CDP 與數據策略
設計 CDP 資料模型，整合多來源數據（網站、APP、社群），驅動行銷自動化。
定義 KPI/OKR，運用因果推斷設定用戶生命週期策略，確保數據一致性。
模型與演算法設計
開發基於 Transformer 或 GNN 的推薦系統、用戶分群、流失預測等模型。
使用 LightGBM 或 PyTorch 迭代模型，優化效能與準確度。
透過 MLflow 追蹤實驗，確保模型可擴展與可重現。
實驗設計與優化
規劃 A/B 測試或 MAB 實驗，驗證行銷或產品成效。
分析結果並迭代資料模型與演算法，推動留存率與營收成長
技術領導與培養
與工程團隊合作，透過 Kubeflow 優化 MLOps 流程
跨部門協作
與行銷、產品、工程團隊對接，推進數據驅動專案。
向管理層展示演算法對業務的量化影響，驅動決策。
資料合規
設計符合 GDPR、CCPA 的資料模型，確保數據安全與隱私
學歷
資訊工程、資訊科學、數學、統計或相關領域的大學學歷
經歷及相關條件
5-7年以上資料工程或大數據處理經驗，熟悉電商場景（如用戶行為、交易數據整合）
技術能力
精通 Python 及現代生態系（Polars、NumPy、scikit-learn、LightGBM、TensorFlow、PyTorch），具備扎實的統計學與機器學習理論基礎。
能設計高效資料模型與演算法，應用 Transformer 或 GNN 於推薦系統、行為序列分析等電商場景。
熟悉 因果推斷、A/B 測試、行銷歸因等進階分析方法。
具 CDP整合經驗，能優化顧客旅程數據應用
學術與研究
擁有資料科學、AI 相關碩士/博士學位，或在機器學習領域有論文/專利經驗
雲端與大規模資料處理
●熟悉 Databricks、Snowflake、BigQuery 或 Redshift，能優化資料模型與演算法效能。
●精通 MLflow 或 Kubeflow，具 Kubernetes、Docker、CI/CD 經驗，支援 MLOps 流程。
CDP 深度應用
●主導過 CDP 建置，熟悉多來源數據整合與行銷自動化。
●具個人化行銷與動態內容優化經驗，擅長驅動轉換率與黏著度。
●具因果推斷實驗設計經驗，曾顯著提升 LTV 或留存率。
※具相關經驗，可另外敘薪。
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