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【Game changer, armed with data.】 You know all about our users, through data analysis. And because you do, you can identify issues and present insights to our Product Owners, spurring them into action. Working with your team, you play a key role in enhancing our business value. After all, you're the one who ignited the spark. And no spark, no fire. 【What a Data Scientist does in Titansoft】 ．Apply statistical, ML/

負責資料收集及清理，並依據相關需求建置模型。 資料收集及初步清理，並輸入資料庫 評估相關應用模型並建置 爬蟲程式開發，並進行文字探勘 協助優化預測及推薦演算法 協助大語言模型優化

分析多元資料集、提取可用的數據洞察以及開發創新解決方案。與市場行銷、內容製作和技術等跨職能團隊密切合作。 • 運用分析工具及方法，分析成效並洞察經營機會。 • 利用包含內部以及外部平台

【What a Senior Data Scientist does in Titansoft？】 1. Apply AI techniques to build customized solutions for different target audience. 2. Mine, analyze and visualize data from company databases to drive optimization and improve product development, marketing techniques and business strategies. 3. Identify, understand and solve business problems based on the company's overall targets. 4. Coordinate with different feature teams to implement AI products and design proper performance evaluation metri

▋【關於我們】 頑碼 Playma 是一家由充滿熱情的技術專家創立的新創公司，專注於軟體開發與系統維運。我們致力於深耕 AI 軟體技術，為公私部門提供先進的 AI 平台，提升用戶體驗。 公司目前推出了 AI 助

薪資範圍 新台幣 70,000 ~ 110,000 元 (月薪)，如超出條件可面議 工作地點：松江南京站，走路 10 分鐘，公園旁邊，鬧中取靜 聯絡方式 內文請附上個人經歷與過去的經驗分享，我們很樂於聽您分享故事

We are seeking senior data engineers interested in developing a document intelligence service for professional workers, collaborating with our global RD, PM, and growth teams. The service leverages AI to assist professional workers in automating the processing of business documents. For instance, it can automatically scan professional documents, including contracts, financial documents, and medical records, and then extract relevant data for workflow automation. Don't hesitate to apply if you be

找各種可能派上用場的資料源，經過清洗、分析建模後，以數據服務的型態支應業務發展。 1. 公開資料爬蟲、資料或模型服務 API 開發與維護 2. 批次與即時資料工程自動化、監控及維運模組規劃

1. 透過數據協助商業決策，萃取大數據資料進行洞察分析，包含資料抽取、數據清洗、探索分析等，發掘問題及新商業模式。 2. 使用程式建置分析、預測模型或GenAI功能串接，投入精準行銷或風險控

1.數據團隊 MLOps 與 AIOps 流程的規劃、建置、維護及推廣。 2.數據分析環境優化及 AI/GenAI 模型部署之規劃與評估。 3.模型建置、程式開發準則及規範建置，並執行品質檢核。 4.自動化數據分析及 AI