轉職熱搜工作

我們正積極尋找對數據分析、客戶洞察及數據應用有高度興趣的夥伴加入。 作為數據分析與數位策略團隊的一員，你將參與網站流量、客戶行為、交易資料及行銷數據之整合與分析，協助建立數據追蹤與資料應用機制，透過數據洞察協助平台、內容及行銷策略優化進而幫助公司決策。 －【數據整合與分析機制建置】： 負責網站流量、使用者行為、平台數據、行銷成效及交易相關資料之整合與分析，建立數據追蹤、分析及成效監測機制。 －【客戶資料與數據應用規劃】： 協助建立客戶資料庫、數據分析架構及資料應用邏輯，透過客戶行為、交易數據及平台使用狀況進行客戶洞察與分群分析。 －【跨部門數據協作與資料需求規劃】： 與資訊單位協作進行資料需求規劃、數據欄位整理及資料串接，逐步建立可供分析與決策使用之數據資料架構。 －【數據洞察與優化建議】： 依據數據分析結果，提出平台功能、內容經營、行銷活動及客戶經營方向之優化建議，協助提升平台使用成效與行銷轉換表現。 －【數據視覺化與分析報表】： 規劃數據視覺化儀表板、分析報表及數據監測機制，協助主管及團隊掌握數據變化與經營成效。 －【廠商管理與其他作業】：負責廠商聯繫與管理、合約審閱與修正，並處理例行行政事項及主管交辦任務。

你是否熱愛用數據解碼零售的運作奧秘？我們正在尋找一位對數據技術充滿熱情、喜歡持續學習的夥伴，一同打造穩定且高效的數據平台，驅動零售業務的智慧決策。在這裡，你將有機會與跨部門團隊合作，將技術轉化為實際應用，讓數據真正發揮價值。 工作內容 1.數據管道建置 設計、構建並維護可靠的數據管道，確保資料從各來源正確且高效地整合至數據平台。 2.程式設計與開發 使用ETL工具進行資料庫及資料表系統相關的程式設計與開發，落實數據處理流程。 3.需求訪談與文件製作 參與資料管理與處理相關專案的需求訪談與系統分析，並製作系統需求規格書，確保需求與技術實現無縫接軌。 4.跨部門協作 與開發團隊合作整合並優化API數據串流，確保數據流的可靠性及即時性，支持業務決策。 5.安全與效能監控 建立並維護數據安全性措施，確保資料隱私與合規性，同時持續監控與優化數據管道效能。 6.數據平台創新 參與數據平台的設計與架構討論，提出創新且高效的數據解決方案，協助團隊持續提升技術能力。 其他條件 •熟悉ETL流程與工具，如 Informatica、SSIS、Trinity 等使用經驗。 •熟悉SQL設計與開發，具備撰寫SQL Script與Stored Procedure的實務經驗。 •熟悉資料庫設計原則，能夠進行資料查詢優化及結構調整。 加分條件 •至少3年以上數據工程相關經驗，並能展示數據管道或數據平台的相關專案成果。 •有使用AWS、Azure、GCP等雲端平台進行數據處理的實務經驗。 •能在快節奏環境中自主工作，對新技術保持學習熱忱。 學歷：大學、資訊工程系或統計系畢業 工作經驗：3年(含)以上 擅長工具：ETL、Informatica、MS SQL、MySQL、Oracle、PostgreSQL、Data Marts

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. AI模型研發、測試、開發、應用導入評估 2. LLM、語音、多模態相關應用研發及生成內容評估 3. Fine-tuning、Inference、RAG、AI Agent等API開發 4. 維護既有系統並視需求進行重構以增進效能或可維護性 需求能力： 1. 自主學習與新技術研發能力 2. NLP相關的機器學習模型、深度學習模型開發(Summarize、Labeling) 3. 熟悉向量資料庫(faiss, pg_vector…) 4. 具備雲端技術使用經驗(Azure、AWS)

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.進行數位金融產品與客群的數據分析，產出洞察並提供決策建議 2.客戶行為分析、分群貼標、Persona建置與應用成效追蹤 3.行銷活動成效評估，並持續優化活動策略 4.機器學習模型建置，包含資料整理、特徵工程與模型驗證 5.規劃並優化分析流程，導入自動化設計或重複性作業改善機制 6.建立可重複使用的分析與報表流程，以提升分析效率與穩定性 7.運用生成式AI平台與API（如主流大型語言模型服務），並結合Agentic AI或任務導向工作流程框架（如多步分析、任務拆解與結果整合），協助SQL／分析邏輯生成、數據探索、假設推導與結果摘要，實際導入於日常數據分析流程中以提升效率與品質 8.支援業務、行銷、營運等單位的日常分析與報表需求 9.參與客群經營策略規劃與跨部門專案合作

我們正在尋找對人工智慧充滿熱情並渴望在快速發展的技術領域中發揮影響力的AI軟體工程師。加入我們的團隊，您將有機會參與前沿技術的研發和應用，推動公司的技術創新與進步。 工作內容： 1. 參與並追蹤最新的AI技術，提出改進方案，持續導入新AI技術，提升系統和應用場景 2. 跨部門團隊合作，了解需求並轉化為AI解決方案 3. 參與AI平台的建置和維護 4. 參與AI應用的開發，開發符合需求的軟體功能

工作內容 1.設計和發想品牌形象影片，達到推廣效果，以增加客戶來源。 2.負責影片的架構、劇本撰寫、拍攝、剪輯和後期製作。 3.SEO策略: 規劃和執行有效SEO方案，包括關鍵字研究、網站優化和內容策略，以提高網站的自然搜尋排名。 4.分析報告: 分析網站流量、關鍵字表現和廣告效果，提供數據分析報告，提供投放建議。 5.主管交辦事宜。 職涯成就及樂趣 移民顧問是一個很特別的產業，結合國際教育與身分運用的概念，總公司正持續發展能突破業界框架的多元服務，接觸不同客戶族群有機會開拓國際化視野，部門職務多元、發揮舞台寬廣。我們期待新時代生力軍加入我們，一起走在業界前端。 職務發展性 A. 品牌公關經理 B. 行銷數據分析師 C. 影片剪輯師

1. 設計、開發及維護內、外部Web資訊系統，主要技術為 C#、.NET 6 及 MSSQL。 2. 作為旅遊系統廠商的溝通窗口，負責需求彙整、反饋與系統優化，確保穩定運行。 3. 與各部門協作，推動系統應用以提升工作效率。 4. 負責系統維運，包括問題診斷、故障排除及效能優化。 5. 管理委外開發廠商，確保專案品質與時程進度。

＜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).

1.了解並研究各產業客戶多元化的商業需求與議題，包括數位轉型、自動化、資料治理、上雲規劃、科技變革等。 2.協助客戶應用流程設計、資料分析、科技工具解決問題，包括現況盤點訪談、未來藍圖規畫、程式設計、資料庫設計、視覺化報表等技能。