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和資料科學家/產品經理一起協作，了解公司需求以及提出解決方案 協助前瞻深度學習、機器學習算法的開發及優化 數據採集、標註前、後處理及算法開發與測試 蒐集及實作技術論文

本團隊主要的工作是將海量數據進行收集與前置處理，提供後續LLM、機器學習、深度學習及統計分析等技術應用在AI產品、智能製造領域以及利用data-driven方式輔助企業決策。 在AI產品部分，運用收集

冊轉換率、帳戶安全等範疇，同時統一各平台上的認證體驗。 專業服務：我們致力為全球各地客戶打造創新的數位產品及優秀的用戶體驗。我們的服務涵蓋 UI/UX 設計、軟體開發、機器學習 (machine learning)、軟體

透過各種客戶行為資料，利用機器學習 (Machine Learning) 和統計模型 (Statistical Modeling) 從海量數據 (Big Data) 中挖掘各式使用者行為和能付諸行動的洞見與觀察 (Actionable Insights)，協助集團相關業務單位數據應用建議，將其應用在電商/

控制 10. 熟練運用 VSCode、PyCharm 或其他主流 IDE 11. 注重程式碼品質和維護性 【 加分條件 】 1. 專長於 Python 和機器學習（ML） 2. 熟悉關聯式資料庫操作和開發，例如 SQL 指令等 3. 熟悉 Atlassian JIRA 專案管理平台 4.

本團隊主要的工作是將海量數據處理、機器學習、深度學習及統計分析等技術應用在智能製造領域以及利用datadriven方式輔助企業決策。 在智能製造部份，我們會運用各種演算法分析生產製造、人員或

本團隊主要的工作是將海量數據處理、機器學習、深度學習以及生成式AI等技術應用在智能製造領域以及利用data-driven方式輔助企業決策。在智能製造部份，我們會運用各種演算法分析生產製造、人

特徵篩選和資料預處理的資料分析工作。 2. 開發和維護機器學習或其他相關演算法。 3. 改進機器學習模型並進行效能調校。 4. 開發並部署高度可擴展的機器學習模型。 5. 使用資料整合

1.以機器學習技術進行數據分析、洞察客戶需求、預測等端到端(E2E)數據應用的規畫及執行，包含GenAI、深度學習、機器學習、ChatBot、數據標籤應用等。 2.評估新科技及新技術導入，提出創新金融業務應用

數據品質和準確性。 4. 智慧模型塑造：負責訓練人工智慧模型，以解決業務挑戰，透過深度學習和機器學習技術，協助實現更精準的預測和分析。 【必備技能】 1. Python熟練程度：精通 Python，能在模型開發、數