「0007_數據工程師(資訊中心)」的相似工作

技術需求： (1) 熟悉SSRS 開發與SQL撰寫 (2) 具備Oracle, SQL Server Store Procedure開發經驗 (3) 具備Azure 雲端服務經驗尤佳 (4) 具備Oracle Golden Gate經驗者尤佳 工作內容： 共用服務新功能開發及維運工作 (1) 報表改寫、SIT驗測 (2) 拋轉程式盤點與開發（使用OCI Golden Gate）

【About Us】 歡迎加入「國泰健康管理」！我們是一個充滿活力、追求創新、以數據和科技驅動健康管理變革的團隊！在這裡，你將與一群熱愛科技、關心健康、充滿創造力的夥伴並肩作戰，共同探索智能健康的無限可能。 我們相信「想要健康不能靠感覺」，而是基於精準數據的科學管理。 我們的使命是：整合數位、數據和 IT 技術，打造個人化的健康管理解決方案，讓人人都能擁有健康自信的人生，實踐『健康就在生活裡，解方就在數據裡』 【We Need You to …】 1.應用服務開發與維護 • 開發與維護數據應用服務（API），確保業務服務穩定運行。 • 開發與維護 ETL Pipeline，以支援數據轉換與應用。 2.自動化與運維 • 建立與管理 CI/CD Pipeline，提升開發與部署效率。 • 持續監控服務效能，進行問題排查、升級與最佳化。 【About You】 • 熟悉基礎 Python 程式語言，能開發應用服務或數據流程。 • 熟悉資料處理流程，能設計並維護 ETL Pipeline（Airflow）。 • 了解容器化技術（Docker、Kubernetes）。 • 了解 CI/CD 與自動化運維經驗（Azure DevOps 或 GitLab）。 【Plus】 • 具備 AWS 服務（EC2、S3、RDS、Lambda、IAM 等）建置與維運經驗。 • 具備 Terraform 或其他 IaC 工具經驗。 • 具備 DevOps / Cloud Engineer 相關工作經驗。 • 具備網路/資訊安全管理經驗。 • 具備解決問題、除錯及故障排除能力，能提出解決方案。

我們尋找一位資料敏銳度高、擁有穩健工程實作力的資料工程師，加入我們的遊戲推薦系統開發團隊！ 這個職位非常適合熟悉 資料處理流程、具備 API 設計與部署經驗、懂得 推薦模型訓練實務，並熱衷於將 AI 技術應用在真實產品場景中的人才。 你將參與我們打造高效能推薦系統的核心挑戰之一：處理高頻率、多次存取的推薦查詢問題（Multiple Access / Frequent Access Patterns）。在實務上，推薦系統需支援大量使用者在極短時間內反覆觸發推薦請求（如首頁刷新、排行榜滑動、活動推薦等），對於資料快取策略、查詢優化、線上/離線計算資源分配都提出極高要求。 我們期望你能透過設計 穩定高效的資料管線與特徵服務（Feature Store），結合良好的 API 封裝，確保推薦服務在多次存取場景下依然具備良好延遲控制與回應品質，讓系統在真實流量下穩健運作、持續為玩家提供個性化、即時的推薦體驗。 線上視訊筆試，請 share screen 解題： Python 操作 SQL 語法（PyMySQL） Flask API 封裝與邏輯設計 Numpy 矩陣操作與轉換 Multithreading 多執行緒概念與應用 PyTorch 假碼撰寫與推薦演算法說明 必備條件（務必具備）: Python 資料處理能力強，熟悉生態系統：pandas、numpy、pyMysql、SQLAlchemy 熟練 SQL 查詢與資料倉儲操作，具備處理大型資料集的經驗 實際操作過 Flask API 設計與服務包裝 理解推薦系統與分類/排序模型的運作，具備實作經驗 熟悉模型部署工具，例如 Flask / FastAPI、joblib、ONNX、MLflow 等 具備跨部門溝通能力與資料產品思維，能獨立拆解與解決資料問題 加分條件（非必要，但會加分） 使用過雲端資料平台：BigQuery、Snowflake、Redshift 有推薦模型訓練與優化經驗：如 DNN-based 矩陣分解、Pairwise Ranking、Embedding 模型 熟悉 強化學習、Bandit Algorithm 在推薦系統中的應用 曾設計過 AB test 並執行評估分析 實作過 Feature Store、推薦 pipeline 框架設計經驗

Key Responsibilities:  Manage the System Center System(MECM、SCOM、SCVMM...) infrastructure , including design, configuration, maintenance, and optimization, to ensure system performance and stability.  Administer System Center System Server, including configuration, maintenance, and upgrades.  Manage the Antivirus(TrendMicro Apex One) system infrastructure , including design, configuration, maintenance, and optimization, to ensure system performance and stability.  Administer Apex One Server, including policy configuration, maintenance, and upgrades.  Monitor system performance, promptly resolve system issues, and minimize downtime.  Collaborate with teams to implement new systems or upgrades, including requirements analysis, planning, and execution.  Prepare and update system documentation, including system settings and operational manuals.  Conduct regular system backups and disaster recovery planning.

公司介紹： 域動行銷是中華電信集團轉投資公司之一，成立於2009年，致力於提供創新的數位廣告解決方案，當中包含廣告系統DSP、SSP、CDP、混血數據及廣告聯播網等，我們通過創新的行銷技術解決方案來推動廣告和數據分析的發展，同時專注於行銷科技領域，提供前瞻性的觀點，引領數據行銷的未來。 組織介紹： 域動Data Team是由一群對『數據分析』及『AI應用』具有研究及開發熱誠的成員所組成。在這裡你可以接觸到大量即時的使用者行為資料，並將資料科學模型應用於: 『網路廣告投放優化』 『網路用戶辨識』 『消費者行為分析』 我們更致力於尋找優化方案，改善產品體驗設計及為商業決策提供數據支持，提升效率和價值。我們鼓勵組員多方嘗試、思考、展現天馬行空的創意，且能清楚闡述想法，付諸實踐。 【Job Description】 • 須熟悉python, 尤其是對pyspark操作有經驗 • 具備優化資料流和處理效率的專業知識，以及處理每日一億筆記錄的資料吞吐量的經驗 • AWS、GCP 等雲端平台的實務經驗 • 熟練開發強大的data pipeline，包括資料收集和 ETL（擷取、轉換、載入）流程 • 具備設計和實施資料平台各種元件的經驗，包括資料攝取、儲存、資料倉儲、資料編排 • 持續整合和持續部署（CI/CD）流程的經驗 【Qualifications】 1. 熟悉 ML 相關知識 2. 熟悉Python程式語言，以pyspark模組為主 3. 熟悉Linux 系統操作 4. 熟悉資料庫程式語言 SQL 【Preferred Qualifications】 1.具備機器學習平台經驗，例如 KubeFlow、MLflow 或 Vertex AI 2.具備API設計與實作經驗 3.具備使用 AWS Kinesis、Spark Streaming 等串流工具的經驗 4. 具有數位廣告相關經驗 6. 具有分散式運算的相關知識，如 Spark、Hadoop、Hive 7. 有使用過GCP, AWS 等雲端服務經驗佳 【加分項目】 熟悉scale, JAVA 熟悉資料湖相關技術 統計學專長

您是否渴望在金融科技的前沿，以前瞻數據、AI 與 LLM 技術驅動創新，塑造未來金融服務？ 科技創研中心金融科技處，正積極尋找充滿熱忱、具備專業技能的 數據暨AI工程師 加入我們的創新團隊。您將負責金融科技領域的企業級數據平台、AI 平台及 LLM 相關基礎設施的開發、管理與優化，尤其著重於 Data Lakehouse 架構的實踐與 Denodo 虛擬化技術的應用，並參與大型語言模型 (LLM) 在金融領域的應用開發與部署，確保數據的安全性、高效傳輸與穩定運作，為金融 AI/LLM 應用與策略決策提供堅實的技術後盾，助力提升金融服務的競爭力與創新能力。如果您對數據工程、AI/LLM 工程在金融領域的應用充滿熱情，並熟悉 Data Lakehouse、Denodo 等先進技術，且對 LLM 的發展與應用有深入了解，渴望在充滿挑戰與成長的環境中發揮所長，誠摯邀請您加入我們！ 【工作職責】 •Data Lakehouse 平台開發與管理： 負責金融科技領域基於 Data Lakehouse 架構的數據平台設計、開發、部署、維護與優化，整合結構化與非結構化數據，提供彈性高效的數據存儲與分析能力，以支持 LLM 相關應用所需的大規模數據。 •Denodo 虛擬化平台管理與開發實作： 負責 Denodo 虛擬化平台的設計與管理，實現多個異質數據源的邏輯整合，提供統一的數據存取介面，簡化數據獲取流程，以支援 LLM 應用所需的多樣化數據來源。 •數據管道開發： 設計並實作高效能的 ETL/ELT 流程，處理多元金融數據來源 (例如：交易數據、市場數據、客戶數據、文本數據等)，確保數據的準確性、完整性與即時性，並能有效整合至 Data Lakehouse 或透過 Denodo 進行虛擬化，以供各單位進行分析與應用。 •數據整合與清理： 負責數據的整合、轉換、清理、標準化與特徵工程，提高數據品質，為後續的數據分析、風險模型、 AI 模型與 LLM 的訓練及微調 奠定良好基礎，並考量 Data Lakehouse 的數據治理與管理。 •AI/LLM 平台管理： 負責企業 AI 平台、LLM 相關基礎設施 (例如：GPU 伺服器、模型儲存、API 部署等) 及 MLOps 流程的維護、管理與優化，確保企業內 AI/LLM 模型開發、訓練、微調與安全部署流程的順暢與高效，符合金融保險行業的合規要求，並能有效利用 Data Lakehouse 中的數據。 •LLM 應用開發與部署： 參與金融領域大型語言模型 (LLM) 的應用開發、測試與部署，例如：AI Agent、文本分析、資訊抽取、內容生成等。 •數據監控與效能調校： 開發與運營數據管道、數據庫、Data Lakehouse、AI 平台及 LLM 應用 的監測機制，進行效能分析與調校，確保系統的穩定運行與高效能，並符合系統穩定性的嚴格要求。 •跨部門協作： 與AI 科學家、IT 部門、Biz部門 (例如：通路、核保、商品等) 等緊密合作，深入了解企業業務需求與痛點，提供穩健且高效的數據與 AI/LLM 平台解決方案，並能利用 Data Lakehouse 和 Denodo 提供的能力。

【工作內容】 1. 將概念性想法設計規劃為可執行的解決方案 2. 大數據專案的規劃，數據接入、清洗、建模與可視化的設計 3. 與機器學習工程師、雲端架構師、PM密切合作共同合作完成專案,供客戶高質量的雲端數據相關服務 4. 負責協助客戶整合、設計、部署大數據處理流程與平臺 5. 探索雲端服務組合的可能性，創造全新的可能性 【必備技能/條件】 1. 3 年以上資料排程、處理、清洗、分析的實務經驗 2. 2 年以上資料處理常用的 Open Source 工具的實務經驗，eg. Spark, Airflow, hadoop 3. 2 年以上Python / Java 程式語言開發相關工作經驗 4. 擅長解決問題、除錯、故障排除，提出問題解決方案 【加分條件】 1. 具備BigQueryRDBMSNoSQL使用經驗 2. 具備爬蟲相關經驗 3. 熟悉 Restful API

【工作內容】 1.協助客戶安裝與部署 Pentaho 產品，包括 Pentaho Data Integration（PDI）、Pentaho Server 和 Pentaho Report Designer。 2.使用 ETL 工具（Pentaho PDI、Talend、Informatica、Microsoft SSIS 等）進行數據抽取、轉換與載入，確保資料正確性與完整性。 3.熟悉 Python 或 Java 等程式語言，能撰寫 ETL 腳本與自動化流程。 4.設計並維護 Data Model，建立高效、可擴充的數據架構。 5.開發與維護 Data Warehouse，確保數據一致性、完整性與可靠性。 6.熟悉 SQL 與常見資料庫（RDBMS / NoSQL），能分析並解決複雜的資料問題。 7.協助客戶安裝與配置 OpenMetadata，並整合至既有數據管理環境。 8.使用 OpenMetadata 平台建立與維護數據資產目錄，協助定義數據標準、數據政策與分類。 9.整合 OpenMetadata 與其他數據管理工具（ETL、資料庫、BI 工具等）。 10.撰寫專案與技術文件，包括安裝手冊、教育訓練教材與客戶需求文件。 11.參與客戶需求訪談，協助規劃與導入完整的數據平台解決方案。 12.其他主管交辦事項。 【必要條件】 1.具備 SQL 語法與資料結構基礎，理解 Data Flow 並能應用於實務案例。 2.熟悉 ETL 工具操作與數據處理邏輯。 3.至少熟悉一種程式語言（Python / Java），能進行自動化與流程開發。 4.理解 Data Model 設計理論並具備實務經驗。 5.良好的溝通能力，能與客戶合作並釐清需求。 6.具備獨立作業與問題解決能力，能快速學習新技術。 【加分條件】 熟悉 Pentaho PDI 或 OpenMetadata 平台。 具備 Data Warehouse、資料治理、資料湖泊等相關經驗。 有報表系統（如 Pentaho Report Designer、Power BI、Tableau）應用經驗。 瞭解雲端數據平台（如 AWS Redshift、GCP BigQuery、Snowflake）尤佳。 具備教育訓練、技術文件撰寫與客戶導入顧問經驗。 【發展方向】 短期（1–2 年）：熟悉 Pentaho / OpenMetadata / DWH 平台導入，能獨立執行專案模組。 中期（2–4 年）：成為能夠進行跨系統數據整合與數據治理規劃的顧問。 長期（5 年以上）：成長為資料架構師 / 雲端數據平台專家，能帶領團隊規劃企業級數據平台。

COMMEET (https://commeet.co) 擴大徵才，歡迎有熱情之新夥伴加入我們的行列 [工作內容] 1 整理、標記數據，以確保數據的準確性與可靠性 2 建立/維護/優化資料處理流程與架構(data pipeline) 3 跟相關的stakeholder合作，解決並優化他們的數據需求 4 其它主管交辦事項。 [必要條件] • 從業人員恪守客戶個資保護敏感度及尊重客戶資料隱密性 • 熟悉 ML/DL • 熟悉 python 語言與相關資料庫 (csv、postgres、redis、excel) • 熟悉圖表可視化(Visualization)，以及圖表分析能力 • 熟悉 git 版本控制 • 如線上初試通過者，將安排線下複試，複試安排 leetcode [加分項目] • 具有 OCR 處理數據經驗 • 有kaggle 等競賽平台經驗 • 有新創公司經驗 • 有FinTech 或 ERP/CRM 經驗 [人格特質] • 獨立作業的能力 • 細心負責任 • 勇於溝通，樂於表達自己的想法 • 喜歡主動學習新技術，願意與團隊研究及分享技術新知

【工作內容】 作為集團數據策略的關鍵推手，您將有機會與集團IT團隊一同將財務數據從傳統架構轉型至現代化雲端平台 (AWS)。如果您渴望與頂尖數據專家、專案經理共同協作，並將資料工程、雲端、DataOps 技術應用於實際業務痛點，那麼這個職位正是您的最佳舞台！ 我們的Sr. Finance DE將會與集團IT團隊合作，逐步將財務資料從地端VM搬遷至AWS雲端環境，並協助其他財務部同仁將日常業務報表、分析報表進行自動化。我們重視快速溝通與實際的專案交付! 在這裡，除了具競爭力的薪資與各種福利外，您還能與團隊內不同的夥伴們相互學習，追求技術成長。我們相信，透過透過實際的專案開發與新技術的學習與使用，才是讓團隊不斷進步與成長的動力！ 【您需要做什麼?】 • 協助財務數據雲端轉型： 與集團 IT 團隊緊密協作，規劃並執行財務核心資料從地端 VM 遷移至 AWS 雲端環境的策略與實施。 • 建構數據自動化流程： 設計、開發並維護高效、穩定的財務數據 ETL/ELT pipeline，實現日常業務報表與分析報表的全面自動化。 • 數據架構優化與創新： 持續學習並導入先進的資料領域知識與技術（如 DataOps、FinOps 概念），優化現有數據架構，提升數據處理效率與品質。 • 跨部門協作與溝通： 深入理解財務部門需求，並能將複雜的技術概念清晰地傳達給非技術背景的同仁，共同推動專案進程。 • 數據專案開發與管理： 負責數據相關專案的設計、開發與維護，包含 Datalake 管理、資料收集、清洗、儲存等關鍵功能，確保數據的完整性、一致性與可用性。 • 文件撰寫與知識傳承： 撰寫清晰的開發文件 (Design Document, ERD, Diagram, User Manual)，確保專案知識的有效傳承。 【我們期待您具備】 • 精通 SQL，具備大規模集中/分散式資料庫的 CRUD 操作、效能優化及資料清洗 (ETL/ELT) 實戰經驗。 • 豐富的 Python 資料工程開發經驗，熟悉並應用 pandas, numpy, pyspark 等核心套件。 • 具備 AWS 雲端平台 (例如 S3, EC2, Lambda, Glue, Redshift, Athena 等服務) 與 Databricks 的實務開發經驗。 • 具備 Data Pipeline (資料流) 的設計、搭建與優化能力，熟悉 Dagster 或 Airflow 等排程工具。 • 5 年以上資深資料工程師或相關經驗，並具備獨立主導專案的能力。 • 卓越的需求訪談與業務邏輯理解能力，能將複雜的技術概念清晰地傳達給非技術背景利害關係人。 • 具備良好的溝通協作能力，主動積極解決問題，並樂於分享知識。 【符合以下條件，將是您的優勢】 • 具備財務金融相關專業知識或在金融科技產業的資料工程經驗。 • 對 DataOps 或 FinOps 理念有深入理解與實踐經驗。 • 熟悉 Linux 操作與 Shell Script。 • 具備 資料視覺化工具 (Tableau、PowerBI) 實務經驗。

【職責】 1. 參與設計與維護數據基礎設施和數據管線 (Data pipeline - ETL/ELT) ，以支援關鍵業務應用 (如MarTech、AdTech、CDP、CRM、推薦系統、標籤等) 與數據應用需求 2. 協助進行數據創新應用和架構研究，特別是支援 AI/ML 專案的數據準備與供應，並參與新興數據技術的研究與導入 (如 Gen AI 相關數據集技術或 Data Lakehouse) 3. 協助執行數據品質、治理與安全相關任務，確保數據的準確性、完整性與合規性 4. 具備獨立執行數據工程任務的能力，負責從概念發想到最終部署的完整流程。同時，與團隊成員緊密協作，共同完成專案，以確保最終成果符合部門的發展目標與方向。 5. 與數據分析師、專案經理、業務團隊及 IT 部門協作， 理解業務需求並協助轉化為技術性數據解決方案 6. 積極學習新技術，並能與團隊成員有效協作、分享知識 【工作內容】 1. 開發、維護和優化複雜的批次和即時數據管線，從多個異質數據源 (包括但不限於 MarTech、AdTech、CDP、CRM、Events log等) 擷取、轉換與載入數據 2. 參與建構與維護基於雲端的數據儲存與處理架構，如數據湖 (Data Lake) 或數據湖倉 (Data Lakehouse)，確保系統穩定運行 3. 建構與維護 AI/ML 應用所需的數據集，包括特徵工程數據管線，並研究與實現為 LLM 應用準備數據的機制 (如 MCP 或 RAG 相關數據流程) 4. 參與設計與開發數據服務層 (Data Serving)，提供數據 API 或串流數據供下游應用使用 5. 優化現有數據系統和查詢效能，進行效能調校，降低數據處理延遲，提升系統效率 6. 操作與維護自動化的數據流程管理機制，使用 Airflow 等工具進行任務排程與監控 7. 協助建立與維護自動化測試、監控和警報機制，以確保數據平台穩定運行 8. 執行數據治理框架下的具體任務，例如追蹤數據血緣 (Data Lineage)，並確保數據處理符合相關法規 9 . 持續學習新興數據技術和行業趨勢 (如 Data Lakehouse, Gen AI 相關技術)，並與團隊分享 【技能要求】 1. 具備數據工程相關工作經驗 2 年以上 2. 熟悉 Python 和 SQL，具備良好的程式撰寫能力與數據庫操作能力 3. 具備 Data Orchestration 的實務經驗，熟悉 Airflow 的工作流開發與維護 4. 熟悉至少一個主流雲端平台 (GCP 優先考慮)，並對其數據相關服務具備使用經驗 (例如：GCP 的 BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Run, Vertex AI, Composer等) 5. 熟悉數據倉儲 (Data Lakehouse) 或數據湖 (Data Lake) 的概念，並具備協助建構或維護的經驗 6. 熟悉 Git 版本控制系統和 CI/CD 流程 7. 理解數據安全原則、存取控制、數據加密和數據治理概念 【部門介紹】 天下雜誌集團的數據工程師，是數位創新團隊不可或缺的數據架構基石，肩負著以數據賦能的核心使命。此職位的核心職責在於設計、建構並維護高效、穩健的數據基礎設施與數據管線，透過確保數據品質與可用性，以支援推薦系統、CRM、AI/ML 等關鍵應用。我們將與數據工程師攜手，共同推動內容及商務營運目標，將數據驅動的文化深植於日常工作中。 集團旗下擁有《天下》、《康健》、《天下學習》、《親子天下》等知名品牌，涵蓋財經管理、健康生活、工作職場與親子教育等領域。對數據團隊而言，我們就像多家公司合體運作，每個品牌都有獨特的商業模式與需求。從電商、內容訂閱到線上教育的數據應用，你都將有機會深入參與，發揮專業價值，探索多元場景。

【工作內容】 1. 資料管道建置與維運： 設計、開發和維護高效、可擴展的資料管道，確保資料從各個來源可靠地流向資料倉儲、數據湖和資料分析平台。 2. 資料模型與整合： 熟悉資料倉儲和數據湖概念，根據業務需求進行資料建模、資料處理和資料整合，確保資料的準確性和一致性。 3. ETL/ELT 開發與優化： 熟練使用資料處理框架（如 Informatica、Airflow 等）進行 ETL/ELT 流程的設計、開發和優化，提升資料處理效率。 4. 雲端資料工程： 具備 Azure 或 AWS 雲端平台實務經驗，能夠在雲端環境中部署和管理資料工程解決方案，運用雲端服務提升資料處理能力。 5. 異質資料處理： 能夠處理各種異質資料來源，進行資料清理、轉換和整合，解決資料格式和結構不一致的問題。 6. 跨團隊協作： 與資料分析師和業務團隊緊密合作，了解資料需求，提供資料支援，共同推動資料驅動的決策。 7. CI/CD 導入與實踐： 熟悉 CI/CD 流程，能夠設計和實施自動化部署和測試流程，確保資料管道的穩定性和可靠性，加速開發迭代。 8. 技術研究與創新： 持續研究和評估新的資料工程技術和工具，提出改進建議，並將其應用於實際工作中，保持技術領先。

Data Engineer/ 資料工程師 1.資料稽核(Data Auditing)、收集(Data Collection)、整合作業(Data Integration) 等資料分析前處理作業 2.有MS SQL server、SSIS、SSRS、SSAS ，或其他ETL工作經驗尤佳 3.具Stored Procedure、Python、.NET、Linux Shell 撰寫經驗 4.對醫療資料分析充滿熱情並具備程式開發之熱忱與積極性 5.以公衛、醫管、資管與統計相關科系優先

【工作內容】 ． 使用 Azure Databricks、Data Factory、Data Lake Gen2 等工具建立並維運 ETL 流程。 ． 整合 ERP、CRM、IoT 等多來源資料，進行清洗與轉換並寫入 Azure Data Lake。 ． 與資料科學團隊合作，提供模型所需的資料集與特徵工程支援（如 LightGBM、XGBoost）。 ． 透過Power BI進行資料串接與報表資料結構設計，確保分析資料即時、準確。 ． 撰寫技術文件，維護資料流程運作紀錄與治理機制。 【必要條件】 ． 熟悉 Azure 平台操作（Databricks、Data Factory、Data Lake Gen2）。 ． 熟悉 Python 語言，能獨立進行資料清洗與處理。 ． 具 SQL 查詢能力與資料模型設計經驗。 ． 有與資料科學或 BI 團隊協作經驗，熟悉 Power BI 或其他可視化工具資料串接。 【加分條件】 ． 具備使用 LightGBM / XGBoost 經驗。 ． 熟悉 Git、CI/CD、自動化流程或 Docker 等 DevOps 工具 ． 有 Azure DP-203、DP-100 證照尤佳 ． 英文讀寫能力佳，能閱讀技術文件與跨部門溝通

數據驅動決策與營運最佳化是上洋邁向智慧營運的重要一步。我們正在尋找一位對資料工程具備熱情與專業的資料工程師（Data Engineer）。 此角色需主動與資料分析、軟體開發、產品與營運等部門合作，設計與維運可靠的資料流程與平台，確保資料正確、安全、即時，協助公司從資料中創造價值，推動數位轉型與業務洞察。 身為資料工程師，你/妳將會執行以下內容： 1.設計、建置與維護資料處理流程（ETL/ELT），整合內外部與異質、結構化、非結構化資料來源（如 RDB、logs、API 回傳、第三方數據）。 2.架構與管理資料倉儲與資料湖，確保資料可追蹤、可擴展與高效能。 3.協助資料分析團隊取得所需資料，建立並維護標準化資料模型與資料目錄。 4.實作資料清理與驗證機制，監控資料異常、延遲與品質偏差。 5.持續評估並導入新工具、新技術（如自動化資料管道、容器化部署），提升資料處理流程的自動化與穩定性。 6.撰寫與維護資料處理程式（以 Python 為主） 7.利用視覺化工具（如 Superset、Metabase）打造即時儀表板，協助團隊快速洞察關鍵指標。 8.快速理解並分類商用需求，將業務需求轉化為具體的資料解決方案。 9.與資料科學家、分析師密切協作，若具備機器學習 Pipeline 或模型部署經驗更佳。

1. 負責網站(官網、電商網站)編碼，外鏈建置工作，能夠快速為網站獲取高權重鏈接；提高網站整體流量。 2. 瞭解SEO原理和實施方法，如關鍵字優化、標籤優化、標題優化、關鍵字排名優化等。 3. 監測分析公司與競業網站流量，排名收錄等數據，並優化網站整體排名。 4. Google Ads平台操作:設定廣告活動、彙整廣告數據、撰寫報表分析、優化文案的策略。 5. 分析與追蹤 Facebook、Instagram、LINE、Google（GA4、Ads、Search Console）等數位媒體平台數據，評估貼文互動、廣告投放、觸及率、點擊率與轉換率，並提出優化與廣告預算調整建議。 6. 利用 Google Analytics 等工具追蹤官網訪客行為、跳出率、轉換路徑與銷售績效，分析網站活動成效與回購率。 7.CRM系統維運(活動短網址、串接商機、成交率分析等)

我們正在尋找對科技趨勢敏銳、樂於實驗的技術創新人才。你將成為旅遊科技部的技術推進引擎，結合 AI、前沿工具與跨領域思維，探索下一個改變旅遊產業的數位可能。 1. 介接並整合內外部資料來源，確保資料的高可用性與一致性 2. 設計、開發、測試與維護資料處理流程與管道（如 EDI、ETL） 3. 優化資料存儲架構與查詢效能，提升系統整體效能 4. 管理與優化資料管道排程，確保資料流穩定與準時更新 5. 執行資料治理機制，落實資料品質管理與監控 6. 與資料分析師與資料科學家協作，提供穩定且高品質的資料支持 7. 撰寫並維護相關技術文件，確保知識傳承與系統可維護性 8. 其他主管交辦事項 職務需求： 1. 關聯式資料庫: SQL Server 2. 非關聯式資料庫: MongoDB 3. 程式語言: C#、T-SQL 4. 工具: SSMS、SSIS、Power BI

1.Python為主要語言 2.使用QT GUI為佳 3.使用Django/Flask為佳 4.GCP/AWS API串接 5.需與韌體工程師、前端工程師、UI/UX、APP開發者人員溝通協調 6.主管交代之事項 有佈署在 GCP或AWS 經驗者佳 ((合適人選在參與面試時，將安排進行相關測驗，敬請知悉)) *實際薪資將依學經歷及相關工作經驗按比例調整*

1.負責數據處理流程設計與最佳化，包括資料蒐集、清理、轉換處理 2.執行與設計特徵工程 ( Feature Engineering )，支援機器學習與統計模型的建立 3.規劃與開發ETL 流程，確保資料穩定傳輸與整合 4.設計並維護程式架構，確保效能、可擴展性與安全性 5.與資料科學家、後端工程師跨部門協作，理解資料需求 6.建立監控與視覺化工具，提升資料品質與系統可觀測性 7.撰寫架構與流程文件 工作技能： 1.精通Python，具備資料處理與自動化腳本開發能力 2.熟悉Git版本控制與團隊協作流程 3.熟悉Linux環境與指令操作 4.使用過並能設計資料演算函式庫：TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn、Numpy、Pandas 等 5.具備資料視覺化經驗 ( Grafana或其他相關工具 ) 6.有使用過大數據框架 ( Spark、Hadoop、Flink ) 經驗佳 7.有使用過資料管線自動化工具 ( Airflow ) 經驗佳 8.有SQL大規模數據轉換與查詢效能優化經驗佳 9.有Docker、Kubernetes等容器化與部署技術佳

1. 營運分析： 運用 GA4、Google Search Console、Clarity 等工具觀測用戶行為，完善並維護現有 Tableau 數據儀表板，制定關鍵指標，協助團隊即時掌握商城營運狀態（如流量、點擊、訂單轉換、購物車等）。 進一步根據洞察設計實驗（如 A/B Testing），透過數據分析驗證假設，並將過程與結果紀錄於雲端營運知識庫，提出具體改善方案。 2. 品類/品牌經營與會員策略： 結合數據洞察，與館長討論並規劃各品類、品牌的檔期活動及商品開發方向，提供選品建議、活動上稿維護(後台)；同時進行會員分群與經營策略建議，讓資源投入更有效益。 3. 潛在業績與掌握： 點數是本產品重點驅動來源，需要經常性追蹤點數效期與顧客持點與兌點流向分析，強化對潛在業績掌握。 4. 跨部⾨合作： 與行銷部對接，分析各檔行銷活動成效，或配合協助資料分析，推進與掌握任務執行進度。 5. 專案與報告執行： 依部門規劃參與各項專案推進，並完成部門例行性報告。