開發與維護數據與 AI 模型儀表板 (主責 / 協助，45%)：
使用 SQL、Python 及 LLM 相關工具撰寫或調整資料模型。
運用 Metabase 或自研 AI 介面打造數據視覺化與智慧化分析工具。
資料工程與基礎設施維運 (協助 / 參與，25%)：
收集、清理原始資料，並使用 Python/SQL/Airflow/GCP 維護穩定、高品質的資料處理流程 (Pipeline)。
優化數據倉儲結構 (BigQuery/dbt)，確保資料能高效支撐 AI 模型。
跨團隊 AI 需求諮詢與開發 (協助，15%)：
了解內部各組 AI 需求與痛點，提供技術諮詢與方案設計。
協助將需求實作為實際的 AI 服務或工具，並對接至團隊開發的 Data x AI 架構。
探索前沿 AI 技術與迭代應用 (主責 / 協助，15%)：
評估並測試新興 LLM 工具、Agent 框架或 AI 解決方案。
持續優化 Data x AI 服務的效能與使用者體驗。
從資料的採集到分析的「全流程」學習：不只了解分析面，也能學習如何搭建資料管線及雲端環境。
大型專案或跨部門需求溝通：能從技術面與業務面接觸不同團隊，學會與產品、工程、運營等部門協作。
實際參與敏捷開發流程：除了專案管理與開發流程，也能進一步熟悉 Code Review、CI/CD 等。
站在 AI 浪潮最前線： 學習如何將 LLM 實際應用於組織業務，累積 AI Consulting 實戰經驗。
全棧資料能力： 掌握從底層資料工程、中層分析到上層 AI 應用的完整生態系。
產品思維： 學習如何開發能解決實際痛點的 AI 服務，並參與從 0 到 1 的開發流程。
需同時面對資料工程與資料分析的工作量：在短時間內快速吸收與落實多元技能。
技術棧較廣：包含資料庫、雲端服務、ETL 工具等，需要良好的自我學習與問題排除能力。
跨組溝通：因會與其他工程師或分析師協作，需要維持良好的溝通節奏與彈性。
技術更新極快： 需在短時間內吸收並運用資料工程與 AI 領域的新技術。
高度探索性： 許多 AI 應用尚無標準做法，需能在不確定性中尋找突破點。
充滿教育熱忱。
關注細節，勇於主動提出並挑戰難題。
具備邏輯思維與工程思維，遇到技術難題時不怕嘗試與研究，能主動提出解決方案
同時願意傾聽不同部門需求，並善用溝通技巧串接多方資訊。
寒、暑假期間：每週至少投入 32 小時。
開學期間：每週至少投入 24 小時。
（實體 or 遠端可再討論）
填寫申請表，並提供至多兩頁的履歷
附上相關證明、作品集及有利於審查之資料（包含 SQL, Python 的程式撰寫經驗或 LLM 開發運用經驗）
收到申請者的履歷後，會先進行書審，待書審通過將寄予申請者遠端筆試題目，申請者須於期限內完成
書審：填寫申請表，並附上履歷、相關證明資料，讓我們對你有初步的認識。
線上面談：收到申請資料後，我們會主動通知是否約時間進行線上面談。
具運用數據驅動的方法深入挖掘細節，從而確保洞察和建議具有高度準確性和可靠性的經驗。
豐富的各家大型語言模型使用經驗及運用大型語言模型處理業務的經驗。
具備基礎程式能力（Python/SQL）並對資料工程、資料分析都有興趣。
具備使用 Metabase、Tableau、Power BI 或任一數據視覺化工具的經驗。
願意學習處理資料的技巧，包括基礎的資料庫概念、資料清理、轉換以及探索分析。
願意學習雲端平台與各種資料工具，有意成為兼具工程與分析能力的人才。
曾有實作大型語言模型（LLM）應用（如 RAG, Agentic Workflow）或串接 AI API 的經驗。
熟悉雲端資料服務（GCP, AWS）或具備後端開發/DevOps 相關知識。
瞭解資料開發框架（如 Airflow, dbt）或分散式運算。
對教育科技（EdTech）有熱忱，且有志於探索 AI 在教育場景的多元應用。
表定上班時間為週一至週五 10:00 - 19:00，在信任夥伴當責的前提下，可自由規劃彈性工時。
混成式辦公盛行，只要與協作團隊有共識，夥伴能自由選擇辦公地點，遠距也能保持高效！（進辦頻率以各職務面談討論為準）
辦公室位於總統府旁，捷運西門站步行 3 分鐘，生活機能便利。
以 Slack 作為主要溝通工具，下班即靜音，創造 Work-Life Balance！
每月一次「均一日」，與大家輕鬆吃吃喝喝，分享彼此的工作里程碑！
每季一次 Team Building 補助，與同組夥伴定期聚聚！
高度彈性、成長思維的敏捷團隊，重視四大核心價值觀「誠信、多元、恆毅力、推論與成果導向」；決策的思考以使用者（學生、教師、親屬）能否被有效協助為優先考量。
組織扁平透明誠信，鼓勵不同想法的激盪；尊重每個人的專業，鼓勵「用愛心說實話」，努力創造橫向、上下都暢通的溝通管道。
同事就像是同學！團隊學習風氣旺盛，時不時有夥伴揪團線上課共學、或是健身爬山馬拉松，一起玩耍！
