轉職熱搜工作

無經驗可，但須用心學習。 工作內容： 1. 機台操作，異常排除，例行性機台清機保養。 2. 現場操作，裝卸成品包裝。 3. 願學習、認真負責、能搬重物。 4. 平日、假日配合加班 。 5. 依據所進入的產業，按照工程師的指示進行測試、操作、檢驗與維修等工作。 ~歡迎有意者親洽本廠面試~

參與深度強化學習、搜尋演算法、人工智慧、電腦遊戲、大語言模型等研究。工作內容包含研讀論文、資料分析、系統實作、論文撰寫及協助計畫進行之工作等。適合未來計劃出國或從事學術工作者，可有研究及論文發表經驗及機會。可參考實驗室近期發表論文，研究方向包含應用強化學習於電腦遊戲及機器人操作等、改善及加速搜尋與規劃演算法、建置電腦遊戲教學系統、大語言模型與智慧代理人，以及組合最佳化問題等。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

1. 參與資料探勘、深度學習與大型語言模型相關前瞻研究。 2. 負責演算法設計、模型優化及研究成果之論文撰寫。 3. 開發並實作基於深度學習與大型語言模型的應用系統，例如智慧交易平台、智慧代理（Agent）應用等。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」，獎助生：中央研究院獎助學金支給要點

【工作內容】 1. 整合財務、業務及營運數據，建立分析報表與管理儀表板。 2. 與使用單位進行需求訪談，提供數據分析與決策支持。 3. 維護資料品質與資料定義，確保分析結果正確性與一致性。 4. 參與數據平台、分析系統及相關專案之建置與優化。 5. 運用數據分析方法發掘營運改善機會，創造數據價值。 6. 其他主管交辦事項。 【必要條件】 1. 大學以上資訊管理、資訊工程、統計、數學、商管相關科系 2. 2年以上數據分析、BI或相關工作經驗 3. 熟悉SQL撰寫、SSIS維護與資料查詢 4. 具備需求分析與問題解決能力 5. 良好的跨部門溝通協調能力

1. AI應用場景設計規劃： 分析業務場景痛點、業務流程潛在問題，將業務需求轉化為AI應用場景與規格，並設計AI代理(Agent)與流程，提出解決方案。 2. AI解決方案組裝與原型開發： 運用企業內部數據與知識庫，在AI平台（如AWS Bedrock、微軟AI Foundry）上，透過提示工程(Prompt Engineering)、RAG (檢索增強生成)流程編排及API串接，同時應用自然語言處理、深度學習、機器學習技術，完成概念驗證(proof of concept)或原型(prototype)或軟體模組，以快速打造、部署並驗證解決方案。 3. 調校AI能力： 建立並監控end user的使用反饋機制，持續調教AI能力，包含優化提示詞、更新知識庫或調整流程。同時與業務端及IT團隊協作，將調校結果部署至行內環境，並定期追蹤正確性與模型效度。

科技處是銀行推動 AI 應用與數據驅動創新的核心單位，負責回應各營運單位的 AI 需求，透過數據科學、機器學習與深度學習技術，協助解決真實的金融業務問題。 在這個職位中，您將與各營運單位（BU）及 IT 團隊高度協作，從理解業務情境、定義問題、資料處理、模型研發，到部署、監控與再訓練，完整參與 AI 解決方案的生命週期。您將有機會投入防詐、金融產品需求偵測，以及各類未來金融 AI 應用，讓模型真正轉化為可衡量的業務價值。 我們相信，好的 AI 不只存在於實驗中，更應能穩定地服務真實場景。因此，我們重視技術深度，也重視對業務問題的理解與落地能力。您將接觸多元且大量的金融資料，與跨領域夥伴共同探索適合銀行營運的 AI 解決方案。 【主要工作職責】 1. 業務需求理解與問題定義 ● 與各營運單位密切合作，理解金融業務場景、痛點與 AI 應用需求。 ● 將業務需求轉換為可執行的數據科學問題，規劃模型目標、評估指標與應用方式。 2. 資料探索與處理流程建置 ● 以結構化資料為主，結合圖資料等多元資料來源，進行資料清理、探索與品質檢視。 ● 依據模型需求進行特徵研發與特徵工程，建構可供訓練與驗證使用的資料集。 ● 規劃資料自動化處理流程，提升模型研發、部署與維運的一致性。 3. AI 模型研發與驗證 ● 針對防詐、金融產品需求偵測及其他金融 AI 應用場景，建置、訓練與調校機器學習／深度學習模型。 ● 設計實驗與模型驗證流程，模擬實務應用成效，持續優化模型表現與可用性。 ● 開發可覆用的演算法與標準化程式流程，累積團隊的模型研發能力。 4. 模型部署、監控與持續優化 ● 與 IT 團隊協作，將模型部署至企業內部AI平台，推動 AI 應用落地。 ● 參與模型上線後的維運、正確性追蹤、效度監控與再訓練，確保模型持續符合業務需求。 ● 依據實際運行結果與業務回饋，持續調整資料、特徵、模型與應用策略。 5. 跨部門溝通與成果推動 ● 以清楚易懂的方式說明模型邏輯、分析結果與預期效益。 ● 與 BU、IT 及相關夥伴協作，推動 AI 專案從概念驗證走向實際應用。 【加分項】 ◆ 具備至少 2 年以結構化資料進行機器學習或深度學習模型研發的實務經驗；曾參與 AI 專案、專題或論文研究。 ◆ 具備傳統機器學習、深度學習與統計基礎，能完成資料探索、特徵工程、模型訓練、調校及成效驗證。 ◆ 具備資料特徵工程經驗，能從原始資料中萃取有意義的特徵。 ◆ 熟悉 Python 與 SQL，能獨立完成資料處理、分析與模型研發工作；熟悉 NumPy、Pandas、Scikit-learn、PyTorch 或 TensorFlow 等工具。 ◆ 理解 Data Pipeline 概念；具備 PySpark 經驗者尤佳。 ◆ 曾參與模型部署、監控、效度追蹤或再訓練等模型生命週期管理工作者尤佳。 ◆ 對數據分析、資料工程與 AI 模型研發具熱忱，並樂於探索金融場景的 AI 應用。 ◆ 具良好邏輯思維、跨部門溝通與獨立解決問題能力，能在快速變動的業務需求中持續推進專案。

科技處是銀行推動 AI 應用與數據驅動創新的核心單位，負責回應各營運單位的 AI 需求，透過數據分析、機器學習與 AI 技術，協助解決真實的金融業務問題。 在這個職位中，您將與各營運單位（BU）密切合作，深入理解業務情境與決策需求，透過資料分析找出問題、機會與可行策略。您將有機會投入防詐、金融產品需求偵測及各類未來金融 AI 應用，從分析報告、定期報表、策略建議到應用名單產出，讓資料真正成為業務行動的依據。 此角色將與 AI 數據科學家、IT 團隊及主管高度協作：您專注於發掘業務場景、定義分析樣態與策略機會；當分析結果顯示可透過模型進一步優化時，將與數據科學家共同推動模型、資料流程與 AI 應用建設。我們期待您不只是回應報表需求，更能主動從資料中提出有價值的問題與洞察，協助業務單位創造可衡量的成效。 【主要工作職責】 1. 業務需求理解與分析問題定義 ● 與各營運單位密切合作，理解金融業務場景、痛點與決策需求。 ● 將模糊的業務問題轉換為可執行的資料分析問題，規劃分析方向、關鍵指 標與成效衡量方式。 ● 與主管及相關夥伴溝通分析發現，協助形成具體的策略與行動方案。 2. 資料分析與洞察發掘 ● 以結構化資料為主，進行資料清理、探索、整合與品質檢視。 ● 針對客群、行為、產品、交易或營運流程進行分析，找出異常、趨勢、機會與潛在風險。 ● 設計合適的分析樣態與分群邏輯，產出可應用於業務推動的目標名單與建議。 3. 報表、儀表板與成效追蹤 ● 建立與維護定期報表及業務追蹤機制，協助 BU 掌握關鍵指標變化。 ● 追蹤活動、策略或 AI 應用的實際成效，分析結果並提出優化建議。 ● 透過清楚易懂的視覺化與報告，讓資料能被快速理解並支持決策。 4. AI 應用協作與策略優化 ● 與 AI 數據科學家協作，將分析發現轉化為模型優化、資料處理流程或 AI 應用的需求。 ● 參與模型或 AI 應用上線後的成效觀察，從業務視角檢視應用成果並持續提出改善方向。 ● 結合數據分析與模型應用，協助業務單位以更精準的方式推動策略與服務。 5. 跨部門溝通與成果推動 ● 與 BU、IT、AI 數據科學家及相關夥伴協作，推動分析成果落實於業務流程。 ● 以清楚、有邏輯且貼近業務語言的方式，說明分析方法、洞察與建議，促成後續行動。 【加分項】 ◆ 具備數據分析、商業分析、產品分析或相關領域經驗約 2 年者佳；亦歡迎具備相關專題、競賽或實作成果的人才。 ◆ 熟悉 SQL 與 Python，能獨立完成資料擷取、處理、分析與結果整理。 ◆ 具備資料清理、探索性分析、分群、指標追蹤、成效分析或策略分析經驗。 ◆ 能從資料中發掘業務問題與機會，並將分析結果轉化為可執行的建議、名單或報告。 ◆ 具備定期報表、儀表板或資料視覺化經驗者尤佳。 ◆ 理解 Data Pipeline 概念；具備 PySpark 經驗者尤佳。 ◆ 對金融業務、數據分析與 AI 應用具好奇心，樂於與業務單位共同探索新的應用場景。 ◆ 具良好邏輯思維、跨部門溝通與獨立解決問題能力，能在快速變動的業務需求中持續推進專案。

1、負責廠區機械設備之日常巡檢、保養及維修。 2、進行設備異常排除，確保設備正常運作。。 3、填寫設備維修及保養紀錄。 4、其他主管交辦事項。

1. 新產品開發與專案執行 2. 新產品試量產與量產評估 3. 專案時程、進度控管與溝通協調 4. 證照申請及產品特性說明 5. 技術文件整合 6. 異常處理及跨單位合作協調 7. 其他主管交辦事項