$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
如何在團隊發揮數據影響力: 以電商資料科學家為例
Search
LINE Developers Taiwan
PRO
November 04, 2024
Technology
0
93
如何在團隊發揮數據影響力: 以電商資料科學家為例
Event: 台大資料分析與決策社參訪
Spealer: Dan Chen
LINE Developers Taiwan
PRO
November 04, 2024
Tweet
Share
More Decks by LINE Developers Taiwan
See All by LINE Developers Taiwan
NTUAI企業參訪
line_developers_tw
PRO
0
1.8k
Data TECH FRESH企業參訪- Amber
line_developers_tw
PRO
0
3.3k
Data Team 實習分享
line_developers_tw
PRO
0
3.9k
Backend Intern之旅
line_developers_tw
PRO
0
7.1k
清大企業參訪- Ben
line_developers_tw
PRO
0
1.5k
LLM 商品規格萃取大冒險- Vila
line_developers_tw
PRO
0
1.4k
Playwright/MCP/AI -Winter
line_developers_tw
PRO
0
1.4k
LINE EC Product Catalog Development- Rei
line_developers_tw
PRO
0
1.4k
LINE 與 AI 機器人技術應用現況
line_developers_tw
PRO
0
24
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
2
200
AR Guitar: Expanding Guitar Performance from a Live House to Urban Space
ekito_station
0
150
AIBuildersDay_track_A_iidaxs
iidaxs
4
1.3k
オープンソースKeycloakのMCP認可サーバの仕様の対応状況 / 20251219 OpenID BizDay #18 LT Keycloak
oidfj
0
170
MariaDB Connector/C のcaching_sha2_passwordプラグインの仕様について
boro1234
0
1k
Strands Agents × インタリーブ思考 で変わるAIエージェント設計 / Strands Agents x Interleaved Thinking AI Agents
takanorig
5
2k
[Data & AI Summit '25 Fall] AIでデータ活用を進化させる!Google Cloudで作るデータ活用の未来
kirimaru
0
3.8k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
9.9k
LayerX QA Night#1
koyaman2
0
260
Lookerで実現するセキュアな外部データ提供
zozotech
PRO
0
200
ペアーズにおけるAIエージェント 基盤とText to SQLツールの紹介
hisamouna
2
1.6k
TED_modeki_共創ラボ_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
150
Featured
See All Featured
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
svc-hook: hooking system calls on ARM64 by binary rewriting
retrage
1
27
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
0
130
First, design no harm
axbom
PRO
1
1.1k
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
1
860
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
80
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.2k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
1.9k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
51
43k
A Soul's Torment
seathinner
1
2k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.4k
Transcript
None
如何在團隊發 揮數據影響力 以 電商資料科學家 為例
Dan LINE Taiwan EC Dev - Data Scientis Work Experience
Side Project - DS4G X 4 - Data Consultant - TWiDS (WiDS) Ambassador - Publish (TF 2.0 Relted books) Intern X 4 - 軟體業 - 製造業 - 廣告業 - 金融業
01 02 03 04 我所在的數據團隊 DS所面臨的問題 如何發揮影響力解決 你所想像的數據團隊 05 Q&A
CONTENT
你所聽過的數據團隊長相 01 你所想像的 數據團隊
Centralized or Embedded Model 特點項目文字 特點項目 Chaos (Mostly) 特點項目文字 特點項目
特點項目文字 特點項目
一般來說,Data Team 演化
LINE EC-Data Dev 02 我所在的 數據團隊
2100 特點項目文字 EC-Data Dev Team 2021 特點項目文字 特點項目字 特點項目文字 Data
Engineer * 3 Machine Learning Engineer * 2 Engineering Manager Data Scientists * 1 Hadoop、 Airflow、 CI/CD、 Pyspark、 Pytorch、 Airflow、API 都會一點點 但不專精 :D *https://www.flaticon.com/
Task Workflow Task Demand Demand Analyze Task Split (Ticket) ETL
Design Deploy *https://www.flaticon.com/
千奇百怪 03 DS所 面臨的問題
情境一 有一天,PM在Scrum Meeting上開出了一個奇幻的需求 A PM: 我需要一個推薦系統,他必須能夠精準推薦用戶需求 DS: 能不能更清楚的告訴情境,以及你認為精準的定義 A PM:
情境就是在首頁,就是推薦用戶喜歡的東西 DS: 那什麼時候要上線? A PM: 大概三個Sprint吧,分析與研究、實作、API DS: …………………………………………………………………… *https://www.flaticon.com/
情境二 當推薦系統做出來後...PM人工驗收時.... A PM: 我感覺好像沒有很準 DS: 能不能更清楚的告訴情境,以及你認為哪裡不準 A PM: 都是推薦類似的商品
DS: 那我告訴你相關的Metrics …. …. A PM: 我感覺應該要再加一些rule上去 DS: …………………………………………………………………… *https://www.flaticon.com/
情境三 PM我像要做一個熱門推薦 A PM: 我的條件有以下....等Rule。 DS: 能不能更清楚的告訴情境,這樣的Rule您是怎麼認為的? A PM: 我覺得啊
:D DS: …………………………………………………………………… A PM: 那就這樣說好,我來開票 DS:修但幾類,我們應該先從EDA等方面著手以及你最重要的目的 *https://www.flaticon.com/
分工、團隊合作 04 如何發揮 影響力解決問題
工作流程 正常來說... 當需求出現 DS必須將需求, SPEC釐清 透過Data-Driven 以及 演算法 Trade- off
研究找出最合適 的方法 針對DS分析的Data Source pipeline化 針對DS分析的 Feature 以及 演算 法 (notebook), Production化。以 及製作API Validation 模型以及與 PM溝通相關狀況 *https://www.flaticon.com/
實際來說... 人人必須雙刀流 ~三刀流
For Intern / Junior 05 Case Interview
General... Coding Skills Business Concept * 箭頭方向程度越高 Intern Junior *
Basic skills * Basic Knowledge * Domain Knowledge * Advance skills test * Basic domain * Knowledge Set (Requirement)
None
None