AI大數據預測模型、AI自動化服務、財務管理系統、數據分析顧問、全部最新 38 筆接案案件

用於哪個行業：ic 設計 細節說明：已經有用VBA寫過程式整理資料， 圖表以前也是用excel pivot table 做的， 現在想轉power bi 及 power automate 自動化生成

目前公司財務是用 Google Sheet 登打 • 請款單、零用金申請 我希望把這些資料串成一個「自動化支出儀表板」，讓 AI 幫我整理與分類。 👨‍💻 我想做的東西 • 用 Google Sheet 當資料來源 • AI / 自動化流程幫我： • 讀取請款與零用金資料 • 自動分類（部門、費用類別、專案） • 產出簡單好懂的支出儀表板

希望可以合作至少三個月，尋找個人 有開發回測系統佳，並有相關統計經驗判斷因子能力（in box/out box等） 有自己做策略交易（至少要用python),有開發過策略加分(理解mdd或是sharpe ratio等） 喜歡做交易佳，希望是在工作之餘也是會思考相關策略的人

打造 AI 客服助理，想用 ChatGPT + LINE，搞定售後客服重複問答和維修報價

用於哪個行業： 汽車業 細節說明：整合現行資料庫透過AI 進行客戶開發 找到更多機會 與行銷/銷售 與 CRM 機會

協助公司導入 AI 工作流應用(N8N 或 其他): 1. AI 客服回覆(LINE,FB) 2. 工作流生成行銷素材圖文 , 影片 3. 行政應用 細節可連絡詳談

用於哪個行業： 金融科技 / 量化投資 / 財報分析 細節說明： 【專案背景】 我有 3 個股市財報 JSON 檔案（CompanyFinancialData.json、StockSummaryData.json、KeyRatios.json），包含大量的財務指標和歷史資料。需要將這些資料整理成結構化的資料表（CSV 格式）。 ⚠️ 重點：這是金融領域的專案，需要深度理解財報邏輯。 【專案目標】 將複雜的股市財報 JSON 資料，整理成 32+ 個結構化的資料表（CSV 格式）。 【我需要的不是「碼農」，而是「金融資料架構師」】 我希望合作夥伴能夠： ✓ 深度分析 JSON 的結構和邏輯 ✓ 發現資料之間的矛盾和問題 ✓ 提出合理的資料表設計建議 ✓ 跟我討論不同設計方案的優缺點 ✓ 解釋為什麼這樣設計 【專案分 3 階段】 階段 1：資料結構分析與設計建議 深度分析 3 個 JSON 的結構 找出所有可用的財報指標 分析資料之間的邏輯關係 提出資料表設計建議 產出：Data_Analysis_Report.md（10-15 頁） 時間：5-7 天 階段 2：討論與確認（包含在階段 1） 線上會議討論設計方案 根據我的決策調整設計 產出：Final_Table_Design.xlsx 時間：2-3 天 階段 3：程式開發 照著確認好的設計用 .NET Core 實作 產出：完整的專案程式碼 + 文件 時間：2-3 週 【必備條件】 ✓ 深度理解財報結構（ROE、ROIC、現金流量表等） ✓ 有處理過金融資料的經驗 ✓ 有資料建模經驗 ✓ .NET Core 開發能力 ✓ 溝通能力強，能清楚解釋技術決策 【理想背景】 → 券商/投信的資料工程師 → 量化交易的開發者 → FinTech 公司的後端工程師 → 財金所 + 資工背景的研究生 【請在提案中說明】 您的金融背景（處理過哪些金融資料？） 您的技術能力（.NET Core、資料建模經驗） 您對這個專案的初步想法 預計完成時間 詳細報價 總時間：3-4 週

用於哪個行業：線束連接器銲接/壓接 細節說明：依照IPC 620規範檢驗標準

A. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)之「廠商」獲取「台灣地區」及「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「外銷廠商」獲取「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對GoogleMap、FB、IG、小紅書、TikTok等五個平台發出評論。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對小紅書、TikTok等平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1-2億新台幣，第二階段保守預估年營業額新台幣3億以上。 三、 合作報酬(以承攬開發及維運為前提)： 1. 每月紅利分配：月純淨利之20%。 2. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元新台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 3. 前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付費用4萬元新台幣。(維運期間每月新增3行業) 四、 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 B. 能力需求：誠徵精通以下範疇並具實際經驗之合作夥伴或團隊 一、 按前端(B端)及AI需求爬取及彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、 amazon.....之內容： 1. 核心技能與經驗： (1) Python或其他爬蟲相關程式語言，至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 (2) 閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 (3) 理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 (4) 依據現有流程圖為主軸進行程式設計，獨立分析與補充細節，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 (5) Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並根據需求選擇合適工具。 (6) 基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 (7) 示警細節與機制、監測平台。 (8) FB/IG自動化創建帳號養、養帳號能力。 (9) VPN上網技術及本系統反爬蟲規劃能力。 (10) 具全端程式及維運能力。 2. 社交媒體爬蟲專長： (1) 爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）。 (2) 熟悉各大社交媒體平台限制規避技巧，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (3) 處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 (4) 以GraphQL 獲取資料。 3. WhatsApp： (1) 爬取amazon消費者相關資料。 (2) 以WhatsApp帳號發送訊息至messenger。 4. 以FB及IG帳號獲取除FB及IG內容外之「該特定受眾群之資訊及特性」。 二、 自然語言處理（NLP）與語言學，包括： 1. 語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解、語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 2. 有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 三、 AI 及大型語言模型（LLM）知識，包括： 1. Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 2. 模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並以設計之 prompt 避免問題。 3. 以Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 4. Prompt 設計與優化技巧： (1) 精確性（Precision）：以簡單、明確的語言表達需求。 (2) 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 (3) 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表格。 (4) 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 5. 程式設計與 API 整合： (1) Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 (2) 撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 (3) 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 6. 資料分析與評估： (1) 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 (2) 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 7. 領域知識（Domain Knowledge）： (1) 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 (2) 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 8. 版本控制與協作： (1) 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼。 (2) Git / GitHub。 (3) HACKMD：技術文件撰寫、記錄進度 （Prompt、流程） 、設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量： (1) 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 (2) 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 四、 資料庫系統設計、優化、與管理 (1) 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，設計資料結構與索引，針對大規模資料儲存與查詢的優化。 (2) 熟悉Linux 環境，部署與排程（ cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s)）。 (3) 設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4) 資料清理與正規化，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5) 管理管理資料庫。 五、 軟性技能與其他要求 1. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於理解與維護。 2. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 3. 按既定程序與架構進行：理解既定程序與架構需求，並能密切合作，具備良好的達成能力。 4. 理解業務需求並將其轉化為技術實現。 5. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 6. 快速理解既有程式邏輯並進行維護、功能調整、錯誤修復及效能優化。 7. Microsoft Azure雲端服務，在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統，相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 8. 容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 9. 基本資料分析能力，將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 10. 版本控制與監控：Git / GitHub 程式版本管理&錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 六、 創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： 1. 應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 2. 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 3. 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 4. 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 5. 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等等）。 6. 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 7. 查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。

【徵件】場地空間與商辦租賃——營運自動化串接專案 一、 產業背景 活動、會議空間短租、商辦共享空間經營。 二、 開發需求 1. 財務自動化： • 電子發票、請款單自動化生成與歸類。 • 現有系統數據串接與帳務自動分類處理。 2. 客服與導流串接： • 官網與官方客服（LINE/FB）之引導路徑整合。 • 自動化客服回覆與諮詢流程優化。 三、 合作目標 • 減少人工行政作業負擔。 • 縮短客戶詢問到成單的轉換路徑。 四、 應徵要求 • 具備 N8n及AI整合、自動化流程開發經驗。

AI 應用的行業/領域：製造業 想解決的痛點：內部流程繁瑣、協作效率低 執行形式：可進一步與專家諮詢

用於哪個行業：教育 細節說明： 本專案旨在建立一套自動化流程，當使用者填寫線上表單後，系統能自動化： 1. 取得表單資料並送入 GPT 5； 2. 依據事先設定的 Prompt（AI 指令模板）生成內容； 3. 將生成的內容送簡報製作； 4. 最終自動寄送或通知使用者下載。

AI 應用的行業/領域：教育/培訓 想解決的痛點：市場競爭激烈、創新不足 執行形式：進行客製化的專案開發

需求名稱：影像辨識模型訓練 行業：資訊技術 細節說明：OpenAI Agent Kit — 淘寶 API 版（MVP 專案骨架）

AI 應用的行業/領域：個人專案 想解決的痛點：營運成本過高、效率不彰 執行形式：提供現成的 AI 解決方案

1) 專案目標 建立可長期維運的資料治理原則與命名/編碼規範，解決同物不同名、括號資訊混入主欄位、代碼誤用數值型別等問題；括號內容統一存成備註文字，不做區域/排放等結構化。 2) 工作範疇（Scope） A. 資料治理原則 分層：Staging → Standardized → Production 單一事實單一欄位、可復原、可追溯 型別策略：所有代碼（Type/Maker/Model Code、Machine code）一律 TEXT/VARCHAR 版本/變更治理與審核留痕（誰改、改什麼、何時） B. 命名與編碼規範 雙軌命名 model_display（展示名）：保留原樣（大小寫/空格/符號/括號可存在） model_key（比對鍵）：只允許 A–Z0–9，全大寫；移除空格、連字號、斜線、點與括號內容 規則示例：W210Fi、W 210 Fi、W-210-FI (2020) → model_key = W210FI 括號處理 括號內的任何資訊（年份、備註等）不解析成結構欄，統一放到 model_notes（TEXT） 主欄 model_base 僅保留型號主幹（不含括號、不含空格/連字號） 衍生欄 Machine full name = {Machine type}-{Maker}-{model_base}（由規則自動生成，不手填） 代碼規範 Type Code=2 碼、Maker Code=3 碼、Model Code=4 碼（可調），左側補零 C. 主數據管理與字典（Controlled Vocabulary） 受控清單：Maker、Machine type 新值申請與核准流程（白名單） D. 資料品質（DQ）與驗證 規則：長度、字元集（允許集）、必填、唯一性、外鍵、括號殘留檢查 例外佇列：未過字典、鍵衝突；處理SLA E. 角色/流程（RACI） Data Owner / Steward / Engineer / 業務視角窗口 變更申請 → 自動檢查 → 人工核准 → 發布 → 稽核 3) 交付物 資料原則文件（PDF/Markdown）：政策、標準、流程 命名與編碼規範手冊：model_key/model_display/model_base/model_notes 定義與生成規則 字典與維護SOP：Maker、Machine type 資料品質規則清單（含 SQL/Python 偽碼） RACI 與變更流程圖（含表單/變更單模板） 導入建議：如何在 ERP/匯入表單強制規則（必填、正則、白名單）

需求名稱：POWER BI程式操作。行業：醫療評鑑。細節：尋找熟悉Power BI和Excel操作的專業人士協助完成資料整合。

會計記帳需求：其它會計需求 公司年營業額：1,000萬-3,000萬元 需求概述：需要建立內帳系統 目前只有流水帳 希望可以強化專案記帳 自動產出報表等

AI 應用的行業/領域：電子商務/零售 想解決的痛點：產品服務品質待提升 執行形式：可進一步與專家諮詢

我正在尋求專家可以提供各類軟體自動化程式相關服務，服務內容 請參考：https://www.tasker.com.tw/workroom/XDVEl?se=gq0K 若您能提供相關服務，歡迎提供報價與合作資訊。