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    • 行銷部-資料科學家( Data Scientist )
      全聯實業股份有限公司
      台北市中山區
      我們是一支快速成長的數據團隊，致力於運用數據驅動企業創新。我們正在尋找對數據、雲端技術、AI 應用充滿熱情的夥伴，與我們一起挑戰技術極限、共同學習成長，並將數據價值轉化為實際影響生活的商業影響力！ 如果你渴望技術挑戰、喜歡團隊合作、希望你的工作能創造真正的影響，歡迎加入我們！ 我們需要這樣的人： 1. 熱愛數據技術 - 對數據工程充滿興趣，渴望深入探索並成長為數據科學專業人才 2. 重視團隊合作 - 在團隊中互相支援、交流討論，找出最佳方案來解決問題 3. 主動學習成長 - 具備學習動力，能適應快速變化的技術環境，持續精進技能 4. 勇於挑戰創新 - 保持開放心態，不設限自己的發展，樂於嘗試新技術與跨領域合作 1.AI 與數據模型開發: 獨立完成機器學習模型(（回歸、分類、聚類等）的設計、訓練與開發任務，用於業務、行銷、商品等部門利用數據，提升業務策略與成效 2.跨部門協作: 訪談需求單位，配合業務目標，應用AI智能模型與數據技術規劃落地於業務場景之方案。 3.數據處理與特徵工程: 從零開始進行數據清洗、特徵工程及分析，確保數據質量與模型效能最佳化。 4.資料建模分析: 透過訓練機器學習模型及數據分析，提供有價值的洞察和建議，以協助業務推展。 5.技術優化與維護: 監控模型運行效能，進行迭代優化，確保技術方案的穩定性與持續改進 【條件要求】 －有相關領域的學學位，如、統計、數學、資管、資工等數據相關工作 －具備三年以上大數據分析/機器學習相關工作經驗，需於面試展示數據相關專案 －具備良好的溝通能力，需與使用者PM確認落地情境，以及與工程師溝通確認部署與API工項 －熟悉SQL、Python (pandas、numpy、pyspark、scikit-learn等套件)，面試時將有上機考試 －具備推薦系統、會員標籤預測等建模經驗，且能維運並優化模型，確保其表現符合使用效益 【加分項目】 －具雲端數據平台開發經驗，GCP尤佳。 －具備使用 Docker、Kubernetes 以及 CI／CD 等經驗尤佳。 －具備使用 RESTful API 等經驗尤佳。
      全聯實業股份有限公司 位於 台北市中山區敬業四路33號
      台北市中山區
    • 資深資料科學家(經理) / Data Science Senior Manager_知名出版公司 (3010360)
      Accurate愛客獵股份有限公司(1111 高階獵才)
      新北市汐止區
      職責要求 1. 資料科學團隊管理 - 建立模型開發流程，涵蓋需求確認、資料探索、模型設計、驗證、部署、監控與迭代。 - 管理專案進度、資源分配、風險控管與跨部門協作。 2. AI / Data Product Roadmap 規劃 - 推動 Predictive AI、Interpretive AI、Generative AI 與 Agentic AI 在媒體場景中的應用。 - 建立模型效能、資料品質、使用者採用與商業成效的追蹤機制。 3. 精準廣告與預測式 AI - 帶領團隊發展受眾分群、使用者興趣預測、廣告反應預測、高價值受眾辨識與 campaign performance analysis。 - 與廣告業務、廣告產品、ad operations 及資料工程團隊合作，將模型能力轉化為可銷售、可交付、可追蹤的廣告產品與客戶洞察。 4. 內容推薦與個人化 - 發展使用者閱讀行為分析、內容特徵建模、個人化推薦、熱門內容推薦、冷啟動策略與相似內容推薦。 - 支援首頁、文章頁、App、電子報與推播等場景的推薦邏輯與 A/B 測試。 - 確保推薦模型兼顧點擊成效、內容品質、使用者體驗、內容多樣性與編輯價值。 5. 新聞室生成式 AI 應用 - 帶領團隊發展文章分類、內容標籤、摘要生成、標題建議、議題聚合、受眾匹配與新聞室決策輔助功能。 - 建立生成式 AI 輸出品質評估、編輯回饋機制、人工覆核流程與風險控管。 - 確保 AI 作為輔助工具支援新聞專業，而非取代編輯判斷。 6. 模型治理與負責任 AI - 建立模型文件化、資料來源說明、模型限制、適用範圍與版本管理機制。 - 推動資料品質檢查、模型漂移監測、GenAI 輸出品質評估、偏誤風險管理與異常 fallback 機制。 7. 跨部門協作 - 與新聞室共同定義 AI 輔助工具的應用場景、成功指標與回饋機制。 - 與廣告業務合作，將資料洞察與受眾模型轉化為銷售工具、提案素材與廣告商品。 - 與平台、產品與工程團隊合作，推動推薦實驗、產品優化、模型整合與成效追蹤。 任職資格 1. 具備資料科學、AI、機器學習或資料產品團隊管理經驗。 2. 能帶領團隊從問題定義、模型開發、驗證、部署到成效追蹤。 3. 具備跨部門專案管理與 stakeholder management 能力。 4. 熟悉資料科學、機器學習、推薦系統、NLP 或生成式 AI 應用。 5. 熟悉 Python、SQL 與資料處理流程。 6. 熟悉 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、TensorFlow、PyTorch 或類似工具。 7. 熟悉 Google Cloud Platform，並了解 AWS 或其他 cloud data platform。 8. 具備模型部署、MLOps、pipeline、API、batch inference、monitoring 或 production AI 經驗。 9. 能審查模型設計、評估方法、技術文件與實驗結果
      Accurate愛客獵股份有限公司(1111 高階獵才) 位於 台北市松山區南京東路五段89號14樓
      新北市汐止區
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