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求，與工程團隊合作，確認最佳實施方案。 參與AI功能的原型製作，不斷探索產品應用的新可能。 C.資料分析與應用: 實際操作資料分析和資料工程的工作，接觸商業和技術面的資料處理。 透過數據

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Analytics Engineer 將與產品或行銷相關的資料分析師以及工程師進行合作，透過數據來探索問題、規劃後續的 Data Pipeline 實作，最後和資料工程師一起協作提供 end-to-end 的 data solution，以擴展公司各部門的數據分析能力，並

並檢核數字正確、監督發放準時。 •管理銷售工具和軟件，以提高銷售效能和自動化流程。 •熟悉Google Sheet等數據分析工具，並能夠建立銷售儀表板（Dashboard）以視覺化銷售數據，提供銷售團隊更直觀的見解和決策

數據知能應用於公益服務的影響是什麼呢? 提升服務管理的量能，給予準確有力的數據支持，甚至協助營運規劃創新的策略！ 期待與你一起關注聽損議題、以「數據力」與「洞察力」為公益賦能，發揮改變

【工作內容】※括號內為工作權重 ．資料清整與分析(35%) ．依需求將資料視覺化並說明(15%) ．根據行銷/業務目標客群，協助篩選潛力會員(15%) ．行銷工具導入(20%) ．教學手冊製作(5%) ．其他主管交辦事項(10%)

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入我們，一起創造更多旅遊的可能性與未來。 【你將會參與的事】 1. 與 KKday 其他團隊合作，設計、開發 dbt (data build tool) code，支持各項業務需求，為公司的業務發展提供資料，設計和建立資料分析報告和資料儀表