Cake 找工作

公司介紹 我們的客戶是一家台灣知名上市櫃遊戲公司，成立超過30年，目前市值高達2000多億，躋身台灣百大企業之列。以開發創新電子遊戲聞名，公司擁有多款膾炙人口的經典遊戲作品，深受玩家喜愛。 目前正積極進行數位轉型，打造全球級雲端遊戲生態系統，提供玩家更流暢、更優質的遊戲體驗。公司提供穩定且有競爭力的薪資福利，完善的職涯發展路徑，以及充滿創意與挑戰的工作環境。 工作職責 擔任資深後端工程師，您將肩負以下重要任務： 重構與改進現有系統架構，強化系統穩定性與可擴展性 規劃與實施自動化部署流程，開發與整合CI/CD工具鏈 執行資料庫效能最佳化，規劃資源配置與優化成本結構 導入與推動DevOps/DevSecOps文化與技術實踐 設計與開發大數據分析平台，支援營運策略與玩家行為分析 協助規劃災難復原機制，參與系統韌性測試與資安防禦演練 協調跨功能團隊合作，確保技術解決方案符合業務需求 主導新服務系統架構評估與設計，把關技術方案品質 技術環境 您將在以下現代化技術生態中工作： 核心語言：Go (Golang)、Python、Shell Script 資料儲存：MS-SQL、BigQuery、Redis 訊息系統：Kafka 容器技術：Docker、Kubernetes、GKE、Helm 自動化部署：Jenkins、GitLab CI、ArgoCD 雲端服務：主要採用GCP，輔以AWS、Azure 監控系統：Prometheus、Grafana、ELK Stack

・與產品、風控、運營團隊協作，針對業務需求定義資料模型與監控指標・建置 ETL 流程，收集與清洗來自平台的行為數據（如下注記錄、轉碼、點擊行為）・開發與維護異常偵測模型（如洗碼對打、機器人行為、套利用戶）・利用機器學習或統計模型預測玩家留存、LTV、流失風險・設計風控策略，提升平台資金與行爲風險控制能力・定期產出分析報告，提出可行的產品或營運優化建議

以「釋放製造業的潛力」為使命，致力於推動製造業的數據平台產品。 2022 年透過機器學習等多種技術，將製造業中極為重要的圖面數據進行結構化，並與各類資訊連結，讓圖面能夠作為資訊資產被靈活運用。該產品目前已被日本國內眾多大型製造商與加工公司廣泛採用，成長迅速。 自 2023 年起，我們也開始向海外市場拓展，包括美國、泰國、越南等地，加速推進全球佈局。 未來，我們將不只限於圖面資料，而是致力於透過科技手段，重現與整合製造業的專業知識，實現跨部門、跨企業的整體最適化。【工作內容】 MLOps 工程師將與機器學習工程師密切合作，負責建構、維護與營運能夠穩定提供機器學習與數據科學模型的系統基礎架構。此外，您也將引領建立數據收集管線，並推動數據資產活用。 以下為工作內容示例，實際工作項目不僅限於此，入職後的工作範疇將依據您的技術能力、專業知識與經驗共同討論決定： 建構支援機器學習模型推論的 API 與 Batch 運行環境，及使用 CI/CD 進行部署的系統架構 在正式環境中執行監控、效能調校等提升 Site Reliability 的相關開發 使用 Vertex AI 或 Argo Workflow 建立、維護與運營機器學習處理流程（Pipeline） 最佳化推論與訓練平台的成本效益 與建模人員、平台工程團隊進行有效溝通，並將相關流程進行文件化與制度化 ■ 使用語言 前端：TypeScript 後端：Rust、TypeScript、Python ■ 框架與函式庫 前端：React、Next.js、WebGL、WebAssembly 後端：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、PyTorch ■ 基礎架構 Google Cloud、Google Kubernetes Engine（GKE）、Anthos Service Mesh ■ 資料庫／資料倉儲 CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、BigQuery ■ API GraphQL、REST、gRPC ■ 監控與效能追蹤 Datadog、Sentry、Cloud Monitoring ■ 環境建置 Terraform ■ CI/CD GitHub Actions ■ 認證管理 Auth0 ■ 開發工具 GitHub、GitHub Copilot、Figma、Storybook ■ 團隊溝通工具 Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

我們正在尋找一位具備數據分析與自動化能力的營運專家，負責建立並優化平台營運流程，提升效率和用戶轉換率。您將透過數據分析、流程自動化與跨部門協作，確保平台的流暢運作，並推動業務成長。 工作內容 用戶成長執行與數據觀察：運用 Mixpanel 和 BigQuery 分析用戶行為，將數據洞察轉化為可執行的營運方案，涵蓋從方案規劃、資源分配到執行監控的全流程。分析並優化用戶轉換漏斗及旅程，透過 A/B 測試提升轉換率和用戶滿意度。監控關鍵指標（KPI），提供數據驅動的營運策略與改進建議。營運流程自動化：使用 n8n 或類似工具，設計並管理自動化工作流程，建立自動化用戶旅程、簡化重複性任務。串接內部系統（如：站內訊息發送工具、E-mail 發送工具、BigQuery 等等），提升整體營運效率。平台管理與協作：負責平台日常營運，確保用戶體驗順暢並符合業務目標。與產品、技術團隊緊密合作，共同推動功能優化。

🏢 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

【Responsibility】負責設計並部署具高可用性、擴展性與安全性的 GCP 雲端架構，確保能滿足業務成長與技術演進需求。檢視並分析現行系統結構，提供效能強化與上雲轉換的建議與實施計畫。熟悉並管理 GCP 運算與網路核心服務，例如 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、VPC、Cloud Interconnect、Cloud Armor 等，確保基礎環境穩定運作。擅長建置雲端資料解決方案，包含 Cloud SQL、Cloud Spanner、Firestore、BigQuery 等 GCP 資料相關服務的規劃與效能優化。導入 Infrastructure as Code（IaC）流程，運用 Terraform、Deployment Manager 等工具進行資源自動化部署與版本控管。建立完善的監控與告警架構，使用 Cloud Monitoring、Cloud Logging 等服務確保系統效能穩定與資安合規，並能獨立進行故障診斷與效能調校。協助規劃並落實 AI/ML 解決方案，包含應用 Vertex AI、Vision AI、Gemini API 等工具整合智慧功能至產品或流程中。熟練操作 AutoML、BigQuery ML 等工具，進行模型訓練、部署與監控管理，強化機器學習生命周期管理能力。作為技術顧問角色，支援客戶解決複雜問題，並協調內外部團隊資源，促進專案順利推進。持續追蹤 GCP 生態系最新技術與服務更新，並將實務經驗轉化為可複製的最佳實踐應用至團隊中。

🏢 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

產業類別： 儲配/運輸物流 職責要求 1.規劃企業資料架構藍圖（Data Architecture Blueprint） 2.設計資料模型、資料流（Data Flow）、資料倉儲（DWH）、資料湖（Data Lake）等整體架構 3.定義資料標準（Data Standard）、資料字典、資料治理策略 4.建立高效的資料平台與治理機制 5.規劃與導入 Metadata、Data Lineage、 Master Data Management 6.管控資料品質（DQ）、一致性與安全權限 7.跨部門溝通與需求分析，與產品、工程、數據科學、業務單位合作，轉化需求為技術規格 8.協助制定資料相關的 SLA、成本控制與最佳實務 9.導入雲端資料架構與最佳化 10.熟悉 AWS / Azure / GCP 等雲端平台 11.導入 Lakehouse、Streaming、ETL/ELT Pipeline 方案 12.技術導入與架構決策 13.評估並導入資料平台工具（Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks…） 14.針對資料量成長制定可擴展架構策略

【關於PropTech數位人才招募計劃】 信義企業集團的各項產品與計畫正融入大數據、機器學習與人工智慧等應用，我們的數位團隊具有豐沛的研發能量，截至目前為止，已累積有40多件發明專利與20件設計專利，大幅領先於房仲相關產業者；並持續致力於「房地產科技創新」與「數位居住生活」兩大面向，以創新智能工具，為使用者提供超乎想像的服務體驗。 我們希望讓居住在這片土地上的人們，在「不動產交易買賣」與「居住生活日常」有更好的保障與體驗，也期待你與我們一起，加速這個改變。 這裡匯聚了40年的集團產業資源，以及多元化的人才；接下來，想邀請你加入，與我們一起創造超乎想像的體驗，成就即將到來的未來！ 【職務簡介】 1.規劃與建置企業級數據平台架構（Azure Data Platform：Databricks、Data Factory、Fabric、Power BI），確保系統穩定性、擴展性與長期可持續發展。 2.設計並優化 AI 與 Data Services（Function App、SQL MI、API、Batch 等），支援 AI 模型部署、應用服務化與業務落地。 3.規劃跨雲數據與 AI 服務整合（Azure、GCP/Vertex AI、BigQuery ML），確保跨平台數據流通與應用效能。 4.建立並推動公司數據與 AI 架構標準，包含數據治理、安全合規、效能優化與成本控管。 5.設計高效率的 ETL / ELT 資料處理流程，確保數據整合的正確性、即時性與最佳化。

【公司介紹】 我們是一家深耕台灣市場、擁有數百萬活躍用戶的金融科技平台，長期專注於打造整合支付與嵌入式金融服務的數位生態圈。產品服務橫跨線上與線下場景，並持續拓展跨境合作與創新金融應用。 在高速成長與龐大交易量的環境下，數據已成為公司最核心的資產之一。團隊正啟動數據中台與基礎架構升級計畫，期望建立更高擴展性與高可用性的數據平台，支撐未來數年業務成長。 此職位將直屬技術最高主管，參與數據架構與技術策略規劃，能見度高、決策影響力強，對於希望從「工程執行者」邁向「技術與組織塑造者」的數據主管而言，是難得的舞台。 【工作內容】 帶領並培養 Data Engineering 團隊，建立高效且高品質的工程文化 規劃與建置企業級數據中台與資料基礎設施（含即時與批次處理架構） 設計與優化大規模 ETL Pipeline，確保資料準確性與安全性 建構高可用、高擴展的數據平台架構（Cloud + On-Prem 混合環境） 與產品、商業與工程團隊合作，定義數據模型與資料產品架構 推動資料治理、數據目錄與數據品質管理機制 導入與評估新技術，提升效能、穩定度與成本效率 【使用技術】 Programming: Python / Scala / Shell Database: MS SQL / MySQL / ClickHouse / BigQuery Data Processing: PySpark / Kafka / Airflow Cloud: GCP（含 Dataflow 等服務） Architecture: Data Lake / Data Warehouse / CDC / Streaming Visualization: Tableau / Superset 【為什麼值得加入？】 數百萬用戶、巨量交易場景，數據完整且具高度商業價值 直接參與企業數據戰略規劃，非單純維運角色 高層高度信任，具架構決策權與團隊塑造權 在高速成長的 Fintech 領域，打造可長期演進的數據平台 從 0→1 強化數據中台，是能寫進履歷的代表作