數據工程師

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。

【我們期待您具備】

•學歷要求：資訊工程、電腦科學、統計學、數學、金融工程、相關科系碩士以上學位

•工作經驗年資：3年以上數據工程或相關領域工作經驗，具備金融行業或 AI工程相關經驗者尤佳

•熟悉主流的數據庫技術 (例如：MySQL, PostgreSQL, SQL Server, NoSQL 等)，具備企業級數據庫使用經驗者尤佳

•熟悉 Data Lakehouse 概念與相關技術 (例如：Databricks, Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi)

•具備 Denodo 虛擬化平台的設計、開發或管理經驗

•熟悉至少一種 ETL/ELT 工具 (例如：Apache NiFi, Airflow, Informatica PowerCenter 等)，具備處理金融數據經驗者尤佳

•具備雲端數據平台 (例如：AWS, GCP, Azure) 的使用與管理經驗者尤佳，熟悉金融雲端安全規範者更佳

•熟悉至少一種程式語言 (例如：Python, Java)，熟悉 Python 在金融數據分析、AI/LLM 應用開發者尤佳。

•具備 MLOps 相關知識與經驗 (例如：模型部署、監控、版本控制、模型風險管理等)，有金融 AI 模型或 LLM 部署 經驗者尤佳。

•熟悉自然語言處理 (NLP) 基礎知識，對 Transformer 架構及主流 LLM (例如：BERT, GPT 系列, Llama 等) 有所了解。

•具備 LLM 的微調 (Fine-tuning)、評估與部署經驗者尤佳。

•熟悉 Prompt Engineering 技巧，能有效引導 LLM 產生符合需求的結果

•熟悉數據安全與隱私保護相關規範 (例如：GDPR, CCPA 或台灣相關法規)

•具備良好的問題分析與解決能力，能夠獨立思考並提出有效的解決方案

•具備良好的溝通協調能力與團隊合作精神，能夠與金融業務及技術團隊有效溝通

•對金融科技、AI 與 LLM 應用抱持高度學習熱忱，關注金融行業的最新技術發展

【加分條件】

•具備 Data Lakehouse 專案的實戰經驗

•具備 Denodo 效能調校與優化經驗

•具備處理高敏感性金融數據的經驗，並熟悉相關安全措施

•具備金融保險科技相關技術與應用經驗

•熟悉容器化技術 (例如：OCP, Kubernetes)

•熟悉 CI/CD 流程與工具

•有參與金融風險管理、交易系統、客戶分析或 LLM 相關 專案的經驗

•具備相關技術或金融領域認證

•有使用 GPU 進行模型訓練或推論的經驗

【在這裡，您可以獲得】

•具備競爭力的薪資與福利制度，並享有金融行業的相關福利。

•參與金融科技創新前沿的機會，與頂尖人才共同塑造未來金融服務，並探索 LLM 在金融領域的無限潛力。

•充滿挑戰與成長的工作內容，深度參與金融科技的轉型與發展，並應用 Data Lakehouse、Denodo 及 LLM 等先進技術。

•彈性且專業的工作環境，鼓勵創新與知識分享。

•完善的教育訓練與職涯發展機會，提升在金融科技、AI 及 LLM 領域的專業能力。