統一超商資深資料科學家(uniopen客戶資料平台CDP)

【工作內容】 

1. 設計資料模型與數據建模轉化 (Data Modeling)：主導 數據架構規劃與 Medallion 模型設計，定義企業級 Golden Table 規範，確保模型具備高度擴展性以支援 AI/ML 應用。 

2. BI 報表與儀表板開發：根據專案需求，在 Databricks 上以 Python / SQL 建置視覺化儀表板，並主動優化報表讀取效能。 

3. CDP 數據維護：主導 CDP 核心邏輯設計，包含用戶 ID Mapping、行為標籤化及多通路歸因邏輯，建構單一用戶視角 (Single Customer View)。 

4. 數據品質監控：維護數據管道 (Pipeline) 的日常運作，執行數據驗證，確保報表數據一致性。 

5. 跨部門協作／角色：參與業務需求討論，將「商業問題」轉化為「數據需求」，並協助資料科學家準備模型訓練所需的特徵資料。 

6. 推動資料治理：制定並推動資料治理政策與標準，進行元數據管理/權限設計/血緣管理，確保資料資產的管理做法符合最佳實踐。 

【專業能力】【Required】 

1. Python：能運用物件導向 (OOP) 與 Functional Programming 設計模式編寫具備可擴展性、易於維護且可測試 (Testable) 的程式碼。 

2. SQL：熟悉 Join 邏輯、Window Functions 以及效能調優。 

3. 數據模型經驗：具備 Data Modeling (Star Schema / Snowflake Schema) 實務設計經驗。 

4. Databricks / Spark 實務：Databricks 平台操作與實務經驗，能在 Notebook 或 Workflows 中管理資料流程，並深度理解資料分層（Bronze/Silver/Gold）的意義，能根據資料成熟度將資料放置在正確的資料分層，並從中運用 PySpark 或 Spark SQL 處理大規模資料轉換。 

5. 自動化調度：具備至少一種 排程編排工具（Databricks Workflows 或 Airflow）的基礎經驗，能編排並優化複雜的任務排程。 

6. 視覺化工具：具備至少一種 BI 工具經驗（Databricks Dashboard / Power BI / Tableau / Looker），具備基礎的視覺化設計美感，知道如何清楚呈現 KPI。 

【加分條件】【Nice to have】 

1. 零售或電商領域知識：了解零售／電商常見指標（如：AOV、轉化率、歸因模型）。 

2. 數據管理經驗：曾接觸元數據管理與數據治理相關經驗。 

3. 雲端經驗：具備至少一種 AWS / GCP / Azure 雲端平台操作基礎。 

4. CICD：具備 Databricks Asset Bundle / GitHub Actions 經驗，能將數據管道的部署自動化，並導入數據品質監控。 

▲uniopen團隊在做什麼? 

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