機器學習維運工程師，身分解析
將 Bridg 的身分解析模型導入 PAR Technology 餐飲軟體平台的正式環境。 建置 AWS 與 Spark 管線、CI/CD、監控，以及可供代理程式查詢的資料介面。
說明
- 將 Bridg 的身分解析模型從筆記本環境移轉至具備監控與自動化能力的正式環境。
- 建置並維護可靠、可擴充的資料與機器學習管線。
- 撰寫測試，並為比對資料新增可觀測性。
- 最佳化 Spark 作業並建置 CI/CD 工作流程。
- 強化系統測試與文件。
- 與資料科學團隊合作，交付正式環境可用的機器學習系統。
- 進行探索性資料分析並調查資料品質問題。
- 維護特徵管線，確保模型訓練與服務環節的一致性。
- 評估冠軍模型與挑戰者模型，並標記異常結果。
- 建立輕量型介面，讓代理程式工作流程能查詢身分解析結果。
- 使用 AI 協助撰寫與重構程式碼、基礎架構即程式碼、設計文件、日誌與執行摘要、資料集探索，以及評估案例產生。
- 向 Bridg 產品總監回報。
職位要求
- 具備 2–4 年建置正式環境資料或機器學習系統的經驗。
- 擁有電腦科學、資料工程或相關領域學士學位，或具備同等實務經驗。
- 具備建置及維護自動化且經過測試的機器學習或資料管線之經驗。
- 具備改善資料或機器學習工作流程 CI/CD 的經驗，包括以 Git 為基礎的流程、自動化單元與整合測試，以及透過分支將變更逐步推進至開發、預備與正式環境。
- 具備使用 Airflow、Step Functions 或 Databricks Workflows 等工作流程編排工具的經驗，並了解重試、回填、SLA 監控與警示。
- 熟悉 MLflow 等實驗追蹤與模型登錄工具。
- 接觸過監控與可觀測性、資料品質與結構描述漂移檢查，以及輸入與輸出分布漂移。
- 具備基礎架構即程式碼、機密管理及可重現 Python 環境的經驗。
- 具備 AWS 服務的正式環境經驗，包括 S3、EMR、Glue、Step Functions、Lambda、IAM 與 CloudWatch。
- 了解 Spark 效能主題，包括資料傾斜、shuffle、spill、分割與聯結策略。
- 具備將處理後的輸出提供給 Redshift 等下游系統的經驗。
- 能夠進行探索性資料分析與資料品質調查。
- 具備建置及維護特徵管線，並維持訓練與服務一致性的經驗。
- 具備應用統計學基礎，包含機率、假設檢定、抽樣與評估指標。
- 熟悉 Python 資料科學工具組，包括 pandas、scikit-learn 與 PySpark。
- 對以 LLM 為基礎的代理程式資料整合有興趣，並願意建置 MCP 伺服器、REST 或 GraphQL 端點、結構化資料流等介面。
- 處理資料契約時具備良好判斷力。
- 能自在處理包含個人識別資訊的資料集。
- 日常使用 AI 程式設計助理，並負責審查及測試 AI 產生的程式碼。
- 必須依法獲准在美國或加拿大工作。
- 不得簽有妨礙受僱於 PAR 的競業限制協議。
福利待遇
- 符合獲得獎金的資格。
- 視適用情況，可能提供佣金及／或股權等額外薪酬。
- 可在符合資格的地點遠端工作。
- 為身心障礙人士提供合理便利。
