資料科學分析師，機器學習與生成式 AI
為美國運通客戶服務打造機器學習、生成式 AI 與推薦解決方案。分析客戶及營運資料，強化個人化服務並提升服務團隊的工作效率。
說明
- 開發分析解決方案、預測模型和決策方法，以改善客戶服務、個人化體驗、同事效能和營運。
- 分析客戶、行為、互動及營運資料，找出模式和機會。
- 建立特徵、驗證假設，並將發現轉化為實用見解和解決方案。
- 透過建模、實驗和驗證，建置並評估機器學習及生成式 AI 解決方案。
- 參與代理式 AI 工作流程、以 Transformer 為基礎的推薦、對話式 AI 和大型語言模型應用，以及個人化或下一最佳行動解決方案。
- 協助設計和分析實驗，衡量模型品質、業務影響及改善空間。
- 撰寫高品質分析程式碼，並與資料、技術和平台團隊合作，實作、部署、監控和改善決策科學解決方案。
- 與跨職能團隊協作，清楚傳達發現，並將技術成果轉化為實用建議。
- 持續掌握機器學習、生成式 AI、推薦系統和決策智慧領域的發展。
- 評估相關方法，並協助在 GSDS 建立可重複運用的實務做法。
職位要求
- 具備工程、電腦科學、數學、統計、經濟或金融等量化領域的碩士學位。
- 具備資料科學、機器學習、進階分析或其他量化領域的相關學術、實習或專業經驗。
- 熟悉 Python、SQL 或類似分析工具。
- 具備開發機器學習模型的基礎經驗，例如樹狀模型、迴歸、分類或分群模型。
- 曾透過課程、專案或其他方式接觸大型語言模型、生成式 AI 或現代深度學習。
- 具備出色的分析與概念思考能力，包括建構問題架構、快速學習及因應模糊情況。
- 具備清楚的書面和口語溝通能力，並能跨職能協作。
- 優先條件：曾接觸代理式 AI 架構、Transformer 架構、以 Transformer 為基礎的推薦、對話式 AI、大型語言模型應用、嵌入或語意建模。
- 優先條件：曾接觸個人化、推薦系統、下一最佳行動、最佳化、實驗或客戶決策。
- 優先條件：具備使用結構化或非結構化資料，以及分析或機器學習解決方案的專案或工作經驗。
- 優先條件：熟悉模型或 AI 評估，以及基本的正式環境部署、監控、MLOps 或 LLMOps 概念。
- 優先條件：對客戶服務有興趣，並能將技術工作連結至可衡量的客戶與業務成果。
- 在適用法律法規允許的範圍內，成功完成背景查核。
福利待遇
- 具競爭力的底薪。
- 獎金激勵。
- 提供財務健康和退休規劃支援。
- 依工作地點提供完善的醫療、牙科、視力、人壽保險及失能保險。
- 依職務和業務需求，提供彈性的混合辦公、到辦公室工作或虛擬辦公安排。
- 依工作地點提供優渥的帶薪育嬰假。
- 依工作地點，可免費使用由護理師和醫師駐點服務的全球健康中心。
- 透過 Healthy Minds 計畫提供免費且保密的諮詢服務。
- 職涯發展和訓練機會。
