台北市士林區
儲配╱運輸物流
數據科學家
面議（經常性薪資4萬含以上）
1. 分析與建模
• 根據業務需求，定義問題並建立資料科學模型以解決商業問題（如預測、分群、分類、推薦等）。
• 用統計學與機器學習方法進行資料探索、假設驗證與模式辨識。
• 負責模型開發、訓練、調參與驗證，並持續優化模型效能。
2. 資料處理與工程
• 負責資料收集、清洗、轉換與整合，建立高品質的分析資料集。
• 撰寫 ETL/ELT 程式與流程（使用 SQL、Python、Airflow 等工具）。
• 協助資料治理與資料標準化，確保資料品質與一致性。
3. 商業洞察與決策支援
• 分析業務流程與客戶行為，找出潛在問題與機會點。
• 將分析結果視覺化（使用 Tableau、Power BI 或 Python 視覺化工具），撰寫報告並提出策略建議。
• 與產品、行銷、業務等跨部門合作，將數據應用於實際業務場景中。
4. 模型部署與維運
• 將模型部署至生產環境，設計監控與回訓機制（MLOps）。
• 使用相關工具（如 MLflow、Docker、Kubernetes、SageMaker）維護模型生命周期。
• 協助建構自動化資料分析流程與平台。
5. 追蹤人工智慧、生成式 AI、機器學習演算法等技術趨勢。