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CDP 與數據策略
● 設計 CDP 資料架構與數據模型,整合多來源數據,支援行銷自動化。
● 定義數據關鍵指標(如延遲、吞吐量),運用 data observability 確保資料品質與一致性。
高效數據管道建置
● 開發基於 Kafka 或 Flink 的即時數據流,以及 Airflow 調度的批次處理管道。
● 使用 Delta Lake 或 Snowflake 建置數據湖/倉庫,支援電商場景的高效查詢。
● 優化數據處理流程,確保低延遲與高吞吐量。
● 分析數據流效能,持續優化 ETL/ELT 流程,提升可靠度。
跨部門協作
● 與資料科學團隊合作,透過 MLOps 支援模型部署與訓練。
● 與行銷、產品、資料科學團隊對接,推動數據驅動專案。
● 具指導初/中階工程師經驗,能主導技術規劃與問題排查。
資料合規
● 設計符合 GDPR、CCPA 的資料模型與治理流程,確保資料安全與隱私。
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