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【團隊介紹】 我們是一個充滿熱情與創意的團隊，致力於結合科技與數據驅動保險業的創新變革。在這裡，你將與專業的技術與商業團隊協作，打造下一代智能解決方案，推動產險的數位轉型與智能化發展。 我們相信，未來的保險不僅僅是理賠和風險分攤，更是結合數據與AI技術實現全方位的風險預測與預防。 無論是車險理賠自動化、自然災害風險評估，還是風險預防方案，我們不僅在傳統產險領域引入前沿技術，也正在探索保險科技的無限可能。 如果你熱愛結合商業與技術，並希望將創意和洞察力轉化為可落地的AI解決方案，這裡將是你大展身手的最佳舞台！加入我們，與數據和科技共同塑造保險的未來！👀更

🏢 公司介紹 我們是全球指標性的雲端安全與軟體技術領航者，企業版圖橫跨五大洲，並將全球頂尖的核心研發基地設立於台灣。作為業界公認的軟體巨頭，我們不僅擁有極為成熟的基礎設施與雄厚的財務實力，更具備吸引全球頂尖人才的品牌光環。 本職缺所屬的 核心戰略團隊，專責集團全球頂尖軟體產品與服務的風險評估、治理與法規遵循。團隊高度國際化，成員與主管來自不同國家，具備開放透明、重視心理安全感與技術底蘊的文化。我們深知頂尖 AI 人才對於「技術影響力」與「工作生活平衡」的追求，因此提供優於業界的薪酬結構、極具彈性的上下班工時，以及 Hybrid 混合辦公模式，讓你在與全球聰明人共事的同時，也能保有高度的生活主導權。 🎯 工作內容 作為 AI 安全科學家，你將成為組織內部的 AI 風險核心專家，橫跨前沿 AI 安全研究與企業級安全實施，主導整體 AI 管道 (Pipelines) 的威脅防護、漏洞分析與治理： AI 威脅建模與風險評估：主導大語言模型 (LLMs) 與生成式 AI 應用的安全與隱私風險分析（如 Prompt Injection、資料投毒、模型提取及隱私洩露），並與全球法務合規團隊協作，確保符合國際最新 AI 法規（如 NIST AI RMF, EU AI Act）。安全防護設計與自動化治理：針對識別出的風險，設計、推薦並落實有效的安全控制措施與 Remediation 機制，將高階安全需求轉化為可落地執行的工程計畫。AI 安全工程落地：主導 AI 相關安全服務的技術實施（如輸入輸出內容過濾、對抗性防禦機制、安全模型伺服架構）。MLSecOps 流程整合：與 ML/AI 工程師及數據科學家密切合作，將資安防護實踐無縫嵌入 MLOps 流程中，全面推動「Security-by-Design」的架構。開發輔助工具安全：專注於 AI Coding Assistant 工具的安全研究，分析代碼生成風險並設計安全護欄，防止不安全代碼引入或知識產權洩漏。 🛠 使用的技術 程式語言與框架：Python, TensorFlow, PyTorch雲端與容器化：AWS / Azure / GCP 雲端安全原則、Docker、KubernetesAI 輔助開發與主流生態：GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Dify, n8n 等資安與合規框架：NIST CSF, ISO 27001, ISO 42001, NIST AI RMF

公司介紹｜About the Company 我們是一家深耕本土數十年的大型金融機構，現正積極推動AI數位轉型，從基礎數據整合到前線業務導入生成式AI應用，目標打造具預測性、個人化與自動化的智慧金融產品與服務。你將加入的是AI應用發展團隊的核心角色，參與企業級AI導入，並建構模型落地流程，是結合技術深度與產業影響力的理想舞台。 工作內容｜What You'll Do 主導並設計企業級AI應用場景與技術解決方案（如推薦系統、精準行銷、個人化服務） 開發與部署機器學習/深度學習/生成式AI模型，並負責模型上線、維運、效能監控 與內部跨部門協作，深入了解業務需求並轉化為可實作模型規格 領導大型AI導入專案，擔任內外部溝通窗口，控管進度與成效 持續關注並研究AI技術，如Gen AI、RAG、AI Agents、自動化機器學習等，並評估其在金融業務中的應用可能性 技術使用｜Tech Stack 語言與框架：Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 資料處理：Numpy, Pandas 資料庫：Oracle, MS SQL Gen AI 技術：LangChain, RAG 架構, AI Agent 專案管理與溝通：跨部門需求對焦、POC設計與內部教育訓練

公司介紹 我們的客戶為台灣具代表性的證券公司，長期深耕數位金融與智慧投資服務，並積極透過資料治理與 AI 應用，打造新一代以客戶為核心的數位體驗。 近年持續推動數據平台化、AI 治理與個人化服務，已成功將數據轉化為實際的投資決策與客戶互動價值，是金融產業中少數能將數據治理真正落地的組織之一。 工作內容 規劃、建立並落實 資料治理（Data Governance）與 AI Governance 機制，確保 AI 應用的合規性與可持續性 主導 數據即服務（DaaS） 架構，推動數據平台化與跨單位數據共享 結合數位軌跡與客戶行為分析，發展個人化服務與精準客戶意圖場景 以業務目標導向規劃數據驅動的數位轉型，拓展數位金融生態圈 建立與管理客戶標籤體系，支援行銷、風險控管與服務優化 協助打造數據自動化 Pipeline 與視覺化 UI / UX，提升數據使用效率 帶領團隊或跨部門專案，推動數據與 AI 應用落地 使用的技術與工具 Python Oracle SQL Data Pipeline / Data Platform 客戶行為數據與標籤系統 （加分）TensorFlow、PyTorch、Hadoop （加分）Tableau、Power BI、JavaScript