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— 跳脫「撈資料」工作，開發、管理都要會！
曾晴以他所在的資料工程團隊為例，指出資料工程師會在 Hadoop 的叢集上去做 ETL 程式開發，或是與協助資料分析師合作，完成開發模型 CI/CD 的流程，後續模型的管理和監控也是由資料工程師負責；另外，也常在 K8s 環境開發 Model Serving API 與 Streaming Process 服務。
分析師、銀行理專都愛用的客戶貼標系統
資料工程師負責的專案「很銀行」、也「很多元」。曾晴在進入國泰世華銀行之後，為了減少各種溝通時間成本，與 PM、分析師合作，建置對客戶的貼標系統，除了能幫助分析師，也讓分行理專經由 Dashboard 一眼了解客戶背景，減少一次性分析時撈資料造成的時間耗損。
打造神準的客戶進線問題預測API － 你還沒開口前，我就能預測到你想問什麼！
同時，資料工程團隊也參與了 API 的開發。例如，資料工程團隊藉由分析師所開發的模型，打造 Model Serving 的 API，在當客戶打電話給客服時，得以有效替客服人員預測客戶可能會問出的問題，不只提升了客戶的客服體驗、加速了客服速度，也降低了客服人員花在釐清問題上的時間，得以服務更多客戶。
➤ 延伸閱讀－數據分析師 ( Data Analyst ) 薪水與工作內容完全解析：無經驗非本科系能成為數據分析師嗎 ?
—精良的數據部隊和 FinTech 前景！
談起當初為何選擇到國泰世華銀行工作，曾晴回憶當時常在報章雜誌看見國泰數據團隊的報導，國泰在數據領域的領先地位深深吸引了她。再者，她當初也觀察到科技業、電信業與金融業是投入數據發展最深厚的三個產業，相對其他兩個產業來說，金融科技那時還處於起飛期，不安於安穩現狀的曾晴看見了發展性，於是起身跳上金融產業這班數據驅動的列車。
—組織扁平、快速調整、鼓勵分享文化
曾晴也說明，在國泰世華銀行的數據團隊裡，彼此溝通相當扁平化，不會有過多的繁文縟節，重視「就事論事」的組織文化，在這裡看的到 SCRUM 開發模式，她也在團隊導入 Airflow 工作流程管理系統。組織也相當強調「共同成長」的分享文化，像是每週的科會裡，都會有夥伴負責和大家分享新案例、新趨勢。
（身為組長的曾晴，透過自身經驗在團隊導入 Airflow，大幅提升溝通與協作效率）
—多元專案讓你快速 Level Up！學習資源讓你「飽到吐」？
曾晴表示，在數據團隊接觸到的專案類型非常多元，因為必須跟不同分析師合作，所需技術跟架構不一定相同，資料工程師的工作並不受限於特定專案類型，能讓工程師快速的成長。除此之外，國泰提供的資源眾多，提供免費的線上課程，也能申請參加各式的社群與會議（如：Pycon、台灣資料工程年會等）。
—不限背景，邏輯、自學、溝通與分享能力必備！
硬實力的部分，曾晴認為要應徵國泰世華銀行的資料工程師，應具備基礎 SQL、Python 兩項基礎程式語言能力。
軟實力部分，她則指出「邏輯能力」是基本的要求。另外，必須具備「自學能力」、自己找答案的能力，因為這份工作會頻繁接觸 Open-source 的資源。專案過程中必須與 PM、資料分析師合作，故「溝通能力」、「說白話文的」也是重要的。
與此同時，她也期待看到求職者具備「Sharing」的特質，國泰世華銀行的數據團隊時常必須吸取一些新知，並和夥伴分享，讓團隊一起共同成長。
最後曾晴表示，有沒有相關工作經驗並不是問題，但若是較缺乏相關工作經驗，招募過程中會有程式語言基礎的考試，入職後會有 Mentor 帶領；不同背景的人才都可以應徵，目前團隊裡有數學系、物理系、社會系、生醫系等不同背景的夥伴，組成相當多元。
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