資料科學家(需大直駐點)

1. 數據分析: 進行銷售和會員行為等分析，發現機會和問題，提出活動結果與建議。
2. 會員標籤、會員分群與數據模型開發: 獨立完成機器學習模型(（回歸、分類、聚類等）的設計、訓練與開發任務，用於業務、行銷、商品等部門利用數據，提升業務策略與成效
3. 跨部門協作: 訪談需求單位，配合業務目標，應用AI智能模型與數據技術規劃落地於業務場景之方案。
4. 數據處理與特徵工程: 從零開始進行數據清洗、特徵工程及分析，確保數據質量與模型效能最佳化。
5. 資料建模分析: 透過訓練機器學習模型及數據分析，提供有價值的洞察和建議，以協助業務推展。
6. 技術優化與維護: 監控模型運行效能，進行迭代優化，確保技術方案的穩定性與持續改進