「SWRD_Data Engineer 資料工程師」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）

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

招募台灣地區工程師 公司提供簽證的更新以及新規簽證。 可提供高度人才簽證(5年)額外加20分，提早取得永久居留權。 執行案件為一般商業、金融案件居多，會派至委託公司駐點或在宅。 【工作內容】 1.負責軟體之分析、設計以及程式撰寫。 2.規劃執行軟體架構及模組之設計，並控管軟體設計進度。 3.進行軟體之測試與修改。 4.規劃、執行與維護量產的產品。 5.協助研發軟體新技術與新工具。 【工作職缺】Python軟體開發工程師(工作經驗三年以上) 【徵求條件】JAVA,NET,C#C,C++,Python,salesforce,SAP,PHP,IOS,Android,AWS,React.Ruby.C# （其中有一至兩項擅長的項目歡迎詢問） *無日文N1以上(可無檢定證書,但需聽說讀寫流利)請勿投遞履歷，國外遠端工作不可* 【工作地點】日本關東地區 【工作時間】9:00-18:00 中午休息1小時（依客戶現場為主） 【公司制度】1.提供雇用保險、健康保險、年金保險 2.完全週休2日、GW/夏休／年末年始連休 3.工作產生的交通費實報實銷 4.一年一度健康檢查

【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。

固定駐點在外商客戶端(不會變更) 目前急需的是地端環境（SQL SSIS）需要能馬上上手 主要職責： 產業Knowhow 可以訓練,職務需求技能需熟練,能依照指示獨立作業 · 與(客戶端用戶)合作，定義滿足業務需求的要求，同時遵守全球標準和實踐 · 開發和設計視覺化製造智慧解決方案，包括在 Power BI 中開發儀表板、Microsoft Analysis Services 以支援 KPI 的製造營運和效能指標相關分析 · 開發自動化、整合、清理和維護製造資料來源品質和完整性的 ETL · 根據業務分析需求設計資料模型和資料架構。整合各種資料集並建立視覺化資料模型 · 與業務用戶進行資料驗證，編寫測試腳本並記錄缺陷 · 支援營運任務進行問題/請求管理和維護，制定並實施解決問題根本原因的解決方案 · 監控和解決與數據相關的問題，及時提供解決方案和支持，以最大限度地減少停機時間和中斷 所需技能： · 本科以上學歷（資訊科技、電腦科學、軟體工程、工業工程、應用數學、統計學、管理學） · 擁有 3 年使用 Microsoft SQL Server Business Intelligence Development Studio（SSIS、SSRS、SSAS、Power BI）和資料倉儲管理的經驗 · 具備 3 年商業智慧等級職位（分析、商業智慧或儀表板經驗）經驗 · 擁有在全天候製造環境中使用 IT 系統的經驗 · 具有推動和提供新功能以改善業務部門營運的經驗，這些營運符合既定標準和整體 IT 策略方向 · 強大的溝通、演示、組織和協調能力（包括在業務和技術需求之間「轉化」的能力） · 具有良好的持續確定優先順序和高效處理多任務的能力。 · 具有良好的團隊合作精神，人際溝通能力強，並能獨立工作 · 具備良好的中英文口說、寫作及演講能力，TOEIC 600分以上 所需技能： · 了解製造流程和製造執行系統 · 具備 Python 或 R 經驗者優先 · 微軟認證等業界認可的認證 · 商業智慧知識：SQL、Power BI、Tableau · 擁有實施滿足業務需求且技術完善的 IT 解決方案的良好記錄。 · 了解專案生命週期和應用程式生命週期方法。 · 能夠根據經驗和對專案策略意圖的理解，以批判性思考影響決策 Key Responsibilities: · Collaborate with business users to define requirements that meet business needs while adhering to global standards and practices · Develop and design visual Manufacturing Intelligence solutions, including developing dashboards in Power BI, Microsoft Analysis Services for KPI's supporting manufacturing operational and performance metrics related analytics · Develop ETL that automate, integrate, cleanse, and maintain manufacturing data source quality and integrity · Design data models and data architecture based on business analysis requirements. Integrate various datasets and build data models for visualization · Perform data validation with business user, write test scripts and record defects · Support operation tasks in conducting issue/request management and maintenance, develop and implement resolutions that address the root cause of problems · Monitor and troubleshot data-related issues, providing timely resolution and support to minimize downtime and disruption Required Skills: · Bachelor’s Degree above (Information Technology, Computer Science, Software Engineering, Industrial Engineering, Applied Mathematics, Statistic, Management) · 2 years of experience using Microsoft SQL server Business Intelligence Development Studio (SSIS, SSRS, SSAS, Power BI) and data warehouse management · 2 years of Business Intelligence level role in Analytics, Business Intelligence or Dashboards experience · Experience working with IT systems in a 24/7 manufacturing environment · Experience in driving and delivering new capabilities to improve business unit operations that are in keeping with established standards and the overall IT strategic direction · Strong communication, presentation, organizational and facilitation skills (including ability to “translate” between business and technology needs) · Good ability to continuously prioritize and multitask efficiently. · Good team player with interpersonal skills and the ability to work independently · Good English & Chinese communication in speaking, writing and presentation, TOEIC 600 and above Desired Skills: · Knowledge of manufacturing process and manufacturing execution systems · Experience with Python, R is a plus · Industry-recognized certification such as Microsoft certification · Business Intelligence Knowledge: SQL, Power BI, Tableau · Proven track record of implementing IT solutions that meet business demands and are technically sound. · Knowledge of project life cycle and application life cycle methodologies. · Ability to influence decisions with critical thinking based upon experience and understanding of the strategic intent of the project

【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。

我們正在尋找一位 Mid-Level 的數據工程師 (Data Engineer)，主要負責 資料庫建置、ETL 流程設計與開發、數據處理與分析。目前創代科技曾執行過的專案包含了 大型語言模型產品開發（涵蓋雲端、地端、雲地混合方案）、深度學習開發（產品洞察與行為預測、時間序列預測、路線最佳化）、機器學習應用（各產業客戶的資料探勘與分析）、數據中台建置（含資料正規化、ETL 建置、導入 dbt、snowflake）！我們現在手上有各種類型的專案等著你來玩！ 為什麼選擇創代科技？ 創代科技是一家提供數據科學顧問服務的公司，業務涵蓋 零售、交通、物流、航運、電信、能源、犯罪、災防 等多元領域，並持續拓展至其他前沿產業。在這裡，你將接觸到多樣化的數據場景，包括乾淨度各異的資料與高度客製化的架構設計，讓你在解決各種挑戰中快速成長。 如果你熱愛學習新技術、探索創新解決方案，那麼在創代擔任數據工程師，將是你的最佳選擇。 ✅ 【職責內容】 1. 資料庫設計：熟悉資料庫概念，協助建置與維護資料倉儲、資料湖跟資料中臺。 2. ETL 或 ELT 流程開發：協助客戶建立基於地端或是雲端的資料流架構，整合多元數據來源（結構化與非結構化），構建高效數據處理系統，確保資料一致性與完整性。 3. 數據處理與協作：與資料科學家、資料分析師及後端工程師協作，處理 Data Pipeline 建置及數據收集、探勘與轉換。 4. 協助客戶工具導入：協助客戶翻新原有 Pipeline，並導入 dbt、snowflake等。 ✅ 【我們期待你具備】 1. 學歷背景：具備碩士學位， 資訊工程、資訊管理、資料科學、數學、統計、電機相關領域加分。 2. 專業技能： - 熟悉數據處理與分析，具備 ETL / ELT 流程開發與維護經驗。 - 熟悉 關聯式資料庫（如 PostgreSQL）及 圖形資料庫（如 Neo4j），擁有資料倉儲建置與操作經驗。 - 熟悉 Linux 環境，並具備版本控制工具（如 Git）使用經驗。 - 熟悉 容器化技術（如 Docker、Kubernetes），了解其生產環境運行與管理。 - 具備 Airflow 排程管理及模型部署經驗。 ✅ 【加分條件】 - 雲端服務：熟悉 GCP、AWS、Azure，具備跨雲架構整合及服務部署能力。 - 分散式系統：有 Hadoop、Spark 開發經驗者尤佳。 - 資料庫工具：具備 dbt 或是 snowflake 導入或是使用經驗。 - DevOps 經驗：具備 CI/CD 自動化部署實作經驗。 - BI 工具：熟悉 Tableau、Looker、Power BI。 - 演算法基礎：理解機器學習、深度學習背後邏輯或是應用經驗。 ✅ 【薪資待遇】 - 面議，保障年薪 14 個月。 ✅ 【公司福利】 - 彈性上下班時間、彈性居家上班福利。 - 每月享有職員不扣薪福利假、生日當月再多一天生日假。 - 不定期員工聚餐、午餐、下午茶、出遊團康活動等。 - 公司零食區、冰箱飲料、咖啡櫃永遠補給充足，讓每位新進夥伴都保證先胖五公斤！ - 保障年終獎金 2 個月，其他績效獎金還可以靠自己爭取，亦提供結婚、生育等各項禮金。 - 電腦設備：公司提供工作機，亦可自備設備並領取每月電腦補助費。 - 每年提供教育訓練補助。 - 提供定期健康檢查補助。 - 每年定期進行績效考核，讓職員的升遷與薪資調整更有依據與保障。 ✅ 此職缺定位為 Mid-Level，尋找 1 - 3 年經驗的人選

【工作內容】 1. 參與數據資料流程設計、開發與維護，打造高效且穩定的數據基礎架構 2. 使用 Python 進行數據處理，協助將數據應用服務部署與自動化 3. 串接各種 API，進行多元數據收集與整合，讓資料流動更順暢 4. 建立與維護數據倉儲、ETL 流程，確保資料品質與可追溯性 5. 持續優化數據處理效能，提升系統穩定性，與團隊一起解決各種技術挑戰 6. 需派駐至健康管理企業現場 【必備技能】 - Python：具備基礎程式設計能力，熟悉 pandas、numpy 等數據處理套件 - API 整合：能夠串接 REST API，處理 JSON 資料格式 【加分技能】 1. Docker 容器技術：熟悉容器化部署與管理 2. 熟悉雲端平台（AWS、GCP、Azure） 3. 具資訊工程、資訊管理、數學、統計相關背景尤佳 加入果友科技，和我們一起用數據創造影響力！ 有興趣歡迎投遞履歷或直接聯繫我們，期待你的加入！

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

【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】 與團隊協作，共同完成各客戶的資料流開發，同時協助團隊梳理與排除運作中的 data pipeline 產生的各種突發程式狀況，並完成記錄與建檔，您應可獨立開發系統串接、大資料清整。在工作過程中，您會與工程團隊、設計團隊、產品團隊溝通協作，完成規劃之項目與習慣自主進度掌控，例如資料串接、資料爬取、數據報告等。 【我們希望你】 一定要對開發工作具有熱情與自我學習不斷精進的渴望，遇到問題時，能獨立查找與判斷解決方案的可行性，若遇到無法解決的問題，也懂得如何清楚論途與提問，樂於與同仁們分享技術新知、提升自我能力，當挑戰尚不熟悉的工作內容時，充滿戰鬥力。 【職務需求】 熟悉 Python, SQL 熟悉 dbt, Airflow (Google Cloud Composer & MWAA) 熟悉 Star Schema / Snowflake Schema 設計 熟悉 Modern Data Stack 熟悉 PostgreSQL, MySQL, MongoDB 任一一種資料庫 【加分項】 熟悉 BigQuery or Redshift 熟悉 Glue or Dataflow 熟悉 Lambda or Cloud Run 【面試流程】 [實體] 一面
➀ 公司文化與價值觀討論
 ➁ 專案經歷與履歷討論
 ➂ 公司介紹（商業模式、團隊組成、工作內容）
 ➃ 公司相關問題 Q & A [線上] 二面 
 ➀ 線上題目，線上題目，用 HackMD 進行，內容包含 SQL、Pandas、ETL 基礎概念 ➁ 情境題（模擬完整商業需求）

與售前團隊協作，共同完成客戶驗証所需的開發項目，您應可獨立開發系統串接、ETL/ELT 、dbt 核心資料模型建置。 在工作過程中，您會面對客戶、進行每日開發說明與進度匯整，需習慣自主進度掌控。 開發項目主要以資料串接、程式資料處理 (python / dbt)、雲資料處理 (aws glue / gcp workflow) 等為主。 【我們希望你】 一定要對開發工作具有熱情與自我學習不斷精進的渴望，遇到問題時，能獨立查找與判斷解決方案的可行性，若遇到無法解決的問題，也懂得如何清楚論途與提問，樂於與同仁們分享技術新知、提升自我能力，當挑戰尚不熟悉的工作內容時，充滿戰鬥力。 【職務需求】 熟悉 Python, SQL 熟悉 dbt, Airflow (Google Cloud Composer & MWAA) 熟悉 Star Schema / Snowflake Schema 設計 熟悉 Modern Data Stack 熟悉 PostgreSQL, MySQL, MongoDB 任一一種資料庫 熟悉 在雲端（AWS 為主，GCP/Azure 為輔）建置與部署資料流與資料庫。 【加分項】 熟悉 BigQuery or Redshift 熟悉 Glue or Dataflow 熟悉 Lambda or Cloud Run

【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。

工作內容: • Designing and maintaining cloud-based data warehouse, including data collection, modeling, and storage. • Maintaining batch and streaming pipelines, ensuring data quality. • Developing data APIs based on product requirements and deploying them to Kubernetes using Gitlab CI/CD. • Understanding user needs and handling data retrieval and dashboard support tasks. • Continuously learning, optimizing data architectures, and introducing new technologies.

1.數據源擷取與整合(30%) -主導數據獲取策略，透過網路爬蟲(Web Scraping)、API介接或資料庫查詢等方式，自動化整合內外部多源數據。 -建立並維護數據清洗、驗證與特徵工程的流程，確保數據品質，為後續建模奠定穩固基礎。 2.預測模型建構(10%)、驗證(30%)： -針對不同的商業問題，研究、選擇並應用最合適的統計學與機器學習模型 -進行模型參數調校，並透過交叉驗證等方法，客觀評估模型的準確性、穩健性與商業效益。 -量化並解釋模型的預測不確定性，為決策提供風險評估的科學依據。 3.數據視覺化(10%)： -將複雜的數據洞察與模型結果，轉化為清晰易懂的互動式儀表板或視覺化報告。 4.知識文件撰寫(20%)： -建立並維護詳盡的專案技術文件，包含數據字典、模型架構、程式碼註解與實驗記錄。 -將數據科學的思維與方法，透過分享會、報告等形式，在組織內進行知識擴散與轉移，提升數據素養。

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

永慶房產集團為房仲產業龍頭，用科技創新引領創新變革，歡迎IT領域的優秀夥伴加入! 工作內容如下： 1.規劃集團資料流程，達成資料整合綜效。 2.建置企業數據中台，管控集團資料倉儲品質與正確性。 3.與資料分析師協同合作，進行資料分析前處理，提供技術支援，共同完成任務。 4.提供各項營運策略數據支援。 必備技能： 1.熟悉 SQL 語法，有 RDBMS 和 NoSQL 經驗 2.具備資料視覺化能力，熟悉一種以上視覺化工具。 其他加分:持續自我學習挑戰。 相關報導： 《購售屋服務再進化，永慶布局房產科技4.0》https://technews.tw/2022/07/04/yungching-real-estate-4-hiring/#more-926008 《房產科技發展潛力無窮，資訊人才紛紛轉戰房仲業》https://www.cheers.com.tw/article/article.action?id=5100997 永慶數位人才招募，更多職缺連結：https://mps.yungching.com.tw/digital/

工作內容: 開發與維護自動化數據處理流程（ex: Pipeline、Airflow） 建置並優化各式網路爬蟲（ex: Requests、Playwright、Scrapy ） 使用 Django 開發後端服務與 API，串接資料庫與前端系統 操作並優化資料庫（MariaDB、Redis），確保效能與穩定性 在 AWS（EC2、S3、RDS 等）環境中部署、監控與維運服務 協作AI應用模型 必備條件: 熟悉 Python，能獨立開發爬蟲、資料處理與 API 熟悉 Django 後端框架與 RESTful API 開發 熟悉 SQL（MariaDB）與快取系統（Redis） 具備自動化排程與數據管道開發經驗 具備 AWS 雲端平台使用經驗（EC2、S3、RDS 等） 良好的溝通能力與跨部門協作經驗 加分條件: 熟悉 Docker 具備前端基礎（HTML / CSS / JavaScript）可進行簡單資料視覺化 具備 機器學習或深度學習專案經驗

1. 內容開發與落地應用專案： 以數據驅動為核心的應用專案，包含專案架構規劃、進度追蹤、跨部門協作、落地驗證、進度追蹤回報、教育訓練、專案維運與持續優化等。 2. 內容經營分析與執行： 對數位內容進行全面、系統化的評估和管理，提升內容效益與影響力，並挖掘出更具價值的數據洞察。包含新聞議題分析、多媒體內容（如影音、Podcast）的深入數據分析與執行，並執行績效追蹤檢核、專案進度回報、跨部門協作（包括教育訓練和會議）等。 3. 創新型數據應用開發： 利用創新的數據分析技術（如Generative AI、Machine Learning）優化工作流程，促進創新應用開發，提升效率和數據價值，以實現數據驅動的決策與產品改進。 4. 主管交辦之新專案、行政事項或維運事項。 【必要條件】 1. 熟GCP環境，掌握 SQL、Python、AI等執行處理能力。 2. 熟Google Analytic 4、Looker studio、Excel(函數/樞紐/VBA)、Power Point。 【加分條件】 1. Google Data Analytics 認證。 2. Google Analytic 4 認證 (有效期內)。