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職責要求 1. 使用數據分析工具（Tableau )，拆解參數和數據集 2. 編制分析系統，提供營運單位數據拆解戰略 3. 構建和維護數據庫，根據各種需求清理和分離數據 4. 重構數據，數據庫建構和管理，並將數據可視化和分析 5. 主管交辦事項 任職資格 1.Tableau、MS SQL/ORACLE/MySQL 2.熟悉基本SQL使用，有Procedure撰寫經驗佳 3.有保險或產險相關領域的知識與經驗尤佳

職責要求 - Conduct data science techniques to solve business problem and fulfill clients‘ needs. - Analyze and visualize data to deliver insights to drive business optimization. - Cowork with data engineer to design data pipeline and infrastructure. - Research and study new methods to improve current data science strategy. 任職資格 - Excellent in data analyzing, mining, modeling, machine learning and AI algorithm - Proficient in programming languages of both R and Python - Strong critical thinking and problem-solving skills - Familiar with database mechanism - Solid statistical knowledge - 7年以上Data相關工作經驗

職責要求 1.3年以上數據科學經驗。 2.熟悉機器學習或深度學習相關演算法。 3.具備統計分析與建模能力。 4.精通相關tensorflow、Keras、Pytorch等框架(擇一)。 5.具備專案管理能力，跨部門合作經驗。 任職資格 1.英文精通 2.大學以上，理工科系

職責要求 •Work cross-functionally with domain experts, technical sales, and product owners to architect AI-based solutions in technical and industrial applications. •Determine project scope, deliverables, and success criteria, and ensure they are sufficient to address client challenges and consistent with their expectations. •Lead client interactions during technical engagement, including project meetings, technical reviews, and solution demonstrations. •Perform EDA or other data science analysis to scope unstructured problems or messy data for tractable insights •Skilled in breaking down problems, documenting problem statements and estimating efforts •Mentor junior engineers, perform code reviews and document design decisions •Create web services/APIs for serving ML/AI model results. •Collaborate with the development team and ML engineers to build state-of-the-art models, test and validate new algorithms and integrate the algorithms with the existing frontend and backend systems. •Review and finalize deliverables to ensure high quality content consistent with client and company expectations 任職資格 Qualifications and Skills •BS in Computer Science, Electrical Engineering or similar field •5+ years of experience with one modern language such as Java, C++, Python including object-oriented design. •5+ years of experience with machine learning tools and deep learning algorithms and techniques, including but not limited to: oPyTorch, TensorFlow, Keras oCNN, LSTM, RNN oScikit-learn, pandas, numpy oOptimization techniques and fine-tuning models •3+ years of experience contributing to the architecture and design (architecture, design patterns, reliability and scaling) of new and current systems. •Experience with MLOps and other production level implementation frameworks and pipelines •Able to work independently on problems and in highly collaborative team environments. •Experience with MLOps and other production level implementation frameworks and pipelines •Able to work independently on problems and in highly collaborative team environments. •Consulting, technical sales or solution architecture experience •Strong oral and verbal communication skills Preferred Requirements •Ph.D. or Master’s degree in a scientific or engineering domain •Experience of ML in Smart Manufacturing, Renewable Energy, Edge AI, Energy Storage, Grid Management, Semiconductor Manufacturing, or similar industries. •Research experience with high impact publications •Fluency with machine learning algorithms, such as CNN, RNN, reinforcement learning, support vector machines, and graph-based models •Experience with messaging systems, Docker, Kubernetes, Spark, EMR, and cloud platforms (AWS or Azure) •Team management and mentoring junior members •Experience with version control systems (e.g. Git flow) •Strong oral and verbal communication skills •Experience working with international cross-functional teams and/or customer facing work

職責要求 1. 設計和開發人工智能模型以滿足項目需求 2. 將 AI/ML 模型轉換為其他開發人員可以使用的 API 3. 對大數據集進行統計分析 4. 管理項目基礎設施以及人工智能模型和項目的開發 5. 與其他機器學習工程師、數據工程師和人工智能工程師合作開發機器學習模型 任職資格 1. 學士學位或在計算機科學、數據科學、軟件開發或其他相關領域擁有5-8年經驗 2. 對人工智能中常用的編程語言有深入的了解，例如Python、Java、C++和.Net 3. 統計和算法模型以及基本數學概念（例如線性代數和概率）等經驗 4. 能針對Computer vision and Cognitive services related 開發經驗者 5. 熟悉深度學習和機器學習算法以及 AI/ML 框架的使用 6. 高超的交流技巧

職責要求 1. Develop, iterate, and take to production machine learning models to simulate sports player‘s stats and solve problems. 2. Construct models, analyses and solutions in response to a question or problem posed by a stakeholder or colleague. 3. Analyze and visualize data from company databases to drive optimization and improve product, marketing techniques and business strategies 4. Work with decision-makers across the company to understand their goals, identify opportunities to use data to develop new insights and improve business results. 5. Create dashboards and data visualizations for analysis and communication. 任職資格 1. Experience in data science, analytics or engineering preferred. 2. Strong analytical and quantitative skills. Familiar and proficient with data science related languages/tools such as Python or R, and SQL preferred. 3. Experience building and using models to help create production level products and tools. 4. Strong verbal and written communication skills. 5. Interest or experience in Sports and/or Fantasy Sports game. 6. Experience in using cloud platform services, such as Google BigQuery 7. 擅長工具：Python、R、MS SQL

職責要求 1.使用資料科學技術剖析數據，協助產品成效優化及發展方向 2.負責資料收集、資料清理、模型建置等工作事項 3.協助處理網路使用者觀看的文本，進行關鍵字擷取、文本分類等NLP任務 4.廣告推薦系統建置及優化 5.數據視覺化報表產出 任職資格 工作技能 1.熟悉 ML 相關知識 2.熟悉Python程式語言，包含Pandas, Numpy, Sklearn,Tensorflow, Pytorch等模組 3.熟悉Linux 系統操作 4.熟悉資料庫程式語言 SQL Preferred Qualifications 1. 推薦系統處理專案經驗佳 2. 自然語言處理專案經驗 3. 曾參與ML相關研究、競賽或發表論文經驗佳 4. 具有數位廣告相關經驗壓 5. 統計學專長 6. 具有分散式運算的相關知識，如 Spark、Hadoop、Hive 7. 有使用過GCP, AWS 等雲端服務經驗佳

致力於掌握最新人工智慧技術發展，並將 AI 能力系統化、平台化，實際落地於集團各項業務場景。 資深資料科學工程師在國泰金控為團隊中的關鍵技術角色，除具備扎實的機器學習工程能力外，亦需能在不明確需求與跨部門協作情境中，主動釐清問題、設計解決方案，並確保模型與系統能穩定、可擴展地運行於生產環境，具備系統分析得能力。 此職位將在 AI 專案導入、模型工程化、MLOps 架構與團隊技術深化中，扮演 **技術推進者與經驗傳承者** 的角色，協助提升整體團隊的工程成熟度與交付品質。 我們期待你不只是完成任務，而是能對「如何把 AI 做好、做穩、做長久」提出判斷與選擇。 主要工作內容（Responsibilities） 1. 與資料科學家、產品負責人及專案經理緊密合作，共同定義問題、設計可落地的機器學習解決方案，並評估技術可行性與風險。 2. 主導或深度參與機器學習模型之工程化，將研究或原型系統轉化為可維運、可擴展且符合資安與合規要求的生產級服務。 3. 規劃與實作模型訓練、部署、監控與再訓練流程，持續優化模型效能、穩定性與資源使用效率。 4. 參與或設計 MLOps 架構（如模型版本控管、CI/CD、自動化部署與監控），提升團隊整體開發與交付效率。 5. 針對既有模型與系統進行效能分析與技術債盤點，提出具體改善方案並協助落實。 6. 於跨職能團隊中提供專業技術建議，協助利害關係人理解機器學習應用的價值、限制與風險。 7. 指導或協助較資淺工程師成長，分享實務經驗與工程最佳實踐，共同提升團隊技術水準。

- AI 技術共享：發展 AI 核心技術、推動集團內 AI 技術共享； - AI 專案導入：將 AI 科技落地應用於業務情境，讓 AI 技術為價值產出服務； - AI 微服務化：讓有泛用價值的 AI 科技可接上即用，加速 AI 應用的實現。 ## 身為一名團隊成員，你必須適應團隊文化 - 目標成果導向，樂於合作互助； - Talk is cheap. Show me the code. ## 工作內容 1. 領導團隊達成目標：帶領資料分析師、資料工程師一同完成團隊任務； 2. 研究資料科學技術：發展具有應用前景的資料科學主題研究，並獲得實際成果； 3. 透過專案與子公司合作：將研究成果技術實現，轉化為商業價值； 4. 建立創新 AI 技術架構：負責創新機器學習、深度學習的架構設計與產品開發。