機器學習/人工智慧工程師 - 黎巴嫩混合辦公
為 Aspire Software 的 Qmatic 產品建構並部署預測、推薦和大型語言模型功能。 開發生產環境模型、資料管線以及代理式自助服務工作流程。
說明
- 開發、訓練、評估並部署用於預測、分類和推薦功能的機器學習模型
- 對提議的模型進行基準測試，執行實驗，記錄技術決策，建立評估標準，並監控已部署的模型
- 將人工智慧和大型語言模型功能嵌入聊天、自動化、個人化和代理式產品體驗
- 在青銅層、白銀層、黃金層和白金層等資料湖獎牌架構中，開發、維護並排查資料擷取、轉換、特徵和資料品質管線
- 透過示範、上線、需求會議和疑難排解討論，與客戶及利害關係人交流
- 與產品管理團隊合作，將客戶和合作夥伴回饋轉化為產品和工程優先事項
- 產出整潔、可維護且經過完整測試的軟體
- 參與新興產品的架構、可重複使用模式和技術方向
- 調查並解決涉及模型、資料和面向客戶事件的生產環境問題
職位要求
- 至少三年在生產環境中開發和交付機器學習或人工智慧系統的專業經驗
- 具備完整機器學習生命週期的實務經驗，包括訓練、微調以及評估分類、迴歸或預測模型
- 能夠評估資料品質、特徵和模型效能，對不同方案進行基準測試並說明模型選擇的理由
- 具備扎實的 Python 技能，並有使用 scikit-learn、XGBoost 或 LightGBM、statsmodels 等開放原始碼機器學習工具的經驗
- 具備扎實的 SQL 知識和 API 設計經驗
- 具備交付人工智慧或大型語言模型功能的生產實務經驗，包括 RAG 管線或向量資料庫等功能
- 有使用 Claude、Cursor 或 GitHub Copilot 等人工智慧輔助編碼工具的經驗
- 具備 Azure、AWS 或 Google Cloud 經驗
- 具備在資料湖獎牌架構中建立雲端資料管線和 ETL 流程的經驗
- 具備部署模型並監控其生產效能的經驗
- 具備出色的溝通能力，能夠自信地進行客戶示範、通話和工作坊
- 工作方式靈活、重視產品、善於合作、積極求知並負責任
- 英語書面和口語流利
- 可靠且注重交付，能夠提供切合實際的估算並及早識別風險
- 擁有活躍的 GitHub 個人檔案或展示個人專案、業餘專案的作品集
- 優先考慮：具備 Java、Spring 或 Spring Boot 經驗
- 優先考慮：接觸過生成式虛擬角色或影片算繪技術
- 優先考慮：熟悉語音轉文字或轉錄工作流程，包括多語言語音輸入
- 優先考慮：熟悉代理編排框架或多步驟工具使用模式
- 優先考慮：具備 Go 經驗
- 優先考慮：具備涵蓋實驗追蹤、模型版本管理和漂移監控的 MLOps 經驗
- 優先考慮：了解 Vue 或 React 與 Node.js 的搭配使用