【實習期間】
2026/06/22 - 2027/06/30
【工作內容】
開發與維護數據與 AI 模型儀表板 (主責 / 協助,45%):
使用 SQL、Python 及 LLM 相關工具撰寫或調整資料模型。
運用 Metabase 或自研 AI 介面打造數據視覺化與智慧化分析工具。
資料工程與基礎設施維運 (協助 / 參與,25%):收集、清理原始資料,並使用 Python/SQL/Airflow/GCP 維護穩定、高品質的資料處理流程 (Pipeline)。
優化數據倉儲結構 (BigQuery/dbt),確保資料能高效支撐 AI 模型。
跨團隊 AI 需求諮詢與開發 (協助,15%):了解內部各組 AI 需求與痛點,提供技術諮詢與方案設計。
協助將需求實作為實際的 AI 服務或工具,並對接至團隊開發的 Data x AI 架構。
探索前沿 AI 技術與迭代應用 (主責 / 協助,15%):評估並測試新興 LLM 工具、Agent 框架或 AI 解決方案。
持續優化 Data x AI 服務的效能與使用者體驗。
【學習重點與挑戰】
學習重點
從資料的採集到分析的「全流程」學習:不只了解分析面,也能學習如何搭建資料管線及雲端環境。
大型專案或跨部門需求溝通:能從技術面與業務面接觸不同團隊,學會與產品、工程、運營等部門協作。
實際參與敏捷開發流程:除了專案管理與開發流程,也能進一步熟悉 Code Review、CI/CD 等。
站在 AI 浪潮最前線: 學習如何將 LLM 實際應用於組織業務,累積 AI Consulting 實戰經驗。
全棧資料能力: 掌握從底層資料工程、中層分析到上層 AI 應用的完整生態系。
產品思維: 學習如何開發能解決實際痛點的 AI 服務,並參與從 0 到 1 的開發流程。
挑戰
需同時面對資料工程與資料分析的工作量:在短時間內快速吸收與落實多元技能。
技術棧較廣:包含資料庫、雲端服務、ETL 工具等,需要良好的自我學習與問題排除能力。
跨組溝通:因會與其他工程師或分析師協作,需要維持良好的溝通節奏與彈性。
技術更新極快: 需在短時間內吸收並運用資料工程與 AI 領域的新技術。
高度探索性: 許多 AI 應用尚無標準做法,需能在不確定性中尋找突破點。
【工作時數】
寒、暑假期間:每週至少投入 32 小時開學期間:每週至少投入 24 小時寒暑假、開學皆部分遠端,進辦多為例行性會議(週二下午)
【工作待遇】
薪資
基本時薪 $196(時薪制,含勞健保)
工作模式&環境
表定上班時間為週一至週五 10:00 - 19:00,在信任夥伴當責的前提下,可自由規劃彈性工時。混成式辦公盛行,只要與協作團隊有共識,夥伴能自由選擇辦公地點,遠距也能保持高效!(進辦頻率以各職務面談討論為準)辦公室位於總統府旁,捷運西門站步行 3 分鐘,生活機能便利。以 Slack 作為主要溝通工具,下班即靜音,創造 Work-Life Balance!每月一次「均一日」,與大家輕鬆吃吃喝喝,分享彼此的工作里程碑!每季一次 Team Building 補助,與同組夥伴定期聚聚!
團隊文化
高度彈性、成長思維的敏捷團隊,重視四大核心價值觀「誠信、多元、恆毅力、推論與成果導向」;決策的思考以使用者(學生、教師、親屬)能否被有效協助為優先考量。組織扁平透明誠信,鼓勵不同想法的激盪;尊重每個人的專業,鼓勵「用愛心說實話」,努力創造橫向、上下都暢通的溝通管道。一對一 mentor 制度,貼近職場前輩完整學習,一起設定目標,定期回顧自己與公司的成長。同事就像是同學!團隊學習風氣旺盛,時不時有夥伴揪團線上課共學、或是健身爬山馬拉松,一起玩耍!
No requirement for relevant working experience
No management responsibility