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CDP 與數據策略
●設計 CDP 資料模型,整合多來源數據(網站、APP、社群),驅動行銷自動化。
●定義 KPI/OKR,運用因果推斷設定用戶生命週期策略,確保數據一致性。
模型與演算法設計
●開發基於 Transformer 或 GNN 的推薦系統、用戶分群、流失預測等模型。
●使用 LightGBM 或 PyTorch 迭代模型,優化效能與準確度。
●透過 MLflow 追蹤實驗,確保模型可擴展與可重現。
實驗設計與優化
●規劃 A/B 測試或 MAB 實驗,驗證行銷或產品成效。
●分析結果並迭代資料模型與演算法,推動留存率與營收成長。
技術領導與培養
●與工程團隊合作,透過 Kubeflow 優化 MLOps 流程。
跨部門協作
● 與行銷、產品、工程團隊對接,推進數據驅動專案。
●向管理層展示演算法對業務的量化影響,驅動決策。
資料合規
●設計符合 GDPR、CCPA 的資料模型,確保數據安全與隱私。
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