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【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/

CDP 與數據策略 ●設計 CDP 資料模型，整合多來源數據（網站、APP、社群），驅動行銷自動化。 ●定義 KPI/OKR，運用因果推斷設定用戶生命週期策略，確保數據一致性。 模型與演算法設計 ●開發基於 Transformer 或 GNN 的推薦系統、用戶分群、流失預測等模型。 ●使用 LightGBM 或 PyTorch 迭代模型，優化效能與準確度。 ●透過 MLflow 追蹤實驗，確保模型可擴展與可重現。 實驗設計與優化 ●規劃 A/B 測試或 MAB 實驗，驗證行銷或產品成效。 ●分析結果並迭代資料模型與演算法，推動留存率與營收成長。 技術領導與培養 ●與工程團隊合作，透過 Kubeflow 優化 MLOps 流程。 跨部門協作 ● 與行銷、產品、工程團隊對接，推進數據驅動專案。 ●向管理層展示演算法對業務的量化影響，驅動決策。 資料合規 ●設計符合 GDPR、CCPA 的資料模型，確保數據安全與隱私。

Our team‘s mission is to leverage next-generation technologies to enhance productivity in MediaTek‘s various processes. This technical position requires a combination of knowledge in IC design and expertise in machine learning/generative AI to identify and define opportunities, design feasible and stable solutions, and improve processes to enhance product quality. We are looking for engineers and data scientists who are passionate about introducing new ideas from diverse fields, enjoy working with complex data, uncovering insights, and are eager to tackle challenges. As a key member of a small and versatile team, you will provide the most appropriate solutions through rapid iterations. In terms of soft skills, you need to have a proactive attitude, an open and continuously adaptive learning ability, excellent verbal and written communication skills, and the ability to collaborate across teams. In terms of hard skills, you need to have strong programming abilities, sufficient knowledge 我們團隊的使命是利用下一代技術，協助MediaTek在各研發流程中提升生產力。此職缺為技術職，需結合IC設計領域知識與機器學習技術/生成式AI，識別並定義機會點，設計可行且穩定的解決方案，以改善研發流程並提升產品品質。 我們正在尋找熱衷於從多元領域引入新想法的工程師及數據科學家，喜歡處理複雜數據、發現洞見，並樂於挑戰困難。作為一個小而多才多藝的團隊關鍵成員，你將以快速迭代的方式提供最適當的解決方案。 在軟技能方面，你需要具備主動積極的心態、開放且持續調整的學習能力、良好的口頭與書面溝通技巧，以及跨團隊協作的能力。硬技能方面，你需要有良好的程式撰寫能力，對機器學習有足夠認知，能與團隊成員合作，並有機會與全球的合作單位有效展開協作。

1.具多項能力優先錄用 2.熟資料取得技術(ETL)-爬蟲技術/SQL語法/其他Python Library 3.熟資料預處理技術(EDA)-熟Python程式語言 4.資料視覺化(Data Visualization) 5.熟特徵工程(Feature Engineering)技術

1. 分析與建模 • 根據業務需求，定義問題並建立資料科學模型以解決商業問題（如預測、分群、分類、推薦等）。 • 用統計學與機器學習方法進行資料探索、假設驗證與模式辨識。 • 負責模型開發、訓練、調參與驗證，並持續優化模型效能。 2. 資料處理與工程 • 負責資料收集、清洗、轉換與整合，建立高品質的分析資料集。 • 撰寫 ETL/ELT 程式與流程（使用 SQL、Python、Airflow 等工具）。 • 協助資料治理與資料標準化，確保資料品質與一致性。 3. 商業洞察與決策支援 • 分析業務流程與客戶行為，找出潛在問題與機會點。 • 將分析結果視覺化（使用 Tableau、Power BI 或 Python 視覺化工具），撰寫報告並提出策略建議。 • 與產品、行銷、業務等跨部門合作，將數據應用於實際業務場景中。 4. 模型部署與維運 • 將模型部署至生產環境，設計監控與回訓機制（MLOps）。 • 使用相關工具（如 MLflow、Docker、Kubernetes、SageMaker）維護模型生命周期。 • 協助建構自動化資料分析流程與平台。 5. 追蹤人工智慧、生成式 AI、機器學習演算法等技術趨勢。

職責要求 1. 根據營運需求建構預測模型 2. 執行需求及數據分析 3. 提供資訊視覺化及說明分析 4. 蒐集競業資訊、報表整理 任職資格 * 請寫自傳。 * 需具備 (Tableau / Power BI)任一使用能力。 * 對於數據與分析具有熱情。 * 需具備 Excel 公式使用能力。 * 具備 SQL 或 R 或 Python 能力者佳。 * 具備遊戲產業相關經驗者佳。 * 喜愛團隊合作精神，並願意分享知識。 * 應徵時附上自薦信(Cover Letter)尤佳。

職責要求 1.Participate in the design, implementation & optimization of large-scale distributed online AI services, including but not limited to recall engine, ranking engine, etc. 2.Collaborate with data scientists to develop and deploy machine learning training and inference pipeline. 3.Implement and optimize multiple application methods such as sample management, feature preprocessing, feature management, prediction, and vector based recall. 4.Ensure that systems perform reliably under the high load. This includes dealing with (but not limited to) online service, traffic scheduling, disaster tolerance, overload protection, degradation, resource management, efficiency tool implementation and many other infrastructures. 任職資格 1.Proficiency in C++/Java/golang/python programming 2.Solid basic knowledge of networking, operating systems, data structures. 3.Master NoSQL or SQL storage engine. 4.Experience in large-scale distributed system development is preferred 5.Experience with kubernetes and hadoop is preferred. 6.Familiarity with basic machine learning algorithms is preferred 7.擅長工具: C++、Java、Python、Go 8.工作技能 : Machine Learning、資料庫系統管理維護、資料庫程式設計、資料庫軟體應用

職責要求 1.執行AI需求訪談、收集單位業務問題，並轉化為可分析的條件及狀態 2.規劃模型建置以判斷使用者行為、找出關鍵誘發因子 3.將業務單位需求或提案轉化為預測分析的建模專案，監控及優化模型成效 4.透過場景發想，設計模型與演算法 5.撰寫資料模型、資料應用解決方案設計等文件 6.評估及發展各種AI解決方案，並轉化成為微服務提供前台使用 任職資格 1.2年以上深度學習或機器學習軟體開發經驗(如：TensorFlow) 及程式語言 (如：Python, C/C++) 2.具備SQL/NoSQL相關經驗 3.具備大數據技術(如Hadoop、Spark、Solr/ES)相關知識經驗 4.有影像分析相關演算法研究及開發經驗. 5.能夠團隊合作，熱衷解決問題

職責要求 1.制定資料分析策略、架構標準及規範 2.與業務部門合作以掌握業務分析需求及提出合適之資料獲取及處理建議 3.協助業務單位定義業務指標、評估資料分析洞察 4.依照企業級數據中台及數據治理方法，維持資料的一致性、有效性及即時性 5.產出資料分析報表與洞察，提供業務單位使用 6.進行指示型、預測型、診斷型與敍述型資料蒐集、整理、分析等相關任務 任職資格 1.具備產業知識或領域知識。 2.熟悉商業智慧(BI)系統分析並製作系統需求規格書文件;。 3.熟悉MS SQL架構、語法、調教；具資料清理SSIS及資料建模SSAS使用經驗尤佳。 4.熟悉Dashboard、Report設計。 5.有BI工具(如SAP BO/ Tableau/ MS PowerBI等)使用經驗尤佳。

職責要求 1.推動與導入人工智慧/機器學習之應用於保險業務場景，提升服務效率及客戶體驗 2.大數據研究分析，引用數位科技技術（Hadoop/Spark/Mongo DB/AWS或GCP的Big Data與ML平台等），建立機器學習模型（Python/R或RapidMiner等） 3.協助評估No/Low Code Application Platform科技，推動數位轉型 任職資格 1. 擅長資料庫工具如Oracle、MSSQLServer等 2. 對MLOps有相關研究及實作經驗 3. 能使用雲端Platform建立ML模型 4. 能以Python進行資料處理