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【CRM 數據分析施的任務？】 －進行銷售和會員行為等分析，發現機會和問題，提出改進建議。 －不定期分析行銷活動，提出結果與建議 －構建、開發和維護數據模型、儀表板和績效指標。 －與CRM行銷人員協作，運用數據分析輔助會員經營。 －與內／外部相關單位共同營運管理數據，確保數據質量及Data pipeline運行。 －建立機器學習模型以提高會員經營成效。 －定期產出會員與銷售數據分析報表。 【誰適合擔任CRM數據分析師？】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資料科學等。 －至少一年資料科學、會員經營或相關領域的工作經驗。 －熟悉資料庫管理工具及資料庫語法SQL。 －精通數據分析相關程式語言尤佳，如 Python －出色的統計分析和數據解讀能力。 －具備商業與市場洞察力，得以透過數據分析提出建議。 －擅於溝通協調，能夠與不同職能的團隊成員合作。

1.數據戰略規劃：制定和執行公司或組織的數據戰略，包括數據收集、處理、分析和應用的整體計劃 2.數據分析與洞察：指導資料科學家、分析師、問卷調查團隊進行數據分析，從數據中獲取有價值的洞察，支持業務決策 3.內部數據系統管理：負責公司內部數據系統的管理與優化，確保系統的高效運行與安全性，並支持內部各部門的數據需求 4.團隊管理：領導和管理數據團隊，確保成員之間的協作順暢，並推動團隊發展 5.跨部門協作：與其它業務部門合作，確保數據戰略與業務目標一致，並推動數據驅動的決策 6.風險管理：評估和管理數據風險，包括數據安全和數據隱私風險 【薪資待遇】提供具競爭力薪酬，月薪面議，若績效達平均水準者，年薪可達19個月以上，績效優者年薪將更高。

1.數據戰略規劃：制定和執行公司或組織的數據戰略，包括數據收集、處理、分析和應用的整體計劃 2.數據分析與洞察：指導資料科學家、分析師、問卷調查團隊進行數據分析，從數據中獲取有價值的洞察，支持業務決策 3.內部數據系統管理：負責公司內部數據系統的管理與優化，確保系統的高效運行與安全性，並支持內部各部門的數據需求 4.團隊管理：領導和管理數據團隊，確保成員之間的協作順暢，並推動團隊發展 5.跨部門協作：與其它業務部門合作，確保數據戰略與業務目標一致，並推動數據驅動的決策 6.風險管理：評估和管理數據風險，包括數據安全和數據隱私風險 【薪資待遇】提供具競爭力薪酬，月薪面議，若績效達平均水準者，年薪可達19個月以上，績效優者年薪將更高。

提供客戶公有雲、AIOT、資料分析應用架構設計規劃 1. 與資料科學家合作，規劃並協助客戶導入雲端服務架構。 2. 規劃符合客戶需求的雲端/資料分析系統架構與建議書撰寫。

【為什麼要加入台灣大哥大 IT 攻城精英團隊】 1.我們有穩定的福利制度，也有新創公司般的工作挑戰 2.我們致力打造一起學習、正向鼓勵回饋的工作環境 3.我們有體貼的居家上班制度 4.我們不是傳統的電信公司!正加速往區域級科技電信集團目標大步邁進 5.我們能讓你從「攻城師」升級為「攻城精英」，這裡絕對是個讓你可以升級武器、切磋技能、激發潛能的難得機會 6.我們還有一位跨領域身經百戰、兼具感性與知性、熱愛分享的超強 CIO 隊長！ 【研發替代役 x HIPO 疾行軍】 我們正在招募研發替代役成為HIPO 疾行軍，這是台灣大哥大專為 AI 世代與高潛力人才打造的重點招募計畫， 我們「只看高學力」，重視你的學習力、實作力與成長潛力。 只要你對 AI、程式開發、雲端與數位應用充滿熱情，都歡迎加入我們，一起打造影響數百萬用戶的數位服務。 【HIPO 疾行軍職務特色】 在導師與團隊的協作下，你將參與實際專案，從做中學、持續成長： 1. 參與跨單位與外部客戶之系統與數位服務開發，包含 AI 應用、雲端系統、大數據處理與 App 服務 2. 與團隊共同協助，將業務需求轉化為可行的技術方案，並運用 AI 工具提升開發與分析效率 3. 參與專案執行與優化，主動提出改善建議，培養解決問題的能力 4. 根據個人特質與發展潛力，探索後續技術專精方向，並提供對應培訓與職涯發展方向 【我們重視的特質】 1. 保持好奇：擁抱未知，勇於嘗試新技術與新方法 2. 深度協作：樂於跨界合作，與團隊共同創造價值 3. 高效轉譯：化繁為簡的溝通，推動團隊共識與執行 4. 卓越擔當：主動思考、為最終成果負責 5. 成長潛能：不設限自我突破，具備高度進化動能 【工作內容】 AI大腦平台設計與建置、LLM整合、Agent Flow設計、Agentic AI應用、跨部門協作等。善用 AI coding tools 加速開發並提升品質的經驗。 【必備技能】 1. 深度學習和機器學習：具備深度學習和機器學習的專業知識。 2. 生成式AI相關技術：熟悉自然語言處理(NLP)理論、Large Language Model、Transformer等。 3. 程式開發技能：精通Python、HTML、JavaScript等編程語言，並熟悉FastAPI、langchain等框架 (若熟悉React.js等前端框架更佳)。 4. 資料處理和分析：能夠使用SQL、Pandas、NumPy等工具進行資料處理和分析。 5. 系統架構設計：具備設計和構建大規模分散式系統的經驗。 6. 雲平台：熟悉AWS、Google Cloud、Azure等至少一個公有雲平台的使用。 7. RAG技術實作：有實際應用RAG技術的經驗，能夠將其整合到AI系統中以提升應答的準確性和相關性。 8. 2年以上深度學習模型技術之實戰開發經驗及流程分析規劃，具研究與實作經驗，並有能力介紹使用方法、應用或原理。 【加分條件】 1. AI框架：熟練掌握PyTorch或TensorFlow等AI框架或有相關開發經驗。 2. AI應用經驗：有過生成式AI應用開發經驗，尤其是在智能客服或知識管理系統領域。 3. Agent Flow優化經驗：有過Agent Flow設計和優化的經驗，能夠提升用戶互動體驗。 4. Agentic AI應用經驗：有過Agentic AI的實踐經驗，能夠使AI系統更具主動性和智能化。 5. 新技術的研發能力：時常關注最新技術趨勢，例如從期刊、論文、Github上的open source等資源了解最新技術，並應用於系統的研發。 6. 跨部門合作經驗：有過與不同部門合作的經驗，例如與業務團隊、RD團隊或資料科學家合作。 7. 創新能力：能夠提出創新的解決方案並快速解決技術問題。 8. 善用 AI coding tools 加速開發並提升品質的經驗 9. 具備英文聽/說/讀/寫基本能力，有多益(TOEIC)聽讀550分以上尤佳 【薪資待遇】若績效優者，年薪可達120萬以上。

1.需具有大型數據分析專案3年以上經驗 2.交通數據分析、資料庫開發管理 3.以統計、資訊及數學相關科系優先 4.熟悉工具與程式：R、SAS、PYTHON、MYSQL、MSSQL、HADOOP...等 5.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

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

＜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.

Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。

＜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/Algorithm Models •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. •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. •Able to use the cutting-edge technologies to solve the practical problems ＜Skills＞ •Experience with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning, 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. •Experience in setting up supervised & unsupervised learning models including data cleaning, data analytics, feature creation, model selection, performance metrics & visualization