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・負責收集、清理、管理平台內外部數據，確保資料完整與正確，打造可供分析使用的數據集・監控數據質量與資料庫模型，持續優化數據處理流程・分析用戶行為（活躍、留存、付費）、市場活動成效及用戶來源渠道・應用統計、ML/DL 和生成式 AI 技術來建立使用者分類、詐欺偵測、情緒分析和其他目標的功能・以數據支持產品優化，協助設計及分析A/B測試・與其他產品開發團隊合作，了解他們的業務需求，如潛在用戶名單、用戶風險分析，制定並完成端到端分析，包括資料收集、分析、持續擴展交付和演示・使用Tableau/Power BI設計並維護BI報表，推動數據自助化・結合業界Knowhow與指標洞察，提出實際可行的解決方案

1.風險數據分析 ・蒐集並分析遊戲相關交易數據，偵測異常與高風險行為・建立可視化風險控管儀表板，提供同仁觀察及定位出風險點・建立並優化風險模型，包含詐欺偵測、異常遊戲行為分析 2.監控與報告・建立即時監控系統，追蹤玩家與交易動態，提供即時風險警示・定期產出風險控管報告，協助管理層決策 3.跨部門合作 ・支援營運、產品與客服團隊，提供數據洞察，降低業務風險・制定風險控管流程與防範措施・協助內部人員辨識風險與詐騙手法

三軍總醫院數位醫療中心(DMC)致力於利用最前沿的資料科學技術，專注於醫學領域的應用。我們正在尋找一位充滿熱情的初級Android應用工程師加入我們的團隊，您將在這裡有機會參與創新的健康照護解決方案，並與一流的專業團隊協作，以提升醫療品質。

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【Responsibilities】 設計、構建和維護可靠的數據管道，以自動化數據收集、處理和存儲過程 使用 Python 進行數據清洗、轉換和聚合，以支持數據分析和報告 優化數據架構和數據庫設計，以提高數據處理的效率和規模 實施數據質量控制和監控措施，以確保數據的準確性和完整性 探索和評估新技術和工具，以改善數據分析和模型開發的工作流程 與跨職能團隊合作，包括資料科學家、商業分析師和工程師，了解數據需求，提供滿足業務目標的解決方案。

🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 工作內容介紹 領導團隊：帶領資料科學家與資料工程師團隊，訂定技術目標，打造以成長與創新為核心的團隊文化。 技術路線圖：規劃並執行資料科學與AI技術策略，導入機器學習平台與雲端資料解決方案，確保系統高效與可擴展。 跨部門協作：與工程、行銷與產品團隊合作，將業務需求轉化為數據驅動的解決方案，推動個人化推薦與預測分析專案。 資料合規：確保資料處理流程符合隱私與合規要求，建立安全且穩健的資料管線。 專案管理：監督資料蒐集、建模與部署流程，確保專案成果能有效落地並創造商業價值。 使用的技術 程式語言：Python、R、Java 雲端平台：AWS、Google Cloud Platform（BigQuery）、Azure（Redshift、Databricks） 大數據技術：Spark、Hadoop、Airflow、AWS Data Pipeline 機器學習框架：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Kubeflow 容器與CI/CD：Kubernetes、Docker 其他：ETL/ELT流程、敏捷開發（Scrum/Kanban）、A/B測試、CDP與MarTech整合

🎠 Company highlights - 遊戲娛樂集團 🎰 超過百人以上團隊擴編🎡- 五年以上資深資料庫RDBMS / NoSQL 轉換與大數據處理 - 部分遠端:每週四五 聯繫兩天遠端工作模式規劃並執行從 Oracle 等傳統 RDBMS 到 NoSQL 系統的資料遷移。 根據不同的業務與資料使用場景，選型合適的 NoSQL 解決方案（如 MongoDB、Cassandra、Redis、ClickHouse、Neo4j 等）。 設計與實作具彈性的 ETL / CDC 解決方案，確保資料同步與整合效率。面對每日數十億筆資料的高資料量環境，提出並實作具延展性的資料處理策略。進行 NoSQL 系統效能調校（Performance Tuning），改善查詢與寫入效能。與資料科學、後端工程與架構團隊密切合作，確保整體資料基礎架構穩定與高效。

建構與維護 AI 應用微服務架構，使用 FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy 等技術堆疊整合 OpenAI API、HuggingFace 模型與內部 LLM 推論流程，開發彈性可擴展的 inference pipeline與資料科學家合作，協助 AI 模型部署與效能最佳化使用 Docker 與 K8s 建立容器化部署流程，實現 DevOps 自動化與多環境可遷移性實作 CI/CD pipeline（GitHub Actions、Terraform 等），佈署至 GCP/AWS 等雲端平台設計穩定與高可用的 RESTful API / event-driven 架構，提供高品質產品對外服務介面參與跨部門產品設計與開發週期，實現 AI 功能與用戶需求之間的最佳整合

🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 【工作內容】 你將成為企業數據基礎架構的核心工程師，協助打造能支撐數百萬筆用戶行為與交易資料的即時數據平台： CDP 數據架構設計：規劃資料模型、整合多元來源，提升行銷科技自動化能力 即時與批次資料處理：使用 Kafka、Flink 建構流處理系統；以 Airflow 調度高效批次流程 數據湖與查詢效能：應用 Delta Lake、Snowflake 提升查詢速度與資料整合效率 資料品質與監控：導入 data observability，確保資料一致性與可追蹤性 跨部門合作與技術領導：與行銷、產品、資料科學團隊密切合作，支援 MLOps 與模型部署 資料合規與治理：設計符合 GDPR、CCPA 的資料管理機制，落實企業資料安全策略 【使用技術】 程式語言：Python / Java / Scala 即時處理：Apache Kafka、Apache Flink 批次處理與排程：Apache Airflow 數據平台：Snowflake、Delta Lake、BigQuery 雲端平台：AWS / GCP / Azure 其他：Databricks、Kubernetes、Docker、CI/CD、MLOps