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架構與模型應用規劃。 2. AI技術推廣與導入：瞭解子公司需求，針對共通性業務場景規劃模型導入細節。 3. 數據建模：使用Python, R等語言，運用金控資料庫根據業務需求進行模型建置與客群分析。

. 負責收集、處理和分析大量數據，以提供業務洞察和決策支持。 2. 使用統計和機器學習方法來分析數據並預測趨勢。 3. 緊密與各部門合作，將數據分析結果轉化為實際的商業策略和行動。 4

的方法，你必須針對假設規劃完善的實驗，並不斷的驗證每個假設來達到目的 ✅ 用戶成長： 追蹤並分析各導流管道的成效，結合行為數據透過資料探勘挖掘用戶特性，與行銷團隊一起發想貼近用

1. 運用內外部資料庫進行各類業務分析，提供數據做為決策支援。 2. 跨商品整合性客群分析，找出潛在商機。 3. 依專案需要進行模型建置及維護。 ▲計畫培訓特色 初期提供為期3個月的On

業效率和品質。 2.跨單位合作，依據使用者提出之應用場景和業務痛點，規劃AI解決方案或定義分析命題，藉由生成式AI/深度學習/機器學習/統計分析等方法解決商業問題。 3.協助MLOps工

值。 2.生成式AI應用開發，包括語言生成、圖像生成、自動文本摘要等，以應對公司的需求。 3.問題分析、數據準備、模型訓練與優化、評估和測試、部署和集成等過程，需與業務部門和資料科學家及工

分析』及『AI 應用』具有研究及開發熱誠的成員所組成。在這裡你可以接觸到大量即時的使用者行為資料，並將資料科學模型應用於: 『網路廣告投放優化』 『網路用戶辨識』 『消費者行為分析』 我們更致力於

- Responsibility •負責管理和維護客戶資料(google sheet)，確保信息的準確性和完整性。 •製作銷售報告和分析，以評估銷售績效和機會。 •製作銷售佣金計算表，並檢核數字正確、監督發放準時。 •管理銷售工具和軟件，以提高

及回復計畫等工作。 (2)管理資料庫資源使用，包含使用數量、權限管理、使用空間、系統資源等。 (3)監控資料庫效能，並適時針對相關參數及 SQL 進行調校。 (4)資料庫安全管理與維護異常分析。 **詳細招募訊

足夠，我們還需要您的加入，讓我們一起來創造不簡單！ 工作職責： 依照使用者服務需求撰寫SA系統分析文件、SD系統設計文件。 依照使用者服務需求撰寫相關技術文件：資料庫規格、API規格。 整合跨單