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1.AI 應用場景設計：深入財富管理業務，設計AI理財助理、精準行銷模型的需求與規格。 2.提示工程 (Prompt Strategy)：規劃與優化AI 溝通邏輯，確保 AI 輸出的專業度與合規性。 3.數據驅動決策：透過 A/B Testing 監測模型上線後的商業表現，持續優化客戶體驗。 4.跨部門溝通：擔任技術團隊與業務單位間的翻譯官，確保 AI 方案「既懂技術又懂賺錢」。

【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/

1. 機電規劃設計與管理(各系統電力、給排水、汙水、空調、消防、弱電、瓦斯) 2. 配合規劃部並協助設計規劃階段之建築、結構、機電等圖說之整合。 3. 機電整體施工進度.品質監督管理。 4. 機電預算編制審核 .及材料採購發包與監造。 5. 機電系統分項施工計劃、廠商資格暨材料及施工圖業務辦理等。 6. 工程進度日報、計價等事宜。 7. 施工圖審核與重點施工管理(提升品質)