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腦力激盪進階三部曲

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2018年4月號

數據長:求職求才資料的煉金師

案例2:104數據長呂承諭
呂承諭 Cheng-Yu Lu , 採訪整理■林惠君 Joyce Lin
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擅長資料探勘的呂承諭要將104的龐大資料量淬煉成金。
國內人力銀行龍頭一零四資訊科技(以下簡稱104),成立超過二十年累積的成果。目前,104的平均每天訪客約51萬人,全月不重複訪客約454萬人,網站瀏覽頁面每天逾千萬,每月高達兩億,林林總總交織出來的資料量以億計。其中扮演數據煉金師的,就是104首位數據長(CDO)─呂承諭。

求職會員672萬、企業會員33萬、常態性工作職缺76萬,這是國內人力銀行龍頭一零四資訊科技(以下簡稱104),成立超過二十年累積的成果。目前,104的平均每天訪客約51萬人,全月不重複訪客約454萬人,網站瀏覽頁面每天逾千萬,每月高達兩億,林林總總交織出來的資料量以億計。

這些硬梆梆、冰冰冷冷的數字,以前無人或無力探勘;但隨著演算法的進步,透過大數據分析,已經可以被淬煉成金。

扮演煉金師的,就是104首位數據長(CDO)─呂承諭。

「我的工作,就是要把data(數據)煉成金,」不到四十歲的呂承諭,從大學念資工系迄今,與數據為伍將近二十年。

呂承諭出自於學界,專長是資料探勘、社群網絡及機器學習,除擁有暨南大學資訊工程博士學位,也在法國取得南錫第二大學應用數學系雙聯博士學程,在中研院資訊科學研究所擔任博士後研究員,期間參與入口網站─蕃薯藤搜索引擎的開發工作。也因為這個產學合作的實戰經驗,2011年被借調至痞客邦擔任資料科學家,負責開發站上搜尋引擎及分群分類演算法。

兩年後,呂承諭被延攬為痞客邦技術長兼大數據平台 PM,除痞客邦外,還串連城邦集團旗下網站的使用者資料,如《商業周刊》、遊戲基地、《美麗佳人》等合計約二十個網站,有效運用數據於痞客邦的文章推薦及廣告推播。

從中研院的研究數據,到進入業界「玩數據」,與數據共舞的呂承諭可以說是愈玩愈大。勇於自我挑戰的他,在2017年加入104的六百人團隊,擔任104有史以來第一位數據長(CDO)。

善用數據,優化使用者體驗

104也是台灣企業設置數據長的先驅。為什麼104不稱這個職位為數位長,而是數據長呢?

原來,104想要強化對大量數據的重視,冀望這位資料探勘專家充分利用大量數據來優化產品,提供使用者更好的體驗。

呂承諭直指,過去二十年來國內設計網站有三大疏忽,第一是不夠重視使用者體驗;第二是精準度不高,第三是疏於運用數據。因此,他的任務,是讓104使用者在網站漫遊時,能更快、更精準達成求職或求才目的。

如何將資料煉成金,需要有一支兵強馬壯的隊伍。

呂承諭上任後,組成一個二十多人的研發團隊。包括他在內,有四位博士資料科學家,各自擅長中文斷詞斷句的語意分析、機器學習,及社群網路。另外,還有十多位專精Amazon、關鍵字、大數據平行化運算等領域的資料工程師,及統計、心理學及企業管理等領域的專家。

過去一年來,團隊完成的工作,包括將104的大數據建置並串流到AWS(Amazon Web Service),讓每天瀏覽幾百萬人次,幾十億筆的資料量,均上傳到亞馬遜(Amazon)的雲端運算,以及將履歷表做斷詞斷句的拆解、優化搜尋關鍵字等。

同樣都是運用演算法,對象是人或物的難易程度大不同。相較於在痞客邦或其他電商做關鍵字的演算法,沒有時間及庫存問題,例如不同的人打上「牛肉麵」關鍵字,排名第一的都是同一家店,但在104卻不是這麼簡單。

在104的挑戰在於進行「工作推薦」的演算法難度較高,求職者的履歷表,如果加入求職者的家庭、學校,甚至是同學的圖像(graph),或性格取向,工作推薦順序就會不一樣。

這一年來,104的主網頁外觀並沒有太大改變,但後端卻在做大規模改革。與2016年相較,2017年的主動求職率下降,媒合率卻足足成長一成,這正是歸功於精準的工作推薦。

自今年起,呂承諭正式兼任資訊長,包括原有的研發團隊,再加上五十多人的資訊工程開發團隊,麾下近八十人。他比喻,專長數據的研發團隊有如他的左手,當左手邊的研發成果,可以直接貫通到右手的技術開發工程,讓資訊開發工程的過程中直接導入數據概念。

104在2014年展開升級「第二代人力銀行」的轉型大計,雲端、行動、開放及社群是重中之重,並開放這些平台給第三方使用,而這些都需仰賴多年來累積的大數據。

呂承諭認為,現在的工作是讓伯樂不必在茫茫大海中撈針,可以更有效率地找到千里馬,也讓良駒不至於奔馳千里遇不到伯樂。「我的工作可能因此改變一個人或一群人的人生,」這是他最大的成就感來源。



呂承諭 Cheng-Yu Lu

現職:104數據長
學歷:暨南大學資訊工程學系博士、法國南錫第二大學應用數學系雙聯博士學程
經歷:中研院資訊所博士後研究、痞客邦技術長兼大數據平台 PM



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