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1.數據蒐集與清理 ・建立並維護電商平台(蝦皮、momo、蝦皮廣告等)的數據收集流程 ・撰寫爬蟲或使用API,蒐集商品、價格、銷量、評價等數據 2.數據分析與報表 ·建立銷售、流量、關鍵字、競品比較等分析模型 ・使用 BI L具(Power BI、TableauㆍGoogle Data Studio)製作可視化報表 ・追蹤並分析行銷活動(廣告投放、折扣 )的成效

工作內容： ＜About the job＞： We‘re seeking AI/ML enthusiasts with experience and skills in working and are passionate about extending AI/ML expertise. The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the AI/ML engineer, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects of headquarter IT and assist in building the model/algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Type Option：＞ *Type1: AI/ML Engineer (Engineering-Oriented) (1) Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2) Building the model lifecycle from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3) Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation (4) Deploy the model to production and maintain/optimize the models by MLOps. (5) Experience in Azure Data Lake, Azure Databricks, and Azure Data Factory is preferred. (6) Experience in AWS SageMaker is preferred. *Type2: NLP AI Engineer (1) Focused on NLP Algorithm/Machine Learning & Deeping Learning for Text. (2) Develop the Algorithm of NLP(Natural Language Processing)/ Computational Linguistics/Text Mining/Topic Modeling (3) Join the project to build the end-to-end NLP systems, from understanding the requirements to selecting training datasets to model, evaluate, and deliver/deploy NLP models. (4) Fine-tune LLMs and optimize and resolve issues related to LLM usage in production scenarios, enhancing reliability, accuracy, and performance. *Type3: AI/ML Engineer (Analytics-Oriented) (1)Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2)Build the model lifecycle, e.g., from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3)Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation. (4)Apply quantitative methods including but not limited to above tasks to solve business problems. (5)Being passionate and patient about working with complex data ＜Skills＞ ．Type1 & 3 : AI/ML Engineer(Engineering-Oriented & Analytics-Oriented) (1)Familiarity with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning (Nature Language/Image/Time Series) model/algorithm building of the practical application in the industry. (2) Being familiar with Python Libraries, e.g., Numpy, Pandas, Scikit-Learn, SciPy, Matplotlib, etc. (3)(For Engineering-Oriented) Knowledge of Big Data with Machine Learning/Statistical modeling related technologies such as Spark MLlib or PySpark or SparkR/SparklyR. (4)(For Analytics-Oriented) Knowledge of Deep Learning Framework such as TensorFlow/Caffe/Pytorch/Keras. ．Type 2: NLP AI Engineer (1) Experience with text mining algorithms such as word segmentation, POS tagging, named entity recognition...etc. (2) Experience in algorithms and libraries of NLP(Natural Language Processing), especially in machine learning techniques applied to NLP, such as Text mining, Text classification, Information Extraction, Keyword Tagging, and content discovery. (3) Familiar with one general-purpose programming language (e.g., Python, Java, C/C++) (4) Experience manipulating and integrating unstructured, semi-structured, and structured data. (5) Excellent knowledge and demonstrable experience using open-source NLP packages such as NLTK, Word2Vec, Standford CoreNLP, SpaCy, and Gensim. (6) Knowledge of Open source LLMs, such as BERT, BLoom, LLaMA..., etc., and NLP frameworks, like Hugging Face Transformers, PyTorch /JAX

DATA 團隊隸屬於數位數據發展本部，主要任務為推動資料運用並創造商業價值。目前團隊主要負責商品推薦、會員模型、商品分析等專案，積極嘗試導入 AI 進行資料為核心的內外部工具開發；同時也會協助行銷、產品部門資料相關需求。 隨著資料應用場景不斷擴展，我們希望找到一位具備紮實分析能力與商業思維的資深數據分析師，深度參與資料驅動決策與預測模型建立。 工作內容 ● 針對業務目標進行資料探索與分析，挖掘潛在商業機會與問題根因 ● 建立預測模型(如會員流失預測、訂單預測等)，解決或優化實際商業問題 ● 開發自動化報表與監控儀表板，追蹤關鍵業務指標變化，提升需求處理效率 ● 與行銷、產品、業務等部門協作，將分析結果轉化為可執行的商業建議並推動 ● 協助各單位資料需求，快速釐清需求並產出對應成果 條件要求 ● 3年以上資料分析相關工作經驗，具備獨立執行分析專案的能力 ● 熟練使用 SQL 進行複雜資料查詢、清理與處理，曾處理大規模資料集經驗佳 ● 熟悉 Python 與常用分析套件，如 pandas、numpy、scikit-learn 等 ● 熟悉資料視覺化工具，如 Tableau、Looker Studio ● 理解統計學基礎概念，具備機器學習基礎知識，有實際建立預測模型的經驗 ● 具備邏輯思維與問題解決能力，能從模糊的業務需求中定義分析方向 加分條件 ● 具備旅遊業、OTA、電子商務或相關產業經驗，熟悉產業特性與用戶行為 ● 有推薦系統、會員分群、需求預測等實務建模經驗 ● 有使用 GCP 相關服務經驗(如 BigQuery、Cloud Functions 等) ● 理解 AI/LLM 技術應用，曾參與 AI 相關專案開發 ● 具備自動化思維，能將重複性需求轉化為可重複使用的工具或流程

主要協助公司進行營運流程的數據化與資料庫建置。你需要處理來自不同合作單位的繁雜資訊，確保數據的精確性以支援公司決策。 1.營運資訊搜集與整合： 針對專案需求，向外部合作夥伴（如飯店、車隊、各類供應商等）進行規格參數、營運數據之搜集與彙整。 2.資料庫維護與數據清洗： 負責原始數據的除錯、清洗、分類與標準化，將非結構化資訊轉化為系統可用的標準格式，並定期維護資料庫更新。 3.問卷工具管理與執行： 設計資訊收集表單（如 Google Form / SurveyCake），並負責後續的發放、進度追蹤、催收以及回覆內容的邏輯檢核。 4.報表製作與基礎分析： 協助將收集之數據產出統計報表，分析資源使用效率、成本結構或其他營運指標。 5.其他主管交辦事項： 協助部門行政事務及跨部門數據支援。

職務簡介： 本職位隸屬於全球銷售中心，主要負責自行車產品銷售數據分析工作。透過數據蒐集、整理與視覺化，協助各單位掌握市場趨勢、優化庫存管理，並支援管理層進行決策判斷。此職位主要以 Excel 為主，輔以初階 Power BI 分析操作。 主要工作內容： 1. 市場銷售趨勢追蹤與分析：定期分析各品類商品的銷售表現，提供市場洞察與建議。 2. 產品庫存與零庫存分析：協助監控庫存狀況，提出改善建議以提升庫存週轉率。 3. 數據視覺化報表產出：使用 Excel 與 Power BI 製作清晰易懂的報表與圖表，支援各部門需求。 4. 簡報製作與決策支援：整理分析結果並製作簡報，提供管理層決策參考。 5. 跨部門數據支援：協助銷售中心及其他相關部門處理數據需求，提供即時且準確的分析。 6. 主管交辦事項：配合主管指示執行其他相關分析或專案任務。

精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司，精藤做為集團資訊整合的中心，不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任，同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後，除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外，亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤，除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護（如：物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統，與情報分析系統......等數以百計的資訊系統，精藤皆自行開發與維護），更有完善的公司治理與開發標準，可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外，精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展，例如：雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等，誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 本公司資料科學家(AI工程師)之職務內容如下： 1. 洞察客戶需求與業務痛點，從數據發掘商業價值，並設計與落地最佳AI解決方案。 2. 規劃與執行數據收集、清洗、與前處理流程，並應用機器學習演算法、統計模型進行數據挖掘與深度分析。 3. 主動針對問題提出數據驅動的解決方案，持續監控、評估並優化模型效能與流程。 4. 從資料科學角度提供專業諮詢與決策支援，驅動集團業務策略發展。 5. 與跨部門團隊緊密合作，推動機器學習服務的開發與落地。 需求能力： 1. 熟悉SQL、Python語言。 2. 具備統計分析能力，包括熟悉Multivariable calculus、Linear algebra。 3. 熟悉Machine Learning，包括XGBoost、Random Forest、NN、SVM、K-means、Clustering、Bayesian Networks、Ensemble...。 4. 熟悉時間序列(Time-series)預測方法。 5. 具備Data Visualization & communication能力。

精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司，精藤做為集團資訊整合的中心，不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任，同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後，除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外，亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤，除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護（如：物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統，與情報分析系統......等數以百計的資訊系統，精藤皆自行開發與維護），更有完善的公司治理與開發標準，可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外，精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展，例如：雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等，誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 職務內容主要包含行銷投廣與商品貼標等專案執行，核心工作內容包含： 1. 透過數據驅動的方式結合技術與商業行銷思維，優化客戶經營與零售營運效能 2. 分析顧客消費行為與生命週期，找出拉新、留客、喚醒等關鍵因子 3. 開發顧客分群、個性化推薦、流失預測等模型，提升轉換率 4. 設計並執行實驗（如 A/B 測試），評估新模型、活動與行銷策略的成效 5. 以自然語言(NLP)、大型語言模型(LLM、RAG、AGENT)、機器學習模型，與同仁共同開發建置及維運商品標籤庫、標籤模型、會員標籤、商品推薦系統...等應用 需求能力： 1. 自主學習與新技術研發能力 2. 熟悉 Python 與 SQL 進行資料分析 3. 熟悉常見機器學習工具與演算法（如 Scikit-learn、XGBoost、LightFM、CF 等） 4. 熟悉NLP相關的機器學習模型、深度學習模型開發(Summarize、Labeling) 5. 熟悉向量資料庫(faiss, pg_vector…) 6. 具備雲端技術使用經驗(Azure、AWS) 7. 具備程式碼版控、模型版控能力(Git)

台灣自費服務日益興盛，我們希望運用自家技術開發的AI產品，協助台灣自費業者打造行銷導客-顧客關係-數據優化的全方案解決方案（Total Solution）。如果你也對軟體服務有熱情、對AI Agent 有憧憬、對自費服務有想像，並期待在新事業籌備處的快節奏環境中成長茁壯、從新開始定義客戶成功與客戶關係，誠摯歡迎你加入我們！ 在這個角色中，您將負責完整客戶旅程 —— 從導入、培訓、落地實施到持續成功。您將與產品、業務團隊密切合作，確保客戶不僅能從我們的平台中獲得價值，更能享受使用過程。如果你具備 SaaS 導入經驗，熱愛以數據與策略推動客戶成功，歡迎加入我們！ 【工作內容】 1. 全面負責客戶旅程，包含導入、培訓、落地到持續成功 2. 協助業者最大化採用 AI 行銷營運解決方案，確保使用過程流暢並能帶來實質成效 3. 蒐集與分析客戶需求與數據，提出最佳實務建議並反饋產品團隊，推動產品優化 4. 定期與客戶檢視成效，提出改善方案提升業務績效並支持續約與加值合作機會 5. 發掘加值銷售與交叉銷售機會，與業務團隊合作提升客戶價值 6. 建立並維護良好客戶關係，成為業者可信賴的顧問與夥伴 7. 整理客戶成功案例，並轉化為可複製的營運模型與培訓資源 【附加條件】 1. 3 年以上導入 SaaS 解決方案至企業端經驗，且有量化數據證明客戶成功案例 2. 具備優秀的專案管理與跨部門溝通能力，能協調產品、與業務團隊共同合作 3. 具備商業思維與出色的表達與簡報能力，能將數據與使用者洞察轉換成具體行動方案並讓利害關係人充分理解價值與目的 4. 熟悉 Ad、 CRM、MarTech 工具，同時具備商業敏銳度與資料分析能力 5. 過去曾負責更新 FAQ、操作手冊/影片等教材以提升導入效率與客戶關係，能主動從客戶端發掘關鍵數據並製作為成功案例 6. 適應力強，樂於接受新挑戰，能在快速變動的早期新創環境中運作 7. 具備好奇心、主動積極、以客戶成功為核心，樂於在快速成長的新創環境中挑戰自我 【加分條件】 過去曾擔任數位軟體CSM且具有量化數據的成功案例 【工作地點】 台北市大安區羅斯福路二段95號18樓之一（近古亭捷運站） 【公司福利】 ◉依法享有特休、婚假、產假／陪產假 ◉彈性上下班制度（上班時間彈性為08:00-10:00），15分鐘緩衝，10:15後才視為遲到 ◉員工旅遊補助 ◉享有三節禮金 ◉員購優惠制度 ◉彈性遠端工作制度（視職務適用） 【關於我們】 梅科科技是一家專注智慧醫療與系統整合的新創公司，服務涵蓋醫療資訊系統導入、物理治療所與疼痛診所等品牌營運。隨著業務快速成長，我們歡迎對健康照護與醫療科技有興趣的您，加入專業且具發展潛力的團隊。

崗位核心職責 一、智慧數據分析與業務洞察 1.建構並完善業務的數據監控與指標體系，能敏銳地發現數據波動背後的業務問題與機會。 2.獨立完成從資料擷取、清洗、分析到洞察提煉的全流程，產出高品質的分析報告，並為營運策略、產品最佳化提供有資料支撐的建議。 3.超越常規描述性分析，主動運用因果推論（如雙重差分、合成控制法）、歸因分析、預測預警等AI方法，深度診斷業務根因，揭示關鍵驅動因素。 二、AI模型與應用落地 1.將至少20％的工作重心投入於AI應用的探索與實踐，主導或深度參與智能決策產品（如智能推薦、用戶畫像、時序預測、自然語言處理NLP）的方案設計、效果評估與落地優化。 2.與演算法工程師、產品經理緊密協作，為演算法最佳化提供資料分析支持，並將資料分析成果轉化為可解釋、可操作的資料產品或自動化解決方案。 3.探索並推動資料治理體系的智慧化升級，例如利用AI實現元資料管理、資料品質監控與異常檢測的自動化。 三、跨部門協作與賦能 建立高效率的跨團隊合作機制，確保數據分析結論與AI解決方案能有效傳遞給技術與非技術夥伴，並推動落實。 透過組織工作坊、內部培訓等形式，提升整個組織的資料素養和AI應用能力，催化資料智慧在業務場景中的規模化應用。 必需條件： 學歷與背景：統招本科及以上學歷，統計、數學、電腦科學、資料科學或AI相關專業優先。 工作經驗：擁有3年以上網路或相關產業的資料分析經驗，有知名大型網路公司（大廠）完整專案經驗者最佳。 AI實踐：具備成熟的AI計畫實戰經驗，至少在以下一到多個領域有深入理解與實踐：使用者畫像、智慧推薦、因果推論與歸因分析、時序預測、自然語言處理（NLP）。 技術工具： 熟練使用 SQL 進行複雜資料擷取與處理。 精通 Python 或 R 進行資料分析和建模。 熟悉常用資料視覺化工具，如 Tableau 或 Power BI。 核心能力：具備優秀的邏輯思維、資料敏感度和商業洞察力，優秀的溝通表達能力和專案推動力。

＜About the job＞： The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the data scientist, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects related to management topics, including Commercial/Industrial Engineering/Supply Chain/Financial Performance/Operation...etc., to build the model or algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Description＞： ．Design, implement and refine advanced Statistical Modeling/Machine Learning/Deep Learning/Numerical Simulation/Optimization Algorithm Models(at least one of the fields) ．Ensure alignment of modeling initiatives with the requirement goal defined by key stakeholders and company objectives and identify new hypotheses for model improvements. ．Executing big data analysis and predictive analytics projects include feature engineering, model building, algorithm development, etc. ．Works closely with a team of data system analysts, business data analysts, data engineers, data platform architects, etc. ．Collaborate effectively with team members, whether leading tasks or supporting initiatives led by others. ．Self-motivated, Result-oriented, and interested in applying quantitative methods to solving business and engineering problems. ＜Skills＞ ．Experience with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning(Nature Language/Image), Econometric Modeling, Optimization Algorithm(OR), Numerical Simulation..., etc., model/algorithm building of the practical application in the industry. ．Familiarity with programming languages like Python or R, or Java. (Good programming skills in Python is a plus). ．Advanced ability to perform Exploratory Data Analysis and working knowledge of statistics. ．Ability to visualize data in the most effective way possible for a given task, especially visualize models and results and debug and troubleshoot code and models. ．Big on finding the many insights based on the data and being passionate and patient about working with complex data.