷售趨勢分析。 統整原廠業務資料並提供管理層參考。 製作營業簡報、銷售 KPI 報表及決策分析資料。

【工作內容】 1. 設計資料模型與數據建模轉化 (Data Modeling)：主導 數據架構規劃與 Medallion 模型設計，定義企業級 Golden Table 規範，確保模型具備高度擴展性以支援 AI/ML 應用。 2. BI 報表與儀表板開發：根據專案需求，在 Databricks 上以 Python / SQL 建置視覺化儀表板，並主動優化報表讀取效能。 3. CDP 數據維護：主導 CDP 核心邏輯設計，包含用戶 ID Mapping、行為標籤化及多通路歸因邏輯，建構單一用戶視角 (Single Customer View)。 4. 數據品質監控：維護數據管道 (Pipeline) 的日常運作，執行數據驗證，確保報表數據一致性。 5. 跨部門協作／角色：參與業務需求討論，將「商業問題」轉化為「數據需求」，並協助資料科學家準備模型訓練所需的特徵資料。 6. 推動資料治理：制定並推動資料治理政策與標準，進行元數據管理/權限設計/血緣管理，確保資料資產的管理做法符合最佳實踐。 【專業能力】【Required】 1. Python：能運用物件導向 (OOP) 與 Functional Programming 設計模式編寫具備可擴展性、易於維護且可測試 (Testable) 的程式碼。 2. SQL：熟悉 Join 邏輯、Window Functions 以及效能調優。 3. 數據模型經驗：具備 Data Modeling (Star Schema / Snowflake Schema) 實務設計經驗。 4. Databricks / Spark 實務：Databricks 平台操作與實務經驗，能在 Notebook 或 Workflows 中管理資料流程，並深度理解資料分層（Bronze/Silver/Gold）的意義，能根據資料成熟度將資料放置在正確的資料分層，並從中運用 PySpark 或 Spark SQL 處理大規模資料轉換。 5. 自動化調度：具備至少一種 排程編排工具（Databricks Workflows 或 Airflow）的基礎經驗，能編排並優化複雜的任務排程。 6. 視覺化工具：具備至少一種 BI 工具經驗（Databricks Dashboard / Power BI / Tableau / Looker），具備基礎的視覺化設計美感，知道如何清楚呈現 KPI。 【加分條件】【Nice to have】 1. 零售或電商領域知識：了解零售／電商常見指標（如：AOV、轉化率、歸因模型）。 2. 數據管理經驗：曾接觸元數據管理與數據治理相關經驗。 3. 雲端經驗：具備至少一種 AWS / GCP / Azure 雲端平台操作基礎。 4. CICD：具備 Databricks Asset Bundle / GitHub Actions 經驗，能將數據管道的部署自動化，並導入數據品質監控。 ▲uniopen團隊在做什麼? https://blog.104.com.tw/the-innovative-integration-of-the-uniopen-team/

1.與用戶及利益關係人合作，深入理解產品使用情境，主導用戶研究（包含訪談、問卷調查、可用性測試等），轉化為設計策略與具體方案。 2.建立資訊架構、設計使用流程與互動邏輯，確保產品操作直覺、一致且符合使用者心智模型。 3.製作原型（Low-Fi至High-Fi），運用Figma等工具進行快速迭代設計與驗證。 4.協助規劃跨裝置一致性的體驗架構與介面設計策略。 5.設計 AI 產品的互動流程（如意圖判斷、對話腳本設計、錯誤處理邏輯等），提升用戶與AI系統間的互動體驗。 6.善用AI工具輔助設計與研究工作，並評估AI在產品互動中的應用價值與風險。 7.與PM、工程師、數據分析師等跨部門團隊合作，整合業務目標與使用者需求，推進產品體驗持續優化。

1.分析未貼標用戶進線行為，產出一套有效邏輯及提示項目 2.分析貼標用戶進線行為，調整既有提示WORDING連結功能 3.分析貼標用戶進線比例提升自助服務專案規劃 4.RPA開發及建置 5.AI語音客服數據分析