Cake 求人検索

【關於我們 - Data Munger AI】 Data Munger 致力成為企業與實用 AI 解決方案間的最佳夥伴，從導入一路陪伴到落地。 在人人喊AI的時代下，真正為企業打造一個會持續進化的「AI 大腦」讓決策更快、流程更簡，讓人力價值最大化。 官網： https://datamunger.io/ 💼 工作職責 資料處理管道設計與開發 使用 Python 與 BigQuery SQL 為 AI 應用設計、開發及維護資料處理流程，確保機器學習模型可獲取高品質資料。ETL/ELT 工作流程構建 建立並優化 ETL/ELT 流程，確保資料自動化處理與數據一致性。RAG 系統實作 應用 RAG（檢索增強生成）技術，提升 AI 互動的準確性與上下文相關性。向量資料庫與查詢優化 優化向量資料庫（如 Pinecone、Qdrant）及 SQL/BigQuery 查詢效能，提升 AI 搜尋與回應速度。API 建構與維護 使用 Python 框架（FastAPI、Flask）建立並維護資料處理與 AI 服務 API。機器學習模型與資料管道部署 在雲端基礎架構（主要以 GCP 為主，並整合部分 AWS）上部署 ML 模型與資料管道，實踐 MLOps 原則以確保部署具備可重現性、擴展性及監控能力。跨部門協作與技術創新 與資料科學家、AI 研究人員及前端團隊協作，共同打造端對端 AI 產品，並持續導入最新技術以優化解決方案。

WorldQuant develops and deploys systematic financial strategies across a broad range of asset classes and global markets. We seek to produce high-quality predictive signals (alphas) through our proprietary research platform to employ financial strategies focused on market inefficiencies. Our teams work collaboratively to drive the production of alphas and financial strategies – the foundation of a balanced, global investment platform. WorldQuant is built on a culture that pairs academic sensibility with accountability for results. Employees are encouraged to think openly about problems, balancing intellectualism and practicality. Excellent ideas come from anyone, anywhere. Employees are encouraged to challenge conventional thinking and possess an attitude of continuous improvement. Our goal is to hire the best and the brightest. We value intellectual horsepower first and foremost, and people who demonstrate an outstanding talent. There is no roadmap to future success, so we need people who can help us build it. The Role: We are seeking an exceptionally talented data scientist with strong modeling and programming skills to join our team. In this role, you will work closely with data science team and technologists across the firm to develop appropriate features and metrics for data processing. Perform analysis and generate models of financial datasets using machine learning techniques Process, clean and verify the integrity of unstructured data and turn data into valuable insights Develop and create data that seek to predict the movement of financial market Transfer data into internal infrastructure applying variety of algorithmic techniques What You’ll Bring: Have a Master’s degree or higher from a leading university in Computer Science, Electrical Engineering or other related areas Good academic record Familiar with modeling, data structures, algorithms and optimizations Strong knowledge of machine/deep learning algorithms Proficient in programming languages of both C++ and Python Possess good communication and presentation skills in English Ability to work independently and as member of a team Research scientist mindset: deep thinker, creative, strong work ethic, persevering, smart a self-starter Detail oriented and capable of multitasking and delivering in fast-paced work environment As a plus: While not mandatory, a strong interest in financial markets will definitely be beneficial Participant of ACM-ICPC By submitting this application, you acknowledge and consent to terms of the WorldQuant Privacy Policy. The privacy policy offers an explanation of how and why your data will be collected, how it will be used and disclosed, how it will be retained and secured, and what legal rights are associated with that data (including the rights of access, correction, and deletion). The policy also describes legal and contractual limitations on these rights. The specific rights and obligations of individuals living and working in different areas may vary by jurisdiction. Copyright © 2025 WorldQuant, LLC. All Rights Reserved.WorldQuant is an equal opportunity employer and does not discriminate in hiring on the basis of race, color, creed, religion, sex, sexual orientation or preference, age, marital status, citizenship, national origin, disability, military status, genetic predisposition or carrier status, or any other protected characteristic as established by applicable law.

【職務說明 What will you do】1. 生成式AI、機器學習、深度學習或統計分析模型專案開發。2. 配合數據技術發展目標，研究與實作可落地應用之新型態數據模型技術，包含大語言模型(LLM)、機器學習(ML)、深度學習(DL)等。3. 推動業務場景AI賦能，建立GenAI技術輔助各類型銀行需求使用，包含RAG架構流程、向量知識庫取用、Prompt Eng.設計等。4. 協助數據轉型，規劃從需求痛點到落地應用之end-to-end的數據解決方案。5. 當負責之數據服務被設定為"不能中斷"之服務等級，則需配合維運團隊於非上班時段on call以便即時處理問題，確保服務穩定。

國內最大化妝品使用心得及排行榜綜合網站@cosme Taiwan(前身UrCosme,2004年創建)在台營運20年，為國內消費者找尋化妝品使用心得及排行榜綜合資訊的主流網站，隸屬於日本上市公司集團istyle.Inc.。集結豐富的美妝產業資訊及美妝愛好者的行為資料，美妝行銷總研(CMRI)運用此資料庫，以多元觀點進行消費者洞察分享，旨在提供美妝業界趨勢分析洞察。本職缺內容如下： 【CMRI美妝行銷總研】商業數據分析師(BUSINESS ANALYST)1. 透過@cosme站資料庫進行資料分析與消費者洞察。2. 定期舉辦seminar，對外分享美妝產業年度趨勢。(CMRI詳情可參閱：https://cmri.itrue.com.tw)3. 透過DMP資料解析，協助各事業部門發展視覺化dashboard—coseek (https://www.coseek.com.tw)。4. 推進「行銷資料科學與預測建模」之相關專案。 5. 其他主管交辦事項。

[主要任務]1. 負責資料工程開發或資料分析相關需求之專案規劃、專案執行、進度追蹤、風險控管及資源協調2. 專案會議召集與議程規劃，並定期向上呈報專案進度3. 專案經驗傳承、專案文件管理4. 洞悉、分析業務應用需求缺口，依此設計/探詢內外部解決方案5. 與商業分析師、資料科學家、資料工程師、業務單位等跨域之溝通協調[必要條件]1. 數據相關專案經驗2. 具備跨部門與部門內溝通協調能力3. 具備發現問題、疏理問題與解決問題能力4. 具備將專案產出轉為交付文件或技術文件的文件化能力5. 邏輯能力佳 (重要)、主動積極，抗壓性高，溝通技巧佳，具簡報能力

工作內容:拓展數據科學應用，掌握創新AI技術趨勢，並進行AI應用規劃、模型落地與深化：1.掌握市場AI技術與應用發展趨勢，規劃AI技術或應用發展藍圖2.推動AI技術產品發展：針對共通性業務場景規劃技術解決方案，加速解決業務痛點。3.掌握並能應對內外部AI監管趨勢，推動可信任AI實踐4.掌握部門AI服務之發展狀況、營運狀況、監控合規狀態等，並推動全行AI技術落地應用5.與多功能團隊（例如商業分析師、資料科學家、AI/ML工程師、資料工程師、AI軟體工程師…等）合作，確保技術可行性。

工作內容:負責AI與大數據服務應用系統之需求規劃與功能分析。1.掌握市場AI與大數據技術發展趨勢，規劃AI與大數據服務應用系統功能。2.與業務及開發團隊共同分析需求，導入AI與大數據應用解決方案，滿足場景需求。3.設計及撰寫系統規格文件，包含AI與大數據模型運作及跨系統資料整合。4.保持對Data、AI/ML新技術的敏感度，並應用於解決問題及驅動AI與大數據服務創新。5.與多功能團隊（例如資料科學家、AI/ML工程師、資料工程師、AI軟體工程師…等）合作，確保技術可行性。

【關於 Pinkoi Data Squad】我們是 Pinkoi 的資料團隊，其目標為打造有效的數據平台，同時確保資料的品質與穩定性，讓資料在 Pinkoi 發揮最大的價值。Data Engineer 將與 Business Analyst／ML Engineer 緊密合作，透過數據探索問題、規劃後續的 Data Pipeline（資料管線） 實作，並提供 End-to-end 的 Data Solution，以擴展公司各部門的數據分析能力，並完善整體商業智慧系統。你需要負責的工作內容與產品、行銷、廣告等分析師與商業團隊合作，理解需求並規劃合適的 Data Pipeline。設計、實作與維護 ETL/ELT 流程，確保資料品質、穩定性與新鮮度。建立與優化資料模型，支援報表、分析與機器學習等多種場景。持續迭代並優化資料基礎建設，提升可擴展性與維運效率。建立監控與告警機制，確保 Pipeline 成功率與資料 SLA。我們希望你有的經驗跟特質對 Big Data 和 Data-driven engineering 有極大的熱情。瞭解 ETL 或 ELT 的流程，並具備 Data Modeling 跟開發 Data Pipeline 的能力。具備與產品 / 行銷團隊合作的經驗，並可與商業分析師、資料工程師，以及機器學習工程師協同合作。樂於學習最新的技術，隨時充實自我的專業技能。對大型語言模型（LLM）保持開放與好奇，願意學習並嘗試將其應用於資料工程工作（如：資料清理、欄位補全、文件生成、自動化測試），以探索新工具如何提升效率與使用者體驗。應徵條件數學 / 統計 / 資訊 / 資料科學相關科系畢業，或具備同等專業能力。一年以上數據分析或數據工程相關工作經驗。熟悉 Python、Scala、Java 等任何一種程式語言，Pinkoi 主要用 Python。熟悉 GNU/Linux 系統，Pinkoi 用 Ubuntu。熟悉關聯式資料庫的運用，例如 MySQL。加分條件熟悉廣告歸因邏輯，或具備相關數據處理經驗。具備使用者行為數據處理經驗。具有操作或架設 BI 工具的相關經驗。如 Superset、Tableau、Looker Studio，Pinkoi 使用 Superset 和 Redash。具有分散式運算的相關知識，例如 Spark、Hadoop、Hive 等一種或多種相關技術，Pinkoi 主要用 PySpark。熟悉雲端服務，例如 AWS Athena、S3、Glue，GCP BigQuery 等，Pinkoi 主要用 AWS。了解 dbt 的基礎架構和應用方式，如建立資料模型、撰寫測試、建立巨集等等。有將 LLM 應用於資料工程場景的經驗，例如規則抽取、欄位對齊與補全、文件／Data Catalog 生成、資料品質檢查等。＃不用想了，趕快來當個 Pinkoi 人如果你有信心能夠勝任這份工作，歡迎提供你的個人履歷與小作業，即刻應徵！

【團隊介紹】 我們不只是一群熱愛玩數據、玩技術的工作者，更是致力於將數據的價值、AI的潛力落實到保險領域的推動者。 在這裡，我們探索各式新技術的應用場景，打造高效解決方案 在這裡，我們應用數據專長助攻公司成長，發揮數據影響力 在這裡，我們不分你我、追求團隊共榮，重視團隊合作 數位轉型不是口號，數據應用不是空談 加入我們！一起用數據翻轉商業價值，「讓保險變得更聰明」！👀更多關於我們做的數據服務，期待您的加入，運用數據專案管理與技術整合能力，推動 AI 轉型與數據生態建構，讓數據創造最大價值！1. 九成跨域人才！國泰產險多元跨域、探索共融 打造數位數據轉型創新基地🔗https://www.bnext.com.tw/article/81887/cathay_ddt_2025012. 國泰產險推業界首創「CarTech智能車險加值服務」，數據驅動助法人車隊落實損害防阻🔗https://www.bnext.com.tw/article/81313/cathay-ins2024113. 國泰產險數位轉型新里程！AI與數據驅動加速全險種理賠、提升風控更有效阻詐2,300萬🔗https://www.bnext.com.tw/article/81460/samrtclaim_2024

【關於我們】 我們是國泰產險的資料科學（DS）團隊，使命在於持續進化數據應用，創造並釋放數據價值。目前正在藉由數據上雲、數據治理與 AI 技術應用，推動由底層架構到業務應用的全端數據生態建構與 AI 轉型準備。 我們尋找認同以下團隊文化的夥伴： * 目標成果導向：重視成果並具合作互助精神 * 積極主動、持續進步：樂於學習與自我成長 * 熱愛數據、對技術充滿熱忱：積極探索與應用新技術 你對資料工程充滿好奇嗎？喜歡鑽研數據、打造強大數據流，並希望與一群聰明、有熱情的夥伴一起挑戰各種技術難題？太好了！我們正在尋找 Data Engineer，一起打造更聰明、更高效的數據世界！👀更多關於我們做的數據服務，期待您的加入，運用數據專案管理與技術整合能力，推動 AI 轉型與數據生態建構，讓數據創造最大價值！1. 九成跨域人才！國泰產險多元跨域、探索共融 打造數位數據轉型創新基地🔗https://www.bnext.com.tw/article/81887/cathay_ddt_2025012. 國泰產險推業界首創「CarTech智能車險加值服務」，數據驅動助法人車隊落實損害防阻🔗https://www.bnext.com.tw/article/81313/cathay-ins2024113. 國泰產險數位轉型新里程！AI與數據驅動加速全險種理賠、提升風控更有效阻詐2,300萬🔗https://www.bnext.com.tw/article/81460/samrtclaim_2024