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【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。

COMMEET (https://commeet.co) 擴大徵才，歡迎有熱情之新夥伴加入我們的行列[工作內容]1 整理、標記數據，以確保數據的準確性與可靠性。 2 訓練OCR模型，並進行模型效能評估。3 建立/維護/優化資料處理流程與架構(data pipeline)。4 從業人員恪守客戶個資保護敏感度及尊重客戶資料隱密性。5 其它主管交辦事項。

awoo 阿物科技以深厚的 SEO 顧問專業起家，成功轉型為服務全球逾 16,000 家企業的 MarTech 領導品牌。面對生成式 AI 改寫企業營運與消費者行為的巨浪，awoo 結合「頂尖 AI 技術」與「十年顧問實戰經驗」，推出具備市場前瞻性的 GEO (Generative Engine Optimization) 與 LLMO 解決方案。我們致力於協助企業在大型語言模型主導的未來，不僅被 AI 看見，更被精準引用與推薦，將 AI 轉化為企業持續成長的最佳 Agent。【可接受農曆年後入職】 Major Duties and Responsibilities： 產品落地與協作：負責開發和優化 AI 產品與服務，從 PoC 到產品化，跨部門合作提出創新解決方案，推動 AI 產品落地。效能優化：維運現有系統，分析並解決服務和算法的效能瓶頸。ML/Data Pipeline：設計與建立可擴展的 Pipeline 自動化流程，提升開發和部署效率。 Qualifications： 具備 5 年以上軟體開發經驗，3 年以上 AI 產品研發經驗。熟悉自然語言處理（NLP）、生成式 AI 相關技術（LLM, RAG, Prompt/Context Engineering），使用開源套件或自行開發算法（Transformers, LangChain, LangGraph, DSPy, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn）。具備模型的開發、訓練、部署、優化的完整實務經驗。具備使用 Container 和 Kubernetes 的開發與部署經驗。熟悉向量資料庫與 Embedding 模型，確保系統效能與可擴充性。熟悉分散式計算與查詢引擎（如 Spark、Trino、Clickhouse），具有處理大量資料處理開發與維運經驗。熟練 Git, Linux, Python, Docker, SQL，能以 FastAPI 開發高效服務。 Nice-to-Have： 雲平台經驗，如 GCP, AWS, Azure。具有 LLM/SLM Finetuning 實務經驗。MLOps/LLMOps 專案經驗，以量化指標來衡量模型和產品的成效。規劃與實作 CI/CD 自動化流程。具備推薦、搜尋或貼標系統的產品化經驗 擅⻑工具（JD 標籤） 程式與開發：Python, Git, Linux, SQL, FastAPIGenAI：RAG, Prompt Engineering, Context Engineering, Agent資料與運算：Airflow, Spark, Trino, Vector Database, Qdrant平台與部署：Docker, Kubernetes, Cloud, GCP, AWS, Azure

COMMEET (https://commeet.co) 擴大徵才，歡迎有熱情之新夥伴加入我們的行列[工作內容]1 整理、標記數據，以確保數據的準確性與可靠性2 建立/維護/優化資料處理流程與架構(data pipeline)3 跟相關的stakeholder合作，解決並優化他們的數據需求4 其它主管交辦事項。

【投遞方式】請至https://grnh.se/eb1541533us投遞履歷，我們會優先考慮這邊收到的履歷。【 About the company 】Tomofun是一間國際化的寵物科技新創公司，我們熱愛毛孩和科技，致力於帶給全世界寵物飼主源源不絕的歡樂與創新！在全球寵物科技業中，Tomofun 是第一家實踐AIoT於產品-Furbo 狗狗攝影機的台灣新創。Furbo結合AI、深度學習及雲端大數據，能辨識並分析狗狗行為，讓狗爸媽即使不在家也能隨時隨地瞭解寵物狀態、與寵物互動。2016年Furbo甫進入市場，至今全球已有數十萬使用者、遍布133國，位居歐美亞15國Amazon寵物類別銷售冠軍。2019年推出「Furbo狗保姆」訂閱制AI服務，是已經成功落地的AI產品，讓主人隨時知道狗狗動態、目前已成功拯救數百隻狗狗於危險之中！立足台灣的Tomofun，至今每年都有超過200%的驚人成長！延攬多國菁英，組織扁平、資訊透明的環境，讓每位Tomofuner都是產品的重要推手。想加入AIoT智慧時代、不畏挑戰、夢想用能力改變世界的你，Tomofun是屬於你的舞台！ 【What you'll do 】 在這份實習中，你不會只是負責點點滑滑，你將深入軟體測試的核心，參與完整的產品生命週期針對產品功能設計縝密的測試案例 (Test Cases)執行功能測試與迴歸測試 (Regression Test)參與開發與維護自動化測試（包含 Web UI 與 Backend API） 【 Perks 】 能於台灣總部與國際化團隊合作，發揮影響力讓世界都看見！和對科技創新充滿熱情的各領域好手一同合作，相處融洽，彼此腦力激盪，創意無限，一起為毛孩家庭努力！任何人都能自由發表自己的想法，享有充滿信任及資訊透明的扁平化組織。每一季舉辦 all-hands meetings，讓全公司成員都能得到關於公司目標、決策的最新資訊，並且開放大家互相交流給予回饋或提問。在Tomofun每天都可以帶你的寵物來上班，讓你們時時刻刻都在一起，毛小孩們永遠不寂寞。Tomofun長久以來專注社會公益議題，公司不定期有志工日和服務計畫，歡迎在工作之餘，也可以與我們一同讓世界更好。各種豐富的社團活動，與志同道合的Tomofuners一起培養多元興趣、促進彼此交流。永遠都滿到不行的零食櫃，冰箱飲料、點心無限量供應！舒適又具創意的工作環境，像家一樣溫馨自在。每兩週皆有下午茶日與每月慶生會，各種台北知名下午茶甜點免排隊送到你桌上！ 【 Benefits 】 彈性上下班制度，你可以依照自己的作息彈性調配。每月專業醫療健康諮詢服務，不只照顧你的頭腦也照顧你的身體。每位員工都是Tomofun的珍貴資產，各個面向的內部工作坊及外部訓練補助，讓你在各階段都能與我們一同成長。

【公司描述】 我們是一家全球領先的數字資產交易與支付科技公司，致力於打造安全、高效的金融基礎設施。 目前，我們正在尋找資深數據工程師，負責獎勵與財務數據項目的開發與優化，與國際團隊合作，打造高效且可擴展的數據平台。 【Company Overview】 A global leader in digital asset exchange and payment technology, committed to building secure and efficient financial infrastructure. The company is now hiring a Senior Data Engineer to drive development and optimization of data systems for rewards and financial operations. This role involves close collaboration with international teams to build scalable and reliable data platforms. 【職位亮點】 ✅ 年薪 USD $60,000–80,000，具競爭力的薪資與成長空間 ✅ 國際化團隊，與全球頂尖技術專家合作 ✅ 參與高併發、即時數據處理專案，發展大規模數據基礎設施 【Role Highlights】 ✅ Competitive salary (USD $60K–80K) with strong career growth ✅ Join a global team and work with top engineers from around the world ✅ Build high-throughput, real-time data infrastructure at scale 【職位職責】 🔹 數據平台與管道開發：設計與維護穩定高效的數據架構 🔹 數據倉儲建置與優化：支援離線與即時數據的儲存與檢索 🔹 大數據處理與轉換：使用 Hadoop、Spark、Flink 等技術 🔹 跨部門協作：與財務、獎勵、技術團隊合作，提供數據解決方案 【Responsibilities】 🔹 Design and maintain stable, high-performance data platforms and pipelines 🔹 Develop and optimize offline and real-time data warehouses 🔹 Process and transform large data sets using Hadoop, Spark, or Flink 🔹 Collaborate cross-functionally with Finance, Rewards, and Engineering teams to deliver data-driven solutions 【職位要求】 ✔ 3–8 年數據平台或數據工程經驗 ✔ 精通 Hadoop、Spark、Flink 等大數據工具 ✔ 熟悉 Python / Scala / Java 至少一種程式語言 ✔ 熟悉數據倉儲與 ETL（離線與即時）開發經驗 ✔ 有 Airflow 經驗者佳 ✔ 英文流利，能與國際團隊順利溝通 【Requirements】 ✔ 3–8 years of experience in data platform or pipeline engineering ✔ Proficient in big data tools: Hadoop, Spark, Flink ✔ Strong programming skills in at least one of: Python, Scala, or Java ✔ Solid understanding of data warehousing and ETL (offline real-time) ✔ Experience with Airflow is a plus ✔ Fluent in English with strong communication skills for working across global teams---------------------------------------------------------------------- 若您對此職位感興趣，請立即聯繫，讓我為您介紹更多詳細資訊！ ▶︎ 聯繫人：招募顧問 Owen Wu▶︎ LINE： https://line.me/ti/p/ICjS8Jx0Dq▶︎ LinkedIn： https://www.linkedin.com/in/owen-wu-1023a41a4/

Join a fast-growing fintech company that’s shaping the future of digital asset trading. Backed by a global user base and a mission to build secure, scalable systems, we are now expanding our data infrastructure team and looking for experienced Data Engineers ready to make a real impact. Here, engineers are trusted with real ownership and are empowered to propose, build, and optimize data systems from the ground up. If you're passionate about designing robust pipelines and enjoy working with international teams, this is your next challenge. 🔍 About the Role As a (Senior) Data Engineer, you will work closely with Data Scientists and Analysts across teams to build, optimize, and maintain data pipelines on a cloud-first architecture. This role involves collaborating with stakeholders across departments, identifying performance gaps, and ensuring our data systems remain scalable, reliable, and observable. 💼 Responsibilities Build and maintain scalable data pipelines and infrastructure on AWSCollaborate with analysts and scientists to ensure timely, accurate data deliveryDesign and improve ETL/ELT workflows using tools like Apache AirflowSet up monitoring and observability for data integrity and system performancePropose and implement improvements to our current data platform 🎁 What We Offer Competitive annual compensation packageFlat team structure and international collaboration environmentFlexibility to partially work remotelyHealthcare coverage and wellness benefitsA front-row seat to the fast-evolving world of fintech and blockchain Interested in building the future of data at scale?Apply now or reach out for a confidential chat.We’re excited to meet builders who care about performance, integrity, and impact.

▎Who We Are我們是一家高速成長的國際級娛樂科技公司，團隊成員遍布台灣、新加坡、中國與杜拜，亞洲地區規模約 200 人，致力於打造結合互動娛樂、社交、支付與即時通訊的下一代娛樂生態系。從高效能遊戲平台到全球級 IM 即時訊息系統，我們正重新定義數位娛樂的體驗與可能。現在，我們正在尋找對高效能架構與 React 開發充滿熱情的你，加入我們的前端技術核心團隊。▎ What You'll Do1. 數據中心資料整理統計和資料流程維運與開發2. Flink即時滾表維運與開發3. 視覺化儀表板維運與開發

我們正在尋找一位具備 3-5 年經驗的資料工程師，加入我們的數據團隊。您將負責設計、構建並優化高效率的 Data Pipeline，確保資料從來源端到分析端的準確性與即時性。 此職位不僅需要強大的 Python 與 ETL 開發能力，更需要您對 資料來源標準（如 CKAN, SDMX）有深入理解，能夠以「分析師的視角」來設計資料架構，確保產出的數據能精準支持商業分析與決策。[職務內容] 1. Data Pipeline 開發與優化 (Core Engineering) 使用 Python 與 SQL 開發高效、可擴展的 ETL/ELT 流程。 運用 Apache Airflow 進行工作流排程、自動化管理與相依性設計。 針對不同資料來源（API, DB, Flat Files）進行研究與串接，如 WorldBank等開放資料或統計資料格式。 2. 資料品質與系統監控 (Quality Observability) 建立資料品質檢測機制（Data Quality Checks），確保數據的完整性、一致性與正確性。 設計並維護系統監控機制（Monitoring），在 Pipeline 失敗或資料異常時能自動告警，並進行 Root Cause Analysis (RCA) 與修復。 3. 資料架構與模型設計 (Architecture Modeling) 理解下游商業分析與報表需求，設計合適的 Data Model（資料模型），確保資料易於提取與分析。 協助維護 Data Dictionary（資料字典）與文件，提升資料的可觀測性與團隊協作效率。 4. 跨部門協作與技術支援 (Collaboration) 與業務部門及 Data Analyst 溝通，轉化商業需求為技術規格，並支援 Presales 與 POC (Proof of Concept) 的技術驗證。 資料領域知識： - 具備處理 JSON, XML, CSV 等多種資料格式的經驗。 -（關鍵） 理解開放資料標準或統計數據交換格式（如 Open Data API 串接或 SDMX 結構）者優先考慮。 - 對資料分析方法（如 BI 工具、統計分析）有基本概念，知道如何將 Raw Data 轉化為適合分析的結構 (Ready-for-analysis data)。 - 軟實力：具備良好的邏輯思維，能獨立解決複雜的資料異常問題，並具備撰寫高品質技術文件的能力。 5. 其他主管交辦事項

系統數據日常監控與風險事件檢查每日監控狀態之記錄及追蹤處理，及時發現並處理風險事件整理和分析過往事故，運營數據，持續改進風險防範機制追蹤及監控異常情況，回報主管異常內容及建議處置基於數據分析，對業務問題深入分析並提供分析報告，完善風險防範機制配合直屬上級進行事故調查，風險管控項目規劃與執行，事故統計分析，風險管控方案撰寫