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Job Summary: The Statistician/Data Scientist will be responsible for all advanced statistical methods utilized for improving product quality, production yield, and factory effectiveness as well as finding the root-causes, along with other consulting services such as customer targeting and lead scoring in support of sales and marketing activities worldwide. Key Responsibilities: • Design, implement, and refine advanced statistical/Machine Learning models to support product quality improvement, increasing yield and factory effectiveness. • Cultivate strong relationships with production line engineers, IT, and other key stakeholders to ensure alignment of modeling initiatives with company objectives and to identify new hypotheses for model improvements. • Scale out modeling capacity by driving infrastructure improvements such as automation of data preparations, model training, implementation, and optimization. • Support integration of models into tools for use by product engineers and business analysts. • Engage with customers to develop and customized data analytics solutions to address special needs. • Address ad hoc queries from management and present actionable recommendations in a clear, concise, and convincing manner. • Communicate the application and benefits of using various predictive modeling techniques to improve decision-making to customers and stakeholders. • Collaborate effectively with team members, whether leading projects or supporting initiatives led by others. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.

【工作內容】 1.材料化學領域產業數據分析 2.材料化學領域數據清整分析，彙整數據結果並分析原因，撰寫執行與建議報告書與數據分析模型建置 3.規劃、執行與管理材料化學領域數據分析相關之研究計畫 4.研究計畫提案與相關研究成果服務推廣與廠商訪視 【研究室簡介】 本研究室專注在發展應用於材料科學與產業之AI相關技術，透過AI平台MACSiMUM (https://www.macsimum.org/)與相關數位工具導入，於線上/線下提供產業於材料設計模擬、製程數據資料、產品實驗驗證階段之AI工具與人才培育能量，降低材料廠商跨入智慧化IT技術的門檻，改變國內材料廠商的研發模式與思維，並連結材化所內部技術與材料/製程/元件的驗證數據，利用整合解決方案以更直觀的模式向客戶展現技術能量與提供協助 【亮點技術】 1.材化領域AI專案導入與輔導 2.材料設計模擬與特徵萃取 3.材料配方與製程優化 4.材料技術數據資料庫規劃與建置 5.材料開發數據清整分析與AI (機器學習、深度學習...)模型建置 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野 熱情邀請具材料/化學/化工/電機/AI等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境

＜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

1.負責利用機器學習、深度學習研發模型並應用於金融場景，如：推薦引擎、異常金流偵測、模型自動化迭代(Auto Retrain) 2.負責模型研發數據前處理、特徵工程 3.負責模型上線後模型效度與應用成效追蹤，並持續上線後模型的優化迭代 4.需訪談模型需求單位，以適切規劃機器思考模型架構

1.調整機台提高機台生產率及降低生產成本。 2.生產設備除錯，製程問題進行分析，檢視錯誤原因。 3.負責生產線機器、設備之操作，並維持機台正常運作。 4.負責鋁捲鋁箔分切重捲生產。 5.填寫生產報表，以檢視與生產目標的距離。 6.完成主管交辦有關生產產品、程序事宜。

►需求資格：電機、資電類博士或助理教授，或具上述相關產業工作經驗並具9年以上主管資歷，具有特殊造詣或成就者。 ►擬授課程：電力電子學、機電整合實務、電力系統、再生能源、工業機器人／數位邏輯電路設計、微處理機實務、介面設計實務、物聯網設計實務、巨量資料分析、人工智慧應用實務。 ►起聘日期：擬自114年8月起聘。 ►截止日期：114年6月3日（星期二）。 其他規定，請至本校人事室徵才訊息上查詢：https://per.tpcu.edu.tw/p/412-1007-4070.php?Lang=zh-tw

►需求資格： (1) 具備資訊電子電機工程相關科系博士學位，或曾從事資通訊相關產業實務專職工作經驗9年以上，具有特殊造詣或成就者。 (2) 具備智慧3C產品維修經驗者佳。 ►擬授課程：生成式AI實務、機器學習、機器人應用實務、AI運算中心通訊技術、人工智慧物聯網、電子電路學、電子學實習、通訊導論與實習、微處理器應用與實習、智慧手機維修概論、智慧3C維修、通訊系統、無線通訊概論、感測技術應用實務、衛星通訊、高頻電路設計與量測、無線通訊模組應用、網路通訊協定、數位訊號處理、光纖通訊與資料中心。 ►起聘日期：擬自114年8月起聘。 ►截止日期：114年6月3日（星期二）。 其他規定，請至本校人事室徵才訊息上查詢：https://per.tpcu.edu.tw/p/412-1007-4070.php?Lang=zh-tw

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。

職位介紹：作為資料科學經理，您將帶領一支包含資料科學家與資料工程師的團隊，負責建置並維運大規模資料處理流程，並運用機器學習與人工智慧技術產出洞察，支援公司決策與產品優化。此職位需要針對龐大且多元的資料進行整合與分析，確保系統具備高可用性與擴充彈性，並與其他團隊（如工程、行銷、產品）密切合作，制定資料驅動的策略與專案。 職責： ● 訂定團隊目標與期望，培養以成長為導向的團隊文化，並適時提供回饋與指導。 ● 策畫並推動資料科學技術與工具的路線圖，導入適當的機器學習平台與基礎建設。 ● 監督並指導資料科學家與資料工程師的工作流程，確保在資料蒐集、處理、建模和部署各環節都符合最佳實務。 ● 與各部門合作，理解業務需求並定義專案範疇，確保資料分析結果能夠真實落地並帶來效益。 ● 建立並維護資料安全與合規機制，確保組織在使用資料時符合隱私與合規要求。

1.應用服務推動：促成公部門與民間企業或機構合作，投入建置數位轉型、智慧城市、智慧機器人等應用服務 2.國際合作相關業務：通訊產業及智慧城市相關應用國際行銷與推廣 3.顧問專案相關業務：數位轉型相關顧問諮詢專案業務的規劃與關鍵客戶經營