轉職熱搜工作

1.應用大數據執行數據分析及風險管理 2.發展大數據分析查檢程序、工具、標準及查核清單 3.推動大數據分析的應用于風險管理

1. 配合數位產品發展目標，執行資料治理任務，參與數據工程相關專案(跨單位溝通)。 2. 分析業務需求，撰寫規格文件，提出報表開發流程解決方案。 3. 進行數據相關專案管理工作，包含溝通、需求訪談、定義需求規格等事項。

Job Summary/Role: The Big data developer team works closely with the manufacturing functions in all relative data fields, such as, 1) connecting and automating the data pipeline from MFG file servers, API, RDB, etc., 2) building structurally data warehouse and data market for flexible application or dashboard, and 3) also handling data cleansing and data governance. In order to accelerate the development of application/analysis, Big data developer will be the individual contributor with strong experience in the technologies of Big Data, Data warehouse, SQL and NoSQL etc. Also Big data developer will also work closely with data analysts/data scientists to solve the real MFG cases. Responsibility: • Collaborate with users, data analysts, data scientists to develop flowcharts, layouts and documents to identify solutions. • Architect on real MFG needs and translate requirements into technical needs. • Identify and understand the data sources that are relevant for analysis, and implement efficient data engineering functions (including data ingestion, cleaning, ETL, integration, etc.) • Consolidate the requirements and using data engineering skills to design a robust Data Mart. • Participate in design, architecture review and deployment of Big data and data warehouse solutions. • Design for automation and monitoring mechanism in a continuous integration environment. • Bring new data technology with POC to solve existing data challenges. • With high performance and comprehensive SQL to process data in relational databases (or Map/Reduce style querying for NoSQL databases). • Work closely with user/IT/data science team to design and develop scalable data pipeline or end-to-end analytical workflow. • Provide direction, training, and guidance to less experienced team members.

Job Summary: The Machine Learning engineer will be responsible for computer vision related projects, particularly in advanced image/video processing analyses and utilized for improving product quality, production yield, and factory effectiveness, along with other R&D activities such as algorithm designs, prototype developments and experimental designs. Key Responsibilities: • Design, implement, and refine advanced Machine Learning/Deep 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. • Apply deep learning and computer vision techniques, such as image classification, object detection, and 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 modeling techniques to improve decision-making to customers and stakeholders. • Collaborate effectively with team members, whether leading projects or supporting initiatives led by others. • Research and evaluate new data technology and state-of-art algorithms, and keep up to date with market trends and competitive insights.

1.醫療系統應用與開發，包含去識別化、資料標註、特徵生成、分析成效驗證、文本大數據分析等等。 2.支援人工智慧應用技術產品化歷程發展，包含運算平台模組架構、框架規範、資料介面、部署設計等執行協助。 3.具有資料庫建置,管理,維護經驗。 4.具有Restful API和Python web框架(Flask, Django) 開發經驗 5.熟悉以下語言(一項或多項)：有物件導向觀念，並且熟悉Java或Python程式開發，具雲端架構,平行運算或大數據分析架構有實務經驗尤佳 6.擁有MLOps經驗尤佳 7.對於學習新技術具有熱情，具備良好的溝通及團隊合作能力

1.資料倉儲等數據相關系統架構規劃管理及維運 2. 依需求內容與user進行大數據相關需求訪談，確認規格及系統開發設計作業 3. 負責大數據系統、批次作業管理與監控，並進行系統問題預防、處理及優化作業

透過各種客戶行為資料，利用機器學習 (Machine Learning) 和統計模型 (Statistical Modeling) 從海量數據 (Big Data) 中挖掘各式使用者行為和能付諸行動的洞見與觀察 (Actionable Insights)，協助集團相關業務單位數據應用建議，將其應用在電商/購物平台通路業績成長、O2O 等各種領域。 1.建立、分析現有客戶資料，並提出數據洞察與行銷建議。 2.透過資料探勘(Data mining)與大數據(Big data)進行客戶行為分析，建立預測模型找出精準客群，提升行銷成效。 3.利用各項分析數據指標，提供事業單位營運上觀察與建議。 4.跨部門溝通協調。 5.對機器學習、深度學習、人工智慧有興趣且具高度開發興趣為佳。

《Responsibilities》 1.專案型數據管線開發與管理。 2.專案型數據分析，透過BI工具、機器學習、統計工具等進行處理與分析。 3.數據平台模組的架構設計與交付。 4.數據建模與架構規劃設計與交付。 5.數據品質管理。 《Requirements: Technical and Professional Expertise》 1.資料庫:瞭解各種主流資料庫(RDBMS, NoSQL)的設計和優化，以及編寫和優化SQL Script。 2.數據建模與架構:瞭解主流數據建模的概念和技巧，能夠設計和實現適合的數據架構，以支持業務需求和分析。 3.數據工程:熟悉ELT與ETL的流程開發與管理以及監控(Nifi, Airflow, SSIS…etc)。 4.開發語言: Python or Java / C#。 《Preferred》 1.大數據: 熟悉大量數據處理之系統與工具(Hadoop, Spark, Hive, Kafka…etc)。 2.雲平台: 熟悉Azure, AWS or GCP，進行混合雲規劃設計與交付。 3.數據品質與測試: 熟悉品質管理方法論與工具，能進行數據評估、驗證、準確性測試。 4.數據分析能力: 熟悉使用 BI工具 或 機器學習 或 統計方法進行數據處理與分析。

1. 協助單位分析數據、建立模型、數據化解讀參數分析結果，並協同轉化成可執行方案，並追蹤方案成效。 2. 利用數據分析與儀表板設計軟體將分析的結果進行資料視覺化。 3. 專案管理。 4. 其他主管交辦事項。 5. 需熟識Python/HTML，並會建立Dashboard，熟識其他程式語言佳。

1.蒐集及分析使用者業務資料(包含科學數據源、數據邏輯、作業流程包括數據產生流程)。 2.妥善規劃及優化作業系統，根據使用效度擬定系統輸入與輸出流程，介面操作機制及作業處理方案。 3.評估並分析現行運作系統，確定其功能需求、所需資源及績效需求，據此發展系統架構以改良使用環境及產作業效率，據以訂定系統所需之功能及範圍。 4.負責維護系統安全性及穩定性，因應環境變動或條件變化，著手進行適度調整與改良，維持並提高整體系統品質。 5.依據企業及需求單位營運實況製作系統報告，評估適當預算，研擬實行方案，估計合理成效管理，據以擬訂並落實整體管理策略。 6.有財會、人事系統及Jdeward經驗優先。 1.具下列修件，優先考慮: ▶營建業管理通識優先。有ASP.NET及ASP.NET Core, MVC 架構開發經驗。 ▶ 熟悉資料庫T-SQL或PL/SQL語法。 ▶具HTML/CSS/JavaScript/JQuery等技術使用經驗。 ▶有營建業ERP、BI等技術使用、維護、管理經驗優先。 ▶必須有追蹤任務的良好能力，有PMP證照或Monday.com專案管理軟體使用經驗優先。 ▶熟悉資料庫(Oracle、MySQL、SQL)、DBA及軟體整合測試環境建置規劃，程式偵錯、 修改與維護。 2.必須有專案整合技術與溝通能力。 3.有DFD圖經驗及技術文件撰寫能力。 4.有軟硬體系統整合分析能力。 5.有提供技術諮詢服務能力。 6.有系統架構規劃與維護經驗。 7.高度責任感，依據需要工作進度、願意配合加班，及有積極主動能度學習產業Domain KnowHow，新知識及新作業。