找工作

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

進行數據清洗、資料貼標以及特徵工程等資料前處理工作。 2. 選用資料科學或人工智慧 (分析式或生成式人工智慧) 技術進行建模。 3. 模式效果驗證以及持續優化。 4.

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。

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.

1.具多項能力優先錄用 2.熟資料取得技術(ETL)-爬蟲技術/SQL語法/其他Python Library 3.熟資料預處理技術(EDA)-熟Python程式語言 4.資料視覺化(Data

1. 協助專案用戶將業務需求轉化為可落地的 AI 解決方案。 2. 提供準確可靠的數據預測與解決方案，支持業務決策。 3. 應用統計分析、機器學習、深度學習、模擬與最佳化等方法，進行數據建模與分析。 4. 持續追蹤並評估最新 AI 技術，將尖端技術應用於實際營運場景中，解決痛點並提升效益。 5. 負責大型語言模型（LLM）的應用、訓練與優化，並熟悉雲端與地端部署環境。 1. Translate business requirements into practical AI solutions in collaboration with project stakeholders. 2. Deliver accurate and reliable data predictions and solutions to support decision-making. 3. Apply statistical analysis, machine learning, deep learning, simulation, and optimization methods for data modeling and analysis. 4. Stay up to date with the latest AI technologies and integrate cutting-edge methods into business processes to solve real-world challenges. 5. Develop, fine-tune, and deploy LLMs, with experience in both cloud-based and on-premises environments. ※依學經歷、工作年資敘薪

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.

全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒

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CDP 與數據策略 ●設計 CDP 資料模型，整合多來源數據（網站、APP、社群），驅動行銷自動化。 ●定義 KPI/OKR，運用因果推斷設定用戶生命週期策略，確保數據一致性。