數據工程師

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。 

【履歷投遞】 

**加快審核方式：下載制式履歷表進行填寫投遞(https://mma.tw/O05FY) 

1. Execute data governance initiatives in alignment with digital product development goals and participate in data engineering–related projects, including cross-functional collaboration. 

2. Analyze business requirements, prepare specification documents, and propose report development workflow solutions. 

3. Manage data-related projects, covering stakeholder communication, requirement interviews, and definition of functional specifications.

1.進行數位金融產品與客群的數據分析，產出洞察並提供決策建議 

2.客戶行為分析、分群貼標、Persona建置與應用成效追蹤 

3.行銷活動成效評估，並持續優化活動策略 

4.機器學習模型建置，包含資料整理、特徵工程與模型驗證 

5.規劃並優化分析流程，導入自動化設計或重複性作業改善機制 

6.建立可重複使用的分析與報表流程，以提升分析效率與穩定性 

7.運用生成式AI平台與API（如主流大型語言模型服務），並結合Agentic AI或任務導向工作流程框架（如多步分析、任務拆解與結果整合），協助SQL／分析邏輯生成、數據探索、假設推導與結果摘要，實際導入於日常數據分析流程中以提升效率與品質 

8.支援業務、行銷、營運等單位的日常分析與報表需求 

9.參與客群經營策略規劃與跨部門專案合作

維護營運數據產製與協助相關業務單位資料分析(包含但不限於EP,MBO,RAROC,PBI-dashboard資料)  

1.資料計算 - 確保執行計算正確性及完整性  

2.配合使用單位定期提供管理報表(PBI,CUBE) 

3.提供業務端所需之分析服務以及分析報告

1.運用資料庫對信用卡業務進行分析，提供相關管理報表與行銷名單  

2.運用分析平台工具開發API以支援即時決策及行銷需求  

3.依專案需要進行模型之建置、部署與維護  

4.流程自動化，減少人工作業。