帳務及報表相關作業及特定專案工作之執行及主管交付之任務 ●財務會計、稅務作業及相關文件處理 ●財務報表之編製與分析 ●內部管理報表與主管機關監理報表編製 ●資本適足率之分析與控管 ●特定專案工作之執行及交付之任務 ●配合會計師事務所查核作業

●數位平台/APP之開發、測試及維護管理。 ●掌握企劃與開發團隊運作，在策略、使用者、技術同仁中協調最佳化產出。 ●釐清產品需求，搭起企劃和開發團隊溝通橋樑，讓開發團隊充分了解產品功能。 ●敏捷團隊運作，排序產品待辦清單並與品管部門協同制定驗收條件，確保產品品質。 ●參與用戶研究、需求確認、易用性測試、痛點分析 溝通協調，快速找出問題與解決辦法。

●財務會計、稅務作業及相關文件處理 ●財務報表之編製與分析 ●內部管理報表與主管機關監理報表編製 ●特定專案工作之執行及交付之任務 ●配合會計師事務所查核作業

●提供一個遍布於全台灣的通路管理儲備經理人一展長才機會。 ●短期目標設定，我們將全力投注資源，提供業務管理系統性培育課程、區域職務輪調、專案任務指派、經營實務見習…等多元訓練方式，鍛鍊您未來接任「通路管理主管」時所需具備的管理能力，並兼顧多元職能發展。 ●長期目標除持續深耕業務管理，也有機會輪調回總公司培育，未來有機會擔任各管理階層職務。 ●培訓初期之工作地點為台北市，後續將依個人意願工作地點分發工作地。

主要職責:負責提供銀行通路佣獎計算、業績報表及「金融機構保險園地」系統服務支援，以協助業務的推展。 1.處理各銀行通路新商品佣金測試、每月佣金/獎勵金、每季/每年獎勵金計算及費用控管作業，確保符合雙方給付約定及銀行通路作業時程。 2.製作各項業績、獎勵戰報等例行報表及維護報表系統，提供主管及銀行通路之業務管理需求。 3.「金融機構園地」系統管理作業，確保系統帳號維護及系統功能順利進行。 4.維護各銀行通路系統組織架構，以利保單承保資訊及相關業務管理順利進行。

●專案活動規劃與執行推動以達到公司與部門目標 ●業績及報表編製與管理並進行後續分析 ●其他相關主管交辦事項

1.處理信用卡繳費管道之首、續期保費相關行政作業 2.保險費付款授權書受理及審核作業 3.提供保戶或業務同仁保險費諮詢服務 4.專案業務之執行與會議簡報製作 5.其他主管指派任務

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？ 科技創研中心金融科技處，正積極尋找充滿熱忱、具備專業技能的 數據暨AI工程師 加入我們的創新團隊。您將負責金融科技領域的企業級數據平台、AI 平台及 LLM 相關基礎設施的開發、管理與優化，尤其著重於 Data Lakehouse 架構的實踐與 Denodo 虛擬化技術的應用，並參與大型語言模型 (LLM) 在金融領域的應用開發與部署，確保數據的安全性、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。如果您對數據工程、AI/LLM 工程在金融領域的應用充滿熱情，並熟悉 Data Lakehouse、Denodo 等先進技術，且對 LLM 的發展與應用有深入了解，渴望在充滿挑戰與成長的環境中發揮所長，誠摯邀請您加入我們！ 【工作職責】 •Data Lakehouse 平台開發與管理： 負責金融科技領域基於 Data Lakehouse 架構的數據平台設計、開發、部署、維護與優化，整合結構化與非結構化數據，提供彈性高效的數據存儲與分析能力，以支持 LLM 相關應用所需的大規模數據。 •Denodo 虛擬化平台管理與開發實作： 負責 Denodo 虛擬化平台的設計與管理，實現多個異質數據源的邏輯整合，提供統一的數據存取介面，簡化數據獲取流程，以支援 LLM 應用所需的多樣化數據來源。 •數據管道開發： 設計並實作高效能的 ETL/ELT 流程，處理多元金融數據來源 (例如：交易數據、市場數據、客戶數據、文本數據等)，確保數據的準確性、完整性與即時性，並能有效整合至 Data Lakehouse 或透過 Denodo 進行虛擬化，以供各單位進行分析與應用。 •數據整合與清理： 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、風險模型、 AI 模型與 LLM 的訓練及微調 奠定良好基礎，並考量 Data Lakehouse 的數據治理與管理。 •AI/LLM 平台管理： 負責企業 AI 平台、LLM 相關基礎設施 (例如：GPU 伺服器、模型儲存、API 部署等) 及 MLOps 流程的維護、管理與優化，確保企業內 AI/LLM 模型開發、訓練、微調與安全部署流程的順暢與高效，符合金融保險行業的合規要求，並能有效利用 Data Lakehouse 中的數據。 •LLM 應用開發與部署： 參與金融領域大型語言模型 (LLM) 的應用開發、測試與部署，例如：AI Agent、文本分析、資訊抽取、內容生成等。 •數據監控與效能調校： 開發與運營數據管道、數據庫、Data Lakehouse、AI 平台及 LLM 應用 的監測機制，進行效能分析與調校，確保系統的穩定運行與高效能，並符合系統穩定性的嚴格要求。 •跨部門協作： 與AI 科學家、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，提供穩健且高效的數據與 AI/LLM 平台解決方案，並能利用 Data Lakehouse 和 Denodo 提供的能力。

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