ŌURA 首席 AI 資料轉型架構師（混合辦公）
負責推動 ŌURA 在健康資料、產品、工程、科學與業務團隊中的企業級 AI 採用。 建立治理體系、工具鏈、Databricks 與 AWS 平台，以及生產級 LLM 與 RAG 能力。
說明
- 負責跨資料、產品、工程、科學與業務職能的資料 AI 賦能路線圖。
- 透過操作手冊、共用工具、評估方法與可衡量成果，制定可重複的 AI 採用模型。
- 建立用於評估 AI 機會的通用術語與評估框架。
- 指導自研與採購決策、供應商策略以及全組織 AI 技術投資。
- 管理企業 AI 工具集，包括 Databricks 資料與存取整合、多智慧體工作流程、權杖控制和可信資料基礎。
- 與治理、安全、隱私及法務團隊合作，建立負責任 AI 防護措施與可稽核的變更流程。
- 透過可觀測性、生產力實務、資源回收計畫與使用情況分析，提高 AI 支出的效率。
- 制定適用於 TB 至 PB 級 Databricks 與 AWS 環境的資料 AI 架構策略。
- 負責機器可讀資料契約、向量架構、RAG 實作，以及支援生產級 LLM 報告與智慧體 AI 的企業上下文平面元件。
- 評估資料就緒度，並與分析師和工程師協調改善工作。
- 與職能負責人合作重新設計工作流程。
- 透過培訓、實務社群與自助式指導提升內部 AI 能力。
- 將成功試點擴展為全公司標準化實務。
- 連結高階主管優先事項、職能負責人與賦能團隊。
- 使 AI 生產力計畫與工程及業務部門目標保持一致。
- 定義職能 AI 倡議者和 AI 工具管理員的營運標準。
- 在跨公司論壇中代表資料 AI 賦能工作，並向領導層展示採用情況與影響指標。
職位要求
- 至少 8 年將 AI 資料解決方案、產品或技術採用從試點擴展為可持續全組織實務並取得可衡量成果的經驗。
- 有建立持久營運模式、標準流程與衡量體系的經驗，能在單一專案結束後持續發揮作用。
- 具有影響高階主管並圍繞長期技術投資建立共識的實績。
- 深入理解 LLM 及其實作模式，並能判斷實際價值與炒作之間的差異。
- 實際管理過至少一個企業 AI 生產力平台，例如 Cursor、Claude、ChatGPT Enterprise、Glean、Gemini、編碼助手或 LLM API 閘道，包括使用者與群組管理以及設定疑難排解。
- 經常使用 LLM 助手與智慧體，並具備適當的判斷、驗證與核查能力。
- 基於實務經驗，能判斷何時應自研、何時應採購技術。
- 具有企業資料平台經驗，包括使用 AI 或 LLM 的湖倉環境。
- 實際了解多網域或多區域環境中的角色型存取控制與權限管理。
- 有與安全、隱私及法務團隊合作，在受監管或健康敏感場景中定義並實施負責任 AI 控制措施的經驗。
- 能夠影響高階利害關係人，並在沒有正式職權的情況下協調研發與業務部門。
- 能夠建立和維護標準作業流程、操作手冊與培訓材料，使非技術使用者和管理員可以獨立執行。
- 具備出色的書面與口頭溝通能力，能應對從現場疑難排解討論到高階主管指導委員會的不同情境。
- 優先：持有 Databricks Certified Administrator 或 Databricks Certified Data Engineer 認證。
- 優先：熟悉資料網格原則與面向網域的所有權模式。
- 優先：有使用 MLflow、Feature Store 或 Databricks Model Serving 支援 ML 工作流程的經驗。
- 優先：了解用於資料轉換與分析工程的 dbt。
- 優先：具有雲端與 AI 權杖 FinOps 經驗，包括成本分配標籤、預算警示與分層儲存最佳化。
- 優先：接觸過 Databricks Lakehouse Federation 或類似的跨平台查詢聯邦方法。
- 優先：曾擔任 AI 倡議者或領導類似轉型計畫。
- 優先：熟悉 Python、Shell 或設定即程式碼等腳本或設定自動化方式，以減少手動管理。
- 優先：具有健康科技、消費健康、穿戴式裝置或其他受監管、高信任產業經驗。
- 優先：具有為 LLM、RAG 與向量型應用設計生產級資料架構的進階經驗。
- 優先：具有 MLOps 框架、Vertex AI、MLflow 以及生產 AI/ML 生命週期管理經驗。
- 優先：能夠為智慧體 AI 和互動式自助分析系統定義資料需求。
- 工作地點必須在美國；居住於阿拉斯加、德拉瓦州、愛荷華州、密西西比州、內布拉斯加州、南達科他州、西維吉尼亞州或威斯康辛州的申請者不予考慮。
福利待遇
- 具競爭力的薪酬，包括薪資與股權部分
- 健康、牙科、視力與心理健康支援
- 一枚 Ōura Ring，以及員工親友折扣
- 20 天帶薪休假、13 個帶薪假日與 8 個彈性健康日
- 帶薪病假與育嬰假