作為資料科學經理，您將帶領一支包含資料科學家與資料工程師的團隊，負責建置並維運大規模資料處理流程，並運用機器學習與人工智慧技術產出洞察，支援公司決策與產品優化。此職位需要針對龐大且多元的資料進行整合與分析，確保系統具備高可用性與擴充彈性，並與其他團隊（如工程、行銷、產品）密切合作，制定資料驅動的策略與專案。
職責
訂定團隊目標與期望，培養以成長為導向的團隊文化，並適時提供回饋與指導。
策畫並推動資料科學技術與工具的路線圖，導入適當的機器學習平台與基礎建設。
監督並指導資料科學家與資料工程師的工作流程，確保在資料蒐集、處理、建模和部署各環節都符合最佳實務。
與各部門合作，理解業務需求並定義專案範疇，確保資料分析結果能夠真實落地並帶來效益。
建立並維護資料安全與合規機制，確保組織在使用資料時符合隱私與合規要求。
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 (最低資格要求)
至少 8 年使用 Python、R、Java 或類似語言進行資料分析與軟體開發的專案執行經驗。
3 年技術領導職位的資歷，且至少 2 年負責帶領資料科學團隊或跨部門專案的經驗。
熟悉資料科學流程，包括資料蒐集、清理、特徵工程、建模與評估等。
精通資料管線（Data Pipeline）設計與管理，熟悉雲端資料解決方案，如：Databricks、BigQuery、Redshift 等其他大型雲端資料倉庫。
具備良好溝通能力，以及跨部門協作的經驗（如與軟體工程師、業務、行銷或產品部門等）。
具備數據解讀能力，根據解讀後結果進行分析與建議，且能將數據視覺化。
具備 AI 個人化推薦、預測分析、資料分群或其他資料驅動應用的實戰經驗。
優先資格
資訊工程、資訊科學、數學、統計或相關領域的碩士或博士學位。
具備 AI 相關研究經驗，如期刊論文發表、學術研討會參與、研究計畫執行等，能掌握前沿技術並應用於實務。
具備大規模資料處理與分散式系統設計經驗，如 Spark、Hadoop、雲端資料倉庫（BigQuery、Redshift）。
熟悉機器學習、深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）或模型管理平台（MLflow、Kubeflow）。
有雲端服務（AWS、GCP、Azure）、容器（Kubernetes、Docker）以及 CI/CD 的實務經驗。
有統計分析、A/B 測試或成長型策略（Growth Metrics）優化的經驗，能以資料洞察提升業務成效
具備 CDP（客戶資料平台）或 MarTech（行銷科技）整合經驗，能協助營運與行銷團隊有效運用使用者資料進行分群與個人化行銷。
曾帶領或協同資料科學家、資料工程師團隊，熟悉 ETL/ELT 流程與自動化排程工具（如 Airflow、AWS Glue、AWS Data Pipeline），並能因應業務需求彈性調整。
熟悉敏捷開發（Scrum/Kanban）或其他專案管理方法，能協助團隊高效運作。
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