データアナリスト at MEXC

職務内容

主な責任

• 機械学習モデルのトレーニングに使用するため、ユーザー会話、質問タイプ、回答内容などのカスタマーサービスデータを収集、クリーニング、注釈付けします。これには、アルゴリズム処理に適した構造化形式への生データの整理が含まれます。
• カスタマーサービスデータにおける最適なパフォーマンスを確保するため、モデルトレーニングプロセスを監視します。これには、精度、応答時間、ユーザー満足度などの指標を追跡し、潜在的なボトルネックやエラーを特定することが含まれます。
• 厳格なテストと分析を通じて、カスタマーサービスデータにおけるモデルのパフォーマンスを評価します。これには、誤分類率や文脈のギャップなどの弱点を特定し、ターゲットを絞った改善を提案することが必要です。
• カスタマーインタラクションのパターンを分析することで、テクニカルサポート、アカウント問い合わせ、セキュリティ懸念などのユーザー問題を特定します。データに基づいた戦略を通じて根本原因に対処し、ユーザー満足度を向上させるソリューションを開発します。
• 透明性を確保するため、カスタマーサービスデータ、トレーニング、評価プロセスを文書化し報告します。継続的改善イニシアチブをサポートするため、調査結果と推奨事項をカスタマーサービスチームと共有します。

求めるスキル

• 包括的なカスタマーサービスデータセットを収集するための、ウェブスクレイピング、API統合、手動データ入力などのデータ収集技術に精通していること。
• 機械学習アプリケーション向けに一貫性、完全性、関連性を確保するため、データをクリーニングおよび前処理する強力な分析スキル。
• カスタマーサービス成果を改善するモデルをトレーニング、検証、展開するための機械学習フレームワークとツールの経験。
• モデルパフォーマンス指標を解釈し、カスタマーサービスプロセスの改善につながる実践的な洞察に変換する能力。
• クロスファンクショナルチームと協力し、調査結果を明確かつ簡潔に提示する優れたコミュニケーションスキル。
• 組織の目標とデータ戦略を整合させるための、カスタマーサービスのベストプラクティスと業界標準の知識。
• 収集から評価までの全ライフサイクルにおいてデータの正確性と整合性を確保するための細部への注意。
• 複雑な顧客問題に対処し、実世界のアプリケーション向けにモデルパフォーマンスを最適化する問題解決の専門知識。
• ステークホルダーに効果的に洞察を伝えるレポートとダッシュボードを作成するためのデータ可視化ツールの経験。
• 品質と効率の高い基準を維持しながら、独立して作業し、複数のタスクを同時に管理する能力。