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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