轉職熱搜工作

聚恆深耕再生能源產業，我們正在尋找一位具備強邏輯、統計與數據分析能力的夥伴。透過數據蒐集、財務思維與視覺化產出，直接協助管理層進行決策判斷。 【工作內容】 1. 運用統計方法與邏輯推演釐清商業問題，挖掘經營機會點 2. 使用Excel、Power BI、PPT製作圖/報表，將複雜數據轉化為易讀數據 3. 長期追蹤再生能源（太陽能、儲能）全球趨勢與政策動向，參與新業務模式與商業計畫的構思與推進 4. 其他主管交辦事項

1. 資料倉儲管理與數據中心建置。 2. 根據市場與客戶所需, 提供數據分析結果。 3. 針對需求可提出解決方案與技術可行性評估 。 4. 營運上相關數據分析, 如會員行為模式分析,提出分群描述及預測模型。 5. 撰寫遊戲機率模組演算程式。 6. 熟悉數據管理、可視化及產出報告。

1.資料處理與分析能力 擅長從多元來源蒐集、清理與格式化資料，熟悉統計方法與工具，具獨立分析與解決問題的能力。 2.工具與平台操作 熟悉 Excel、Power BI、Python、PowerPoint..等工具，了解數據平台架構，具 MySQL 操作經驗，並使用過至少一款 BI 工具（如 Tableau、Looker Studio 等）。 3.報告製作與視覺化 能使用圖表與儀表板呈現分析結果，撰寫報告支援決策，具簡報製作、圖表排版與美編設計能力。 4.跨部門合作與專案推動 能與業務、行銷、產品等部門溝通協作，釐清需求並提供數據支援，具簡報表達與專案執行能力。 5.具統計相關背景或實務經驗者優先。 6.能配合主管交辦事項。

1.資料分析 (1)統計理論相關知識，並有數據分析實際經驗。 (2)使用統計與資料分析軟體，進行專案產生之數據分析。 (3)提供數據視覺化報表及說明。 2.專案管理 (1)專案規劃、啟動、執行、驗收、保固追蹤。 (2)召開專案定期會議，進度報告、會議紀錄發布與確認。 (3)專案成員合作協調、驗收規劃、教育訓練課程安排、保固追蹤。 (4)專案文件需求規劃、分工、跟催彙整、檢閱與交付。 (5)專案風險評估、管理與排除。

你將在 TB 級的大數據環境中，利用 SQL 與 BI 工具 串接數據基礎設施與業務決策。 你的目標是透過深度建模與視覺化，讓數據說話，驅動公司的增長與營運優化。 【工作內容】 - 高性能數據建模：在 BigQuery 環境中使用 SQL 建立分析資料集與指標模型，支援商業分析與 BI 報表。 - 指標體系建立：定義全公司的核心經營指標（KPIs），建立數據字典，確保各部門對數據口徑的定義一致。 - 數據驅動決策：針對業務痛點進行專題分析（如：用戶生命週期、流失預測、成本效益分析），提供具備行動建議的分析報告。 - 自動化看板建設：利用 Looker Studio / Power BI 等工具建置即時監控看板，實現數據透明化。 - 數據品質管理：協同 DE 團隊驗證異質環境（RDBMS 轉移至 DW）後的數據一致性，主動偵測數據異常。 【核心技術挑戰】 - 大數據查詢優化：在 TB 級環境中編寫 SQL，必須理解 Partition / Cluster 原理，避免 Data Skew 與運算成本失控。 - 冷熱數據應用：靈活調用不同存儲層級的數據，平衡分析深度與系統查詢負載。 【Must-have】 - SQL 專家：具備深厚的 SQL 功底，熟悉執行計畫（Explain Plan）優化，有處理大規模資料庫（MySQL , PostgreSQL , BigQuery）經驗。 - 數據建模能力：熟悉維度建模（Dimensional Modeling）理論，有設計過 Star Schema 或 Snowflake Schema 的實務經驗。 - 程式語言：熟練使用 Python（Pandas , NumPy）進行數據處理與統計分析。 - 視覺化工具：具備完整 BI 工具建置經驗（Looker / Tableau / Power BI 至少其一）。 - 雲端倉儲經驗：使用過 BigQuery 等雲端資料倉儲經驗。 - 工作經驗：具備 3 年以上相關工作經驗。 【Nice-to-have】 - 熟悉 dbt（Data Build Tool）進行數據轉化與版本控制者大加分。 - 有 A/B Testing 實驗設計、統計檢定（Hypothesis Testing）經驗。 - 具備雲端數據成本管理（FinOps）意識，能主動優化昂貴的查詢。 - 具備電商、金融或高頻交易等高數據量產業經驗。

崗位核心職責 一、智慧數據分析與業務洞察 1.建構並完善業務的數據監控與指標體系，能敏銳地發現數據波動背後的業務問題與機會。 2.獨立完成從資料擷取、清洗、分析到洞察提煉的全流程，產出高品質的分析報告，並為營運策略、產品最佳化提供有資料支撐的建議。 3.超越常規描述性分析，主動運用因果推論（如雙重差分、合成控制法）、歸因分析、預測預警等AI方法，深度診斷業務根因，揭示關鍵驅動因素。 二、AI模型與應用落地 1.將至少20％的工作重心投入於AI應用的探索與實踐，主導或深度參與智能決策產品（如智能推薦、用戶畫像、時序預測、自然語言處理NLP）的方案設計、效果評估與落地優化。 2.與演算法工程師、產品經理緊密協作，為演算法最佳化提供資料分析支持，並將資料分析成果轉化為可解釋、可操作的資料產品或自動化解決方案。 3.探索並推動資料治理體系的智慧化升級，例如利用AI實現元資料管理、資料品質監控與異常檢測的自動化。 三、跨部門協作與賦能 建立高效率的跨團隊合作機制，確保數據分析結論與AI解決方案能有效傳遞給技術與非技術夥伴，並推動落實。 透過組織工作坊、內部培訓等形式，提升整個組織的資料素養和AI應用能力，催化資料智慧在業務場景中的規模化應用。 必需條件： 學歷與背景：統招本科及以上學歷，統計、數學、電腦科學、資料科學或AI相關專業優先。 工作經驗：擁有3年以上網路或相關產業的資料分析經驗，有知名大型網路公司（大廠）完整專案經驗者最佳。 AI實踐：具備成熟的AI計畫實戰經驗，至少在以下一到多個領域有深入理解與實踐：使用者畫像、智慧推薦、因果推論與歸因分析、時序預測、自然語言處理（NLP）。 技術工具： 熟練使用 SQL 進行複雜資料擷取與處理。 精通 Python 或 R 進行資料分析和建模。 熟悉常用資料視覺化工具，如 Tableau 或 Power BI。 核心能力：具備優秀的邏輯思維、資料敏感度和商業洞察力，優秀的溝通表達能力和專案推動力。

1.數據蒐集與清理 ・建立並維護電商平台(蝦皮、momo、蝦皮廣告等)的數據收集流程 ・撰寫爬蟲或使用API,蒐集商品、價格、銷量、評價等數據 2.數據分析與報表 ·建立銷售、流量、關鍵字、競品比較等分析模型 ・使用 BI L具(Power BI、TableauㆍGoogle Data Studio)製作可視化報表 ・追蹤並分析行銷活動(廣告投放、折扣 )的成效

1.數據整合與應用：管理行銷數據源，提升數據應用價值，支援精準行銷策略 2.客群與成效分析：執行客戶分群與樣貌分析，評估行銷活動成效並提出優化建議 3.BI報表開發：設計並維護自動化儀表板，將數據視覺化以輔助管理策略

【每日工作 】 1. 依據資料分析需求，進行資料數據分析與邏輯運算作業。 2. 作業、製程分析: 營運相關流程問題發現與精進優化分析 3. 依照公司需求，製作不同型式之分析報告，供公司營運決策使用。 4. 策略分析:分析企業統計數據（如：營業額、銷售量、來客數、人力、生產製造等，預測與追蹤市場和銷售的趨勢、問題發現與流程改善建議） 5. 綜合分析多方資料來源進行數據相關研究與解讀，依據研究成果提出建議。 6. 其他主管交辦之專案任務。 7. 工工/工管系或是具備統計資料分析與製程、生管背景相關尤佳。

【CRM 數據分析施的任務？】 －進行銷售和會員行為等分析，發現機會和問題，提出改進建議。 －不定期分析行銷活動，提出結果與建議 －構建、開發和維護數據模型、儀表板和績效指標。 －與CRM行銷人員協作，運用數據分析輔助會員經營。 －與內／外部相關單位共同營運管理數據，確保數據質量及Data pipeline運行。 －建立機器學習模型以提高會員經營成效。 －定期產出會員與銷售數據分析報表。 【誰適合擔任CRM數據分析師？】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資料科學等。 －至少一年資料科學、會員經營或相關領域的工作經驗。 －熟悉資料庫管理工具及資料庫語法SQL。 －精通數據分析相關程式語言尤佳，如 Python －出色的統計分析和數據解讀能力。 －具備商業與市場洞察力，得以透過數據分析提出建議。 －擅於溝通協調，能夠與不同職能的團隊成員合作。