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本職位將參與國家級能源轉型計畫，派駐於經濟部地質調查及礦業管理中心，誠摯邀請具備地球科學背景或技術專長的夥伴加入我們！

我們是一支快速成長的數據團隊，致力於運用數據驅動企業創新。我們正在尋找對數據、雲端技術、AI 應用充滿熱情的夥伴，與我們一起挑戰技術極限、共同學習成長，並將數據價值轉化為實際影響生活的商業影響力！ 如果你渴望技術挑戰、喜歡團隊合作、希望你的工作能創造真正的影響，歡迎加入我們！ 我們需要這樣的人： 1. 熱愛數據技術 - 對數據工程充滿興趣，渴望深入探索並成長為數據科學專業人才 2. 重視團隊合作 - 在團隊中互相支援、交流討論，找出最佳方案來解決問題 3. 主動學習成長 - 具備學習動力，能適應快速變化的技術環境，持續精進技能 4. 勇於挑戰創新 - 保持開放心態，不設限自己的發展，樂於嘗試新技術與跨領域合作 1.AI 與數據模型開發: 獨立完成機器學習模型(（回歸、分類、聚類等）的設計、訓練與開發任務，用於業務、行銷、商品等部門利用數據，提升業務策略與成效 2.跨部門協作: 訪談需求單位，配合業務目標，應用AI智能模型與數據技術規劃落地於業務場景之方案。 3.數據處理與特徵工程: 從零開始進行數據清洗、特徵工程及分析，確保數據質量與模型效能最佳化。 4.資料建模分析: 透過訓練機器學習模型及數據分析，提供有價值的洞察和建議，以協助業務推展。 5.技術優化與維護: 監控模型運行效能，進行迭代優化，確保技術方案的穩定性與持續改進 【條件要求】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資管、資工等數據相關工作 －具備三年以上大數據分析/機器學習相關工作經驗，需於面試展示數據相關專案 －具備良好的溝通能力，需與使用者PM確認落地情境，以及與工程師溝通確認部署與API工項 －熟悉SQL、Python (pandas、numpy、pyspark、scikit-learn等套件)，面試時將有上機考試 －具備推薦系統、會員標籤預測等建模經驗，且能維運並優化模型，確保其表現符合使用效益 【加分項目】 －具雲端數據平台開發經驗，GCP尤佳。 －具備使用 Docker、Kubernetes 以及 CI／CD 等經驗尤佳。 －具備使用 RESTful API 等經驗尤佳。

As the data scientist, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects related to management topics

As the data scientist, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects related to management topics

1. 針對銀行業務建構數據驅動的商業解決方案，並跨單位協調專案落地實作。 2. 協助全行數位、數據轉型，規劃端到端的數據應用解決方案。 3. 使用程式建置分析或預測模型，投入精準行銷或風險控制等應用，促成商業決策或提升作業效率。 4. 主導機器學習、深度學習或統計分析模型專案開發，並持續研究各種演算法技術與理論、新興數據技術的落地應用。 5. 建構數據團隊自動化架構、開發數據團隊輔助工具，協助提升團隊整體數據技術運用能力。 6. 建立數據人才培育體系，指導業務和分析經驗傳授，以厚植數據發展競爭力及人才聚落。

1.資料前處理: 數據清洗、特徵工程、特徵選取 2.應用數據挖掘、機器學習、深度學習、最佳化等技術，建立推薦與決策模型 3.成效指標設計，模型驗證與優化 4.模型生命週期管理，保持預測效果與執行效能 5.透過論文與相關技術文件，精進相關技術 Must have : 1.熟悉完整資料分析流程，且具一年以上實作經驗 2.具資料分析領域相關經驗: 數據挖掘/機器學習/深度學習/最佳化/統計模型/NLP等 3.熟悉python與相關函式庫 4.具備SQL技能 5.有模型優化/參數調教相關經驗

1. 分析業務場景痛點、業務流程潛在問題，研擬、設計與評估解決方案 2. 蒐集、分析、清洗、合成各類結構化/非結構化數據(金融業務相關知識)，研發導入AI模型與代理(Agent)於金融場景 3. 研發應用自然語言處理、深度學習、機器學習技術完成概念驗證(proof of concept)或原型(prototype)或軟體模組，彙整驗證結果與研究發現、進行有效簡報 4. 與IT/架構師合作完成AI模型與業務系統串接，協力推動智能金融專案應用落地

1. 熟悉線上廣告行業，負責廣告變現相關分析及廣告執行經營分析工作 2. 構建業務數據指標體系，並以此為基礎進行問題診斷進而輸出業務改善建議，形成數據策略反饋 3. 通過定性和定量方法對組織內流程、人員效率進行數據規劃、收集、處理、分析和預測 4. 對廣告產品與受眾人群進行深入研究，找到與業務的結合點，輸出對業務的提升與改進方案

Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。

1. 開發、管理、維護與驗證風險模型。 2. 規劃銀行業資本計提相關作業。 3. 透過數據分析與運用量化模型以協助業務推展。 4. 規劃與精進資產減損之評估方法。