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・與產品、風控、運營團隊協作，針對業務需求定義資料模型與監控指標・建置 ETL 流程，收集與清洗來自平台的行為數據（如下注記錄、轉碼、點擊行為）・開發與維護異常偵測模型（如洗碼對打、機器人行為、套利用戶）・利用機器學習或統計模型預測玩家留存、LTV、流失風險・設計風控策略，提升平台資金與行爲風險控制能力・定期產出分析報告，提出可行的產品或營運優化建議

🏢 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

🏢 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

【Responsibility】負責設計並部署具高可用性、擴展性與安全性的 GCP 雲端架構，確保能滿足業務成長與技術演進需求。檢視並分析現行系統結構，提供效能強化與上雲轉換的建議與實施計畫。熟悉並管理 GCP 運算與網路核心服務，例如 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、VPC、Cloud Interconnect、Cloud Armor 等，確保基礎環境穩定運作。擅長建置雲端資料解決方案，包含 Cloud SQL、Cloud Spanner、Firestore、BigQuery 等 GCP 資料相關服務的規劃與效能優化。導入 Infrastructure as Code（IaC）流程，運用 Terraform、Deployment Manager 等工具進行資源自動化部署與版本控管。建立完善的監控與告警架構，使用 Cloud Monitoring、Cloud Logging 等服務確保系統效能穩定與資安合規，並能獨立進行故障診斷與效能調校。協助規劃並落實 AI/ML 解決方案，包含應用 Vertex AI、Vision AI、Gemini API 等工具整合智慧功能至產品或流程中。熟練操作 AutoML、BigQuery ML 等工具，進行模型訓練、部署與監控管理，強化機器學習生命周期管理能力。作為技術顧問角色，支援客戶解決複雜問題，並協調內外部團隊資源，促進專案順利推進。持續追蹤 GCP 生態系最新技術與服務更新，並將實務經驗轉化為可複製的最佳實踐應用至團隊中。

🏢 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