Cake 找工作

建構與優化機器學習模型: 運用多維度運動數據（如賽事數據、球員表現），開發球員薪資計算、表現預測等核心模型，並持續進行優化。 支援產品與行銷決策: 深入分析用戶行為與市場趨勢，提供數據洞察，協助產品團隊優化功能、支援行銷團隊制定精準策略。 整合生成式 AI 應用: 導入並開發生成式 AI 功能，例如自動化產出運動新聞與球員動態，豐富產品內容。 提升內部數據工作流程效率: 運用 AI 技術優化資料處理、分析與建模的流程，提升團隊整體開發效率。

[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。

Responsibilities Lead the design and development of end-to-end data science projects, from business problem understanding to model deployment and monitoring.Collaborate with domain experts and cross-functional teams to translate business goals into goal-driven autonomous agent workflows.Design and implement robust RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines to enhance the performance of large language model (LLM) applications.Prototype and deploy multi-agent LLM systems for planning, reasoning, and task orchestration. Build and deploy machine learning models for use cases such as recommendation systems, NLP, time-series forecasting, and computer vision.

公司介紹 我們是一家專注於 AI 內容與影音自動化 的成長型科技公司，產品已被多家媒體與內容平台實際採用，協助其提升內容產製效率與商業變現能力。 團隊由雲端、AI 與數據背景成員組成，文化年輕、務實，重視數據如何真正驅動產品決策與營收成長，而不只是停留在報表層級。 工作內容 分析廣告與變現成效指標，找出營收成長機會 建立策略模型，評估不同投放與變現策略的收益差異 設計與執行 A/B Test，驗證策略效果 建立預測模型（CTR / CPM / Revenue 等） 與產品、廣告、技術團隊合作，提供清楚可行的數據洞察 將分析結果轉化為實際可執行的商業策略 使用的技術 SQL Python（資料分析 / 統計 / 建模） A/B Testing Framework 基礎 ML / AI 模型（加分）

●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。

PLEASE CLICK “APPLY” TO READ MORE DETAILS ABOUT THIS POSTFloor 8, The Mett, 15 Tran Bach Dang Street, Thu Thiem New Urban Area, An Phu, District 2, Thu Duc City, Ho Chi Minh, VietnamFull-timeLegal Entity: Bosch Vietnam Co., Ltd. As a Data Analyst Intern within our APAC logistics service hub team, you will bridge the gap between raw data and strategic decision-making. You will work alongside supply chain experts and IT developers to collect, process, and interpret data related to inventory management, transport logistics, forecasting, and procurement. This internship provides hands-on experience in transforming complex supply chain data into actionable insights and visualized dashboards. Main responsibilities include: Collect, clean, and validate data from various supply chain systems/data pipelines to ensure accuracy and consistency.Design and maintain interactive dashboards and reports.Analyze datasets to identify trends, root causes of operational inefficiencies, and cost-saving opportunities.Collaborate with business stakeholders to understand their data needs and translate them into technical requirements.Document data definitions, metrics, and reporting logic for future reference.Learn about the supply chain domain and how data-driven decisions optimize logistics operations. Additional Information Be entrusted with your own area of responsibilityReceive competitive internship allowancesJoin department’s outing activitiesHaving 01 paid leave per monthLunch allowance, parking allowance Disclaimer: Bosch does not charge any fees from candidates for interview participation under any circumstances.Bosch does not request candidates to download applications or click on any links that require fees or lack credibility.Bosch does not collect personal information without permission.

公司介紹（Company Introduction） 這是一家隸屬於日本大型國際金融集團的專業市場服務公司，專注於金融市場中極為核心、但對一般使用者高度隱形的領域。團隊負責打造支撐交易市場運作的關鍵系統，涵蓋價格生成、風險控管與即時交易環境。 公司長期深耕金融科技與交易基礎設施，擁有穩定資源與明確市場定位，同時維持精實組織與高度專業導向的文化。對工程與數據人才而言，這裡不是做概念驗證，而是讓模型與系統直接在真實市場中運作並產生影響。 工作內容（What You Will Do） 你將加入量化與系統核心團隊，直接參與金融市場的關鍵運作： 分析價格與交易數據，驗證市場行為並提出優化方案 建立並優化 價格模型、風險管理與營運模型 將量化分析成果落地為可實際運行的系統與應用 開發與維護 毫秒等級的即時交易與資料處理系統 與工程、量化成員緊密合作，參與架構與技術決策 使用的技術（Tech Stack） 程式語言：Python、R、SQL 雲端平台：AWS（SageMaker、Redshift、Redis 等） 資料與模型：Time Series Analysis、Machine Learning、Model Validation 系統與架構：Real-time / Low-latency Systems 容器技術（工程取向）：Docker、Kubernetes ＊此職位理想希望人選可以到日本工作，若無法的話可以討論全遠端為什麼值得考慮這個角色（Why This Role） 高影響力：你的模型與系統將直接影響真實金融市場高技術密度：即時系統 × 數據 × 量化模型的實戰環境小而強的團隊：與資深專業成員密切合作，決策快速穩定且具成長性：結合大型集團資源與專業市場定位學習曲線陡峭：即使非金融背景，也有完整支持與指導

Data Director 帶領資料應用部，包含資料分析團隊與資料工程團隊，需兼具資料工程底層能力與分析決策能力，以建立 Data Platform基礎，使公司邁向更穩定的資料基礎建設與數據驅動成長。你將負責公司級資料平台、治理與分析應用，能深入工程細節、推動資料架構優化，同時協助業務端以數據做決策。【主要職責】1. 資料平台與架構-規劃並維護 Data Lake / DWH / ETL / Streaming。-與工程/架構團隊協作，確保資料系統高可用、可擴展。-評估資料流、schema、事件系統並提出最佳化方案。2. 資料工程與管線管理-監督資料清洗、轉換、整合流程，確保品質與效能。-熟悉 Spark、Kafka、Airflow 等技術，能審視設計合理性。-建立 Data Ops 機制（pipeline 監控、版本控制、CI/CD）。3. 資料分析與決策支持-建立指標、儀表板、BI 工具，支援產品/營運/行銷決策。-推動 A/B test、數據實驗與行為分析模型。-確保分析方法與統計口徑一致。4. 資料治理與跨部門推動-建立資料定義、權限、品質管理制度。-協調跨團隊需求，確保策略與技術執行一致。5. 團隊管理-管理 Data Eng / Analyst / Scientist / BI 團隊。-制定團隊能力矩陣、技術標準與發展路線。

1. Utilize advanced algorithms and data mining techniques to build personalized recommendation systems, optimizing product and service recommendations to enhance user experience and improve business conversion rates.2. Conduct precise analysis of probability distributions in casino games, develop and validate mathematical models to ensure game fairness and risk control, supporting compliance operations and decision-making.3. Continuously explore and implement various applications of LLMs in business, from natural language processing to intelligent customer service and content generation, driving enterprises toward intelligent transformation.4. Work closely with various business units, leveraging data analysis and visualization tools to promote a data-driven decision-making culture, helping departments uncover insights from data and develop effective strategies.