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📊 資料整不整，AI 看得見。你就是資料流的導演。 我們正在找對資料超敏銳，看到流程就想優化、看到重複就想自動化的 AI Agent 資料工程手。你的任務，是幫企業把資料搞定，讓 AI 能順利落地。 💡 你會做什麼： 跟企業一起盤點資料來源、結構與使用情境 設計資料流通流程，讓系統之間順順連接 串接 LLM、API、CRM、表單、文件庫等資料來源 撰寫資料清理邏輯，確保格式統一又正確 把非結構化資料（文字、問卷）變成能分析的樣子 跟技術團隊＆企業端當資料橋樑 建立資料 SOP、教育客戶如何維運 定期追蹤資料流狀況、提供優化建議 🔧 你可能會用到的技能： 熟 ETL、資料整合工具（Make、Zapier、Python、GAS） 資料轉檔、清理、轉格式的功夫熟門熟路 處理格式：CSV、JSON、Google Sheet、API 回傳資料都沒問題 有做過資料整合、報表自動化、文件結構優化導入經驗 熟企業常用工具（Notion、Slack、Airtable、Google Workspace、CRM/ERP） 🌈 我們喜歡這樣的你： 流程控！看到混亂就想整理，看重複就想自動化 擅長翻譯資料需求 → 技術方案 → 實際上線 async 沟通一把罩，Notion + Slack 順順用 能獨立規劃資料流程、掌控進度與品質 快節奏 OK，彈性合作也 OK，有模組化工作思維 🎯 讓資料跑順、AI 才跑得動。你就是企業智慧化的關鍵角色！ 【時薪範圍】500元/小時起，使用快組隊打造的系統，專案管理、實戰紀錄、合約、金流、稅務、二代健保一站搞定，您只需要專心輸出專業!【工作地點】主要為遠端辦公，實際配合方式依據企業需求達成共識，多半為前期實體對接，幫助快速上手，後期皆以遠端為主，彈性十足！【為什麼這個職務會加入 AI Agent 的字眼呢?】因為，我們正在升級自由工作者的工作模式。加入快組隊後，你不只會執行本質專業，還會- 讓時間與產出開始複利所有合作的自由工作者，都將逐步受訓成為：- 能建立 AI Agent- 能帶動多專案協作的角色從單次接案，走向可累積的複利工作模式。如果你也認同這樣的方向，歡迎加入我們! 【投遞後流程】Step1 我們會邀請您參加線上說明會，詳細介紹快組隊平台運作與任務分工流程Step2 若您聽完覺得契合，填寫說明會中分享的會後表單Step3 快組隊進行審核並安排面試流程期待與您合作，讓我們共同完成各式挑戰的專案！

負責 AI 平台或資料平台產品的整體規劃、交付與技術協調協同資料工程與模型團隊，規劃 ETL 流程、Inference Pipeline、API 串接與部署路徑撰寫並維護 API 規格文件、模型輸出定義、測試案例與技術驗收標準主導跨部門需求整合（包含設計、工程、AI 團隊與客戶端），確保產品交付節奏與品質推動以數據為導向的決策流程，定義並追蹤核心產品指標（Latency、Accuracy、Coverage、Usage）支援 Agile / Scrum 產品開發流程，包括 roadmap 制定、sprint review、backlog refinement 等

【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

【職責範圍 Responsibilities】 打造 Agentic 自動化工作流：基於我們核心的多模態 RAG 引擎，設計並部署多步驟的 AI 工作流 (Agentic workflows) 與決策路由邏輯，並與我們的核心 API 無縫互動。確保 AI 輸出的穩定與合規 (Guardrailing)：設計嚴格的輸入/輸出防護機制，防範 Prompt Injection、過濾敏感個資 (PII)，並確保 LLM 產出 100% 符合預期的資料格式 (如嚴格的 JSON Schema)，以便安全地傳遞給下游系統。建構穩健的企業系統整合與 ETL：開發高容錯、安全的 API 連結，串接各大企業系統 (如 SAP, Oracle, NetSuite, QuickBooks, Snowflake)，並維護可靠的 ETL 資料管道，將傳統企業數據同步至現代多模態或向量資料庫 (如 SurrealDB, Qdrant, ChromaDB)。設計 Human-in-the-Loop (HITL)：針對關鍵的商業操作（如下單、寫入 ERP），設計並整合「人機協作審核」介面，確保系統的最終安全性與準確率。效能與成本優化：優化 LLM Prompt 表現、精準控管 API 成本，並針對脆弱的第三方 API 設計積極的錯誤處理 (Error handling) 與重試機制 (Retry logic)。

在數據應用專案中執行並引導成員完成產品的規劃、安裝建置並促進專案團隊協作協助客戶排查產品問題及提供顧問服務執行並引導成員進行數據科技產品之PoC及技術可行性驗證。

公司介紹： 我們的客戶是一家領先的金融科技公司，致力於通過數位、數據和技術推動整體轉型。公司正在積極打造數據驅動文化，以成為提供卓越金融服務的科技公司為目標。公司環境開放創新，鼓勵員工發揮創造力，實現職業理想。 JD: 1.銀行資料倉儲ETL批次維運管理、海內外倉儲數據整合與加值運用。 2.數據應用需求ETL開發與維運。 3.數據應用之相關專案分析設計。 4.數據介接、資料治理、數據市集應用之程式開發維運。

全球轉型領導： 主導 IT 端的全球 S/4 HANA Roll-out ，確保系統架構符合跨國營運需求。團隊戰略管理：帶領 SAP 團隊，負責方案規格制定、系統開發 (Customizing) 及跨國人力資源配置。流程標準化建構： 推動集團 SAP 環境的標準化流程開發商務諮詢與支援： 深度支援財務與成本控制 (FI/CO) 領域的複雜議題，協助各部門優化 S/3 與 S/4 系統流程。數據治理專家： 運用 Master Data 與 ETL 流程的深厚經驗，確保集團數據在異質系統間轉移與整合的精確性。

We are seeking a talented and experienced Senior Data Scientist to join our dynamic team in the ecommerce industry. As a Senior Data Scientist, you will play a crucial role in driving data-driven decision-making and providing strategic insights to optimize our ecommerce operations. You will have the opportunity to work with large and complex datasets, develop advanced analytical models, and collaborate with cross-functional teams to enhance our customer experience, increase sales, and drive business growth.Responsibilities:Build and implement predictive, causal machine learning and GenAI models, to understand customer behaviors, optimize operational efficiency, and perform forecasting exercisesDesign and execute experiments or observational studies to evaluate marketing effectiveness and transform ambiguous business questions into actionable growth strategiesPartner with cross-functional teams to translate business requirements into technical solutions, define key successful metrics, and provide technical mentorshipManage and refine existing codebases and ETL pipelines using GitLab and internal CI/CD/orchestration tools to ensure scalable and automated data and model deployment 

Minimum qualifications: Bachelor's degree or equivalent practical experience. 5 years of experience designing data pipelines, and dimensional data modeling for synch and asynch system integration and implementation using internal (e.g., Flume, etc.) and external stacks (DataFlow, Spark, etc.). 5 years of experience coding in one or more programming languages. 5 years of experience working with data infrastructure and data models by performing exploratory queries and scripts. Preferred qualifications: Master’s degree in a quantitative discipline (e.g., Computer Science, Engineering, Statistics, Math). Experience with data warehouses, large-scale distributed data platforms, and data lakes. Ability to navigate ambiguity in a fast-paced environment with multiple stakeholders. Excellent structured thinking skills, with the ability to break down complex, multi-dimensional problems. Excellent business and technical communication, organizational, and problem-solving skills. About the jobThe YouTube team helps budding creators build careers, artists and media companies reach audiences, and create products like YouTube Kids, YouTube Music, and YouTube TV. The YouTube Business Strategy and Operations team is responsible for driving all go-to-market functions for the YouTube business organization.As a Data Engineer within YouTube Analytics and Data Science, you will be part of a community of analytics professionals who work on impactful projects. You will build the data sets that help run the business, piping the relevant data into and out of our tools, and making it useful for analysts across the organization to drive reporting and insights. You will be responsible for democratizing YouTube’s business data, helping business leaders make sense of business operations through timely, accurate, and business intelligence. You will build and maintain the YouTube ETL systems to produce useful datasets, establish best practices for data sets and reporting, and develop a breadth of expertise in various data domains.At YouTube, we believe that everyone deserves to have a voice, and that the world is a better place when we share, and build community through our stories. We work together to give everyone the power to share their story, explore what they love, and connect with one another in the process. Working at the intersection of technology and boundless creativity, we move at the speed of culture with a shared goal to show people the world. We explore new ideas, solve real problems, and have fun — and we do it all together.Responsibilities Build and maintain data platforms to enable data reliability, data integrity, and data governance, enabling accurate, consistent, and trustworthy data sets. Conduct requirements gathering and project scoping sessions with subject matter experts, business users, and executive stakeholders to discover and define business data needs. Design, build, and optimize the data architecture and Extract, Transform, and Load (ETL) pipelines. Work closely with analysts to productionize and scale value-creating capabilities, including data integrations and transformations, model features, and statistical and machine learning models. Engage with the analyst community, understand critical user journeys and data sourcing inefficiencies, advocate best practices and lead analyst trainings. Write and review end-user and technical documents, including requirements and design documents for existing and future data systems, as well as data standards and policies. Google is proud to be an equal opportunity workplace and is an affirmative action employer. We are committed to equal employment opportunity regardless of race, color, ancestry, religion, sex, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity or Veteran status. We also consider qualified applicants regardless of criminal histories, consistent with legal requirements. See also Google's EEO Policy and EEO is the Law. If you have a disability or special need that requires accommodation, please let us know by completing our Accommodations for Applicants form.

Data 團隊是公司數據戰略的核心引擎，肩負著建構企業級數據基礎設施的重要使命。我們打造的數據中台每日處理數億筆交易數據，連接數百個業務數據源，構建高效能的資料管道。通過嚴謹的數據治理，我們不僅確保數據的品質與一致性，更將複雜的數據轉化為強大的決策工具，為產品創新、業務分析與商業戰略提供實時、精準的數據洞察。在這個快速變化的數據環境中，你將有機會學習最新技術、挑戰自我，並直接為公司的決策提供強大的數據支持。【工作內容】1. 具備Java 或 Python 程式設計2. 熟悉SQL DDL、DML語法，理解Index、Partitioning、Sharding等原理3. 具備關聯式資料庫建模與資料處理經驗(ex. MySQL,PostgreSQL等)4. 具備ETL服務、Data Pipeline建置經驗5. 可配合輪值on call，處理第一線緊急問題1. 具備大流量即時交易處理資料經驗 2. 有雲端資料庫與工具使用經驗(ex. GCP BigQuery, Spanner, Pub/Sub)3. Kubernetes部署與容器化使用經驗4. Change Data Capture(CDC) pipeline開發經驗(ex. Debezium, Apache Kafka)5. Data Warehouse建置經驗6. 分散式資料處理經驗: 例如: Apache Spark, Apache Flink7. 有dataform 或 dbt使用經驗8. 有CI/CD經驗