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Overview Microsoft is innovating rapidly in advertising to grow its share of global markets by providing the advertising industry with the state-of-the-art online platform and service. Our team is at the forefront of innovations by harnessing the power of generative AI and LLM-driven agents. We focus on building intelligent agents, and scalable ML pipelines that drive ads performance optimization and automated customer support across online ads scenarios. We are a world-class RD team of passionate and talented scientists and engineers who aspire to solve challenging problems and turn innovative ideas into high-quality products and services that can help hundreds of millions of users and advertisers and directly impact our business. Microsoft’s mission is to empower every person and every organization on the planet to achieve more. As employees we come together with a growth mindset, innovate to empower others, and collaborate to realize our shared goals. Each day we build on our values of respect, integrity, and accountability to create a culture of inclusion where everyone can thrive at work and beyond.   Starting January 26, 2026, Microsoft AI (MAI) employees who live within a 50- mile commute of a designated Microsoft office in the U.S. or 25-mile commute of a non-U.S., country-specific location are expected to work from the office at least four days per week. This expectation is subject to local law and may vary by jurisdiction. Responsibilities Design, training/evaluation, development/deployment of AI agents for ads performance optimization and automated customer support.Apply solid problem-solving and data analysis skills to identify opportunities, optimize performance, and deliver measurable business impact.Stay up to date with the latest advancements in generative AI, LLM-driven agent, online advertisement, and make integration and improvement for our systems.Develop scalable and robust algorithms and pipelines for efficient model training, data processing, online serving and measurement.Collaborate with cross-functional teams, such as product managers and Infra/UI engineers, to define strategies and deliver solutions that enhance our systems.Present problems, insights, technical solutions, and results clearly to both technical and non-technical stakeholders.

・負責收集、清理、管理平台內外部數據，確保資料完整與正確，打造可供分析使用的數據集・監控數據質量與資料庫模型，持續優化數據處理流程・分析用戶行為（活躍、留存、付費）、市場活動成效及用戶來源渠道・應用統計、ML/DL 和生成式 AI 技術來建立使用者分類、詐欺偵測、情緒分析和其他目標的功能・以數據支持產品優化，協助設計及分析A/B測試・與其他產品開發團隊合作，了解他們的業務需求，如潛在用戶名單、用戶風險分析，制定並完成端到端分析，包括資料收集、分析、持續擴展交付和演示・使用Tableau/Power BI設計並維護BI報表，推動數據自助化・結合業界Knowhow與指標洞察，提出實際可行的解決方案

1.風險數據分析 ・蒐集並分析遊戲相關交易數據，偵測異常與高風險行為・建立可視化風險控管儀表板，提供同仁觀察及定位出風險點・建立並優化風險模型，包含詐欺偵測、異常遊戲行為分析 2.監控與報告・建立即時監控系統，追蹤玩家與交易動態，提供即時風險警示・定期產出風險控管報告，協助管理層決策 3.跨部門合作 ・支援營運、產品與客服團隊，提供數據洞察，降低業務風險・制定風險控管流程與防範措施・協助內部人員辨識風險與詐騙手法

At SWAG Live's data team, our mission is to democratize data by building a self-service data platform. We aim to empower internal teams to access, interpret, and derive valuable insights from data effectively.As a Data Scientist in this role, you will collaborate with a multidisciplinary team of engineers and analysts to tackle diverse challenges using quantitative techniques such as statistical analysis and machine learning. You will work with large, complex event-based datasets, conduct exploratory data analysis (EDA), define requirements, and develop deploy models. We are particularly seeking a data scientist with experience in building customized recommendation models and a strong interest in product-focused machine learning development. Responsibilities Leverage state-of-the-art algorithms to build fully customized recommenders and other growth models.Design, deploy and maintain all components necessary for modeling, including feature engineering, automatic model training tuning and engineering toolchains.Create a comprehensive monitoring framework to evaluate model performance and provide actionable insights to drive business growth, focusing on awareness conversion and transactions.Understand stakeholder business requirements and design end-to-end machine learning/AI solutions that are effective, practical, and robust in addressing business challenges.Collaborate closely with data engineers and backend engineers to develop scalable systems.Communicate efficiently with cross-functional teams, promote the implementation of strategic applications, and drive continuous optimization.

職務目的:運用先進資料科技與洞察，優化客戶體驗、重塑核保、理賠、行銷與風險預防的決策管理模式。工作職責:1. 協助 AI／資料驅動分析規劃：依據業務流程與實際痛點，規劃並提出 AI / 資料分析，將商業問題轉化為可執行的分析命題或模型目標，創造實際價值。2. 數據處理與特徵工程：進行資料整合、清理、轉換、標準化與品質控管、規劃與實作特徵工程，支援模型訓練、分析與 AI 應用效能提升。3. 數據模型全流程開發：完成機器學習與模型設計/訓練/開發/部署、效能監控與版本管理、執行 MLOps，確保模型穩定運行與持續迭代優化。4.前沿技術研究與技術導入：研究新興科技技術原理、評估其商業應用可行性，如優化客戶經營、核保、理賠、保全作業流程等，並主動實驗與推動實際落地。5. 跨單位協作 : 與業務單位、IT、資料工程師等密切合作，深入理解需求，確保 AI 解決方案符合實務與商業目標。

1、獨立負責資料整理、重要資訊提取及資料解讀，完成指定資料專案； 2、能夠運用常用的統計方法與實現工具； 3、建立流程化資料分析，並不斷完善； 4、例行性報表製作及維護。

【本職缺僅接受2026實習申請表單投遞】請至表單投遞個人履歷表，表單連結：https://forms.gle/X2mzMBwDte1F5MfZ7 【計畫簡介】 街口未來支付火箭暑期實習是專為培育未來金融科技人才所打造的計畫。跟著團隊參與日常重要工作外，同時也能挑戰街口當前面臨的議題專案。加上豐富培訓課程與深度指導，短短兩個月內將充分激發你的潛能，帶來超乎想像的成長。 【實習期間】 2026/07/01 至 2026/08/31，週一至週五每日工作 8 小時。 【資料應用部】 以數據為基礎，深度洞察市場趨勢與商業知識，驅動公司營運發展的策略，並為創新的數位金融應用場景開創更多可能性。 【工作內容】 1. 數據獲取與清洗：從資料庫或雲端平台提取大規模的結構化與非結構化數據 2. 數據特徵工程：對原始數據進行轉換，提煉出對預測模型最有價值的變數，以提升模型準確度。3.透過 BI 工具(Looker Studio)將複雜結果視覺化，將發現轉化為可理解的行動建議。 【詳細計畫內容】 https://reurl.cc/DbaE16

[About Us 醫療X科技] 慧康生活科技 Health2Sync 成立於 2013 年，旗下擁有「智抗糖 App」與「雲端智慧照護平台」兩大產品，是同時具有B2B2C的數位新創團隊。主打產品「智抗糖App」為亞洲最大慢性病管理平台，提供個人化並可複製的慢性病管理方案，建立新一代的數位療法，這套數位醫療解決方案在全球累計已有超過百萬名使用者。我們的服務結合簡易操作的數位工具與個人化及自動化的即時分析，串連慢性病友的關懷照護網路與生活數據，協助糖友透過 App 自我管理血糖，並讓家人與醫療單位透過「雲端照護平台」更即時瞭解狀況並提供關懷。透過這套解決方案，我們積極串起糖尿病照護生態圈，連結藥廠與病患，讓藥廠提供個人化的衛教及介入 (engagement)，進而提升用藥的依從度，讓病患能有較好控制效果。[ About Our Team ]在數位醫療領域中，數據團隊是不可或缺的角色。作為H2數據團隊的一員，你將有大量的機會接觸到多樣化的生醫數據，通過數據分析探索及機器學習技術，最終的數據產品將可以直接回饋給用戶或醫療院所，讓數據發揮最大的價值。另外，數據團隊也有機會參與公司的重大決策，你的分析成果將會影響產品的走向及各項商業發展。在我們團隊中每個人都有機會一起發想及創造全新的數據產品，同時每個人的意見在團隊中都是非常重要的。期待在數據科學領域有豐富經驗的你可以加入我們，一起學習如何用數據科學相關的技術，為病患及醫療人員開發更多有價值的數據產品。 [Job Description]- 推動數據科學專案，以優化H2 產品。- 利用數位健康數據開發並部署機器學習, 統計模型及生成式 AI (GenAI) 應用。- 針對產品及分析應用，構建並維護基於大語言模型 (LLM) 的應用。- 優化並維護現有的 AI 系統，確保其性能與可擴展性。- 建立並改進數據基礎設施（data pipeline, data lakehouse), 以支援數據分析與建模。- 透過分析工具與統計方法，支援產品及業務團隊任務。

●整合內、外部數位軌跡，藉由數據分析，定義業務員與客戶分群，以協助通路強化分群經營●各項專案之推動，串聯公司各部門專業，落實各項專案預期效益●規劃活動，以分眾方式細緻化經營客群，強化公司獲客、留客能力●具備運用EXCEL、SAS等分析工具之能力，可協助進行數據分析工作

您是否渴望在金融科技的前沿，以前瞻數據、AI 與 LLM 技術驅動創新，塑造未來金融服務？科技創新研發中心創新發展處，正積極尋找充滿熱忱、具備專業技能的資料科學家加入我們的AI創新團隊。您將負責金融科技領域的數據、AI，開發應用、管理與優化。著重於AI技術落地，解決商業問題，並參與大型語言模型(LLM) 在金融領域的應用開發與部署，確保AI模型(服務)的安全性、高效傳輸與穩定運作。為金融 AI/LLM 應用與策略決策提供堅實的技術後盾，助力提升金融服務的競爭力與創新能力。如果您對透過數據以及AI技術在金融領域的創新應用充滿熱情，並熟悉數據分析、AI建模、LLM技術、MLOps，渴望在充滿成長機會的環境中發揮所長，誠摯邀請您加入我們！工作職責:1. AI解決方案：提出AI解決方案，解決(優化)業務流程中的痛點，並研究金融科技應用AI技術的機會點，提供AI創新應用的建議。2. 數據整合、清理與分析：負責數據的整合、轉換、清理、標準化與特徵工程，提高數據品質，為後續的數據分析、AI 模型與 LLM 的訓練及微調奠定良好基礎。3. AI應用開發與部署：參與金融領域的AI (ML / LLM / Vision / Voice) 應用開發、測試與部署，例如：AI Agent、風險預測、文本分析、資訊摘要、商品推薦等。4. MLOps與AI治理：分析AI應用成效，並以MLOps管理AI生命週期，持續迭代AI模型與優化AI應用。5. 跨部門協作：與數據部門、IT 部門、Biz部門 (例如：通路、核保、商品等) 等緊密合作，深入了解企業業務需求與痛點，提供穩健且高效的AI解決方案。