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. 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

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

我們正在尋找具備產業洞察、政策研究、數據分析能力的跨領域產業分析師，加入工研院產科國際所。

你是否曾想過，當產業不再只屬於單一領域，而是同時牽動科技、政策、市場與社會議題時，研究與解題會變得多麼有挑戰、也多麼有價值？

【工作內容】 1.材料化學領域產業數據分析 2.材料化學領域數據清整分析，彙整數據結果並分析原因，撰寫執行與建議報告書與數據分析模型建置 3.規劃、執行與管理材料化學領域數據分析相關之研究計畫 4.研究計畫提案與相關研究成果服務推廣與廠商訪視

四、報告撰寫與成果分享：將研究成果整理為易於理解的報告，並與相關利益關係人報告分享，以促成跨領域交流，共同為產業發展而努力。