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🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 💼 工作內容 作為資深數據科學家，您將在集團客戶數據平台(CDP)團隊擔任核心角色，負責整合、分析並應用來自集團旗下多個電商平台與實體門市的海量消費者數據，打造AI驅動的個人化體驗，提升客戶忠誠度與營收。 核心職責： CDP與數據策略規劃 設計前瞻性的CDP資料模型，無縫整合來自網站、APP、社群與實體門市等多元數據源 建立驅動行銷自動化的數據架構，連結消費者全旅程體驗 定義關鍵績效指標(KPI)與目標(OKR)，運用因果推斷建立用戶生命週期策略 確保跨平台數據一致性與品質，支援集團決策 AI模型與演算法開發 開發基於Transformer架構或圖神經網絡(GNN)的先進推薦系統 建立用戶分群、流失預測、終身價值(LTV)評估等關鍵模型 使用LightGBM、PyTorch等工具持續迭代優化模型效能與準確度 透過MLflow追蹤實驗結果，確保模型可擴展與可重現性 實驗設計與業務優化 規劃A/B測試或多臂老虎機(MAB)實驗，科學驗證行銷策略與產品功能有效性 深入分析實驗結果，持續迭代數據模型與演算法 以數據驅動方式提升用戶留存率、轉換率與整體營收 技術領導與跨部門協作 與工程團隊合作，透過Kubeflow優化MLOps流程，實現模型部署自動化 與行銷、產品、業務團隊密切協作，推動數據驅動的創新專案 向高階管理層展示AI演算法對業務的量化影響，有效推動決策 確保資料模型符合GDPR等國際隱私標準，強化數據安全與用戶隱私保護 💻 使用技術 您將有機會使用和精進以下尖端技術： 程式語言：Python、Java、Scala 大數據處理：Apache Spark、Apache Kafka、Airflow 數據存儲：Snowflake、Delta Lake、BigQuery 機器學習：PyTorch、LightGBM、Transformer架構、圖神經網絡(GNN) MLOps：MLflow、Kubeflow、Docker、Kubernetes 雲端服務：AWS、GCP、Azure CDP工具：企業級客戶數據平台架構與整合工具

・負責收集、清理、管理平台內外部數據，確保資料完整與正確，打造可供分析使用的數據集・監控數據質量與資料庫模型，持續優化數據處理流程・分析用戶行為（活躍、留存、付費）、市場活動成效及用戶來源渠道・應用統計、ML/DL 和生成式 AI 技術來建立使用者分類、詐欺偵測、情緒分析和其他目標的功能・以數據支持產品優化，協助設計及分析A/B測試・與其他產品開發團隊合作，了解他們的業務需求，如潛在用戶名單、用戶風險分析，制定並完成端到端分析，包括資料收集、分析、持續擴展交付和演示・使用Tableau/Power BI設計並維護BI報表，推動數據自助化・結合業界Knowhow與指標洞察，提出實際可行的解決方案

1.風險數據分析 ・蒐集並分析遊戲相關交易數據，偵測異常與高風險行為・建立可視化風險控管儀表板，提供同仁觀察及定位出風險點・建立並優化風險模型，包含詐欺偵測、異常遊戲行為分析 2.監控與報告・建立即時監控系統，追蹤玩家與交易動態，提供即時風險警示・定期產出風險控管報告，協助管理層決策 3.跨部門合作 ・支援營運、產品與客服團隊，提供數據洞察，降低業務風險・制定風險控管流程與防範措施・協助內部人員辨識風險與詐騙手法

【Responsibilities】 設計、構建和維護可靠的數據管道，以自動化數據收集、處理和存儲過程 使用 Python 進行數據清洗、轉換和聚合，以支持數據分析和報告 優化數據架構和數據庫設計，以提高數據處理的效率和規模 實施數據質量控制和監控措施，以確保數據的準確性和完整性 探索和評估新技術和工具，以改善數據分析和模型開發的工作流程 與跨職能團隊合作，包括資料科學家、商業分析師和工程師，了解數據需求，提供滿足業務目標的解決方案。

🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 工作內容介紹 領導團隊：帶領資料科學家與資料工程師團隊，訂定技術目標，打造以成長與創新為核心的團隊文化。 技術路線圖：規劃並執行資料科學與AI技術策略，導入機器學習平台與雲端資料解決方案，確保系統高效與可擴展。 跨部門協作：與工程、行銷與產品團隊合作，將業務需求轉化為數據驅動的解決方案，推動個人化推薦與預測分析專案。 資料合規：確保資料處理流程符合隱私與合規要求，建立安全且穩健的資料管線。 專案管理：監督資料蒐集、建模與部署流程，確保專案成果能有效落地並創造商業價值。 使用的技術 程式語言：Python、R、Java 雲端平台：AWS、Google Cloud Platform（BigQuery）、Azure（Redshift、Databricks） 大數據技術：Spark、Hadoop、Airflow、AWS Data Pipeline 機器學習框架：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Kubeflow 容器與CI/CD：Kubernetes、Docker 其他：ETL/ELT流程、敏捷開發（Scrum/Kanban）、A/B測試、CDP與MarTech整合

🎠 Company highlights - 遊戲娛樂集團 🎰 超過百人以上團隊擴編🎡- 五年以上資深資料庫RDBMS / NoSQL 轉換與大數據處理 - 部分遠端:每週四五 聯繫兩天遠端工作模式規劃並執行從 Oracle 等傳統 RDBMS 到 NoSQL 系統的資料遷移。 根據不同的業務與資料使用場景，選型合適的 NoSQL 解決方案（如 MongoDB、Cassandra、Redis、ClickHouse、Neo4j 等）。 設計與實作具彈性的 ETL / CDC 解決方案，確保資料同步與整合效率。面對每日數十億筆資料的高資料量環境，提出並實作具延展性的資料處理策略。進行 NoSQL 系統效能調校（Performance Tuning），改善查詢與寫入效能。與資料科學、後端工程與架構團隊密切合作，確保整體資料基礎架構穩定與高效。

建構與維護 AI 應用微服務架構，使用 FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy 等技術堆疊整合 OpenAI API、HuggingFace 模型與內部 LLM 推論流程，開發彈性可擴展的 inference pipeline與資料科學家合作，協助 AI 模型部署與效能最佳化使用 Docker 與 K8s 建立容器化部署流程，實現 DevOps 自動化與多環境可遷移性實作 CI/CD pipeline（GitHub Actions、Terraform 等），佈署至 GCP/AWS 等雲端平台設計穩定與高可用的 RESTful API / event-driven 架構，提供高品質產品對外服務介面參與跨部門產品設計與開發週期，實現 AI 功能與用戶需求之間的最佳整合

🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 【工作內容】 你將成為企業數據基礎架構的核心工程師，協助打造能支撐數百萬筆用戶行為與交易資料的即時數據平台： CDP 數據架構設計：規劃資料模型、整合多元來源，提升行銷科技自動化能力 即時與批次資料處理：使用 Kafka、Flink 建構流處理系統；以 Airflow 調度高效批次流程 數據湖與查詢效能：應用 Delta Lake、Snowflake 提升查詢速度與資料整合效率 資料品質與監控：導入 data observability，確保資料一致性與可追蹤性 跨部門合作與技術領導：與行銷、產品、資料科學團隊密切合作，支援 MLOps 與模型部署 資料合規與治理：設計符合 GDPR、CCPA 的資料管理機制，落實企業資料安全策略 【使用技術】 程式語言：Python / Java / Scala 即時處理：Apache Kafka、Apache Flink 批次處理與排程：Apache Airflow 數據平台：Snowflake、Delta Lake、BigQuery 雲端平台：AWS / GCP / Azure 其他：Databricks、Kubernetes、Docker、CI/CD、MLOps