軟體工程師，資料與 AI/ML——班加羅爾現場辦公
作為軟體工程師，打造馬士基可重複使用的資料、AI/ML 與生成式 AI 平台。 開發可擴充的資料管道、機器學習解決方案，以及支援供應鏈智慧的代理式 AI 能力。
說明
- 為資料密集型工作負載設計並交付可擴充的資料與 AI 系統
- 從多元資料來源建立可信賴的資料基礎與可重複使用的產品
- 開發符合業務需求的可靠批次、串流與近即時資料管道
- 透過資料普及化與自助服務能力促進可信賴的資料存取
- 實作資料品質、治理、血緣、中繼資料、安全性與可觀測性能力
- 為應用程式、機器學習模型、生成式 AI 與 AI 代理定義共用的業務情境與語意
- 將用於預測、預報、風險分析、異常偵測、推薦與最佳化的機器學習解決方案投入生產
- 使用 RAG、嵌入、向量搜尋與工具呼叫交付可投入生產的生成式 AI 與大型語言模型應用程式
- 開發能以可信賴資料進行推理、使用工具與 API、提出建議並採取行動的代理式 AI 系統
- 為 AI 與代理式系統建立防護機制、存取控制、監控與人工監督
- 開發連接資料、應用程式與 AI 能力的可重複使用 API、服務與工作流程
- 在能帶來價值時採用 Pipedream 或同類工作流程工具
- 在可擴充性、可靠性、安全性、效能與成本之間取得平衡，做出技術與架構選擇
- 透過測試、CI/CD 與可觀測性強化工程實務
- 參與架構評估、技術設計與程式碼審查
- 指導工程師並為共用工程與架構標準作出貢獻
- 與工程師、資料科學家、架構師、產品團隊及供應鏈專家合作
- 為馬士基下一代數位供應鏈智慧平台作出貢獻
職位要求
- 至少四年軟體工程、資料工程、AI/ML 工程或相關領域經驗
- 具備設計與交付可擴充、分散式、資料密集型系統的經驗
- 具備參與或負責資料或 AI 平台架構與技術設計的經驗
- 具備紮實的 Java 與 Python 程式設計能力
- 熟悉資料架構、資料建模、分散式系統與資料處理
- 具備大規模建構資料管道、資料產品或資料平台的經驗
- 具備 Kafka、Spark、Databricks、Flink 或同類技術經驗
- 具備使用關聯式及/或 NoSQL 資料庫的經驗
- 了解資料品質、治理、中繼資料、血緣與可觀測性
- 具備將機器學習模型投入生產的實務經驗，包括部署、監控與評估
- 具備開發實用且可投入生產的生成式 AI 與大型語言模型應用程式經驗
- 了解 RAG、嵌入、向量搜尋、工具呼叫與大型語言模型評估
- 具備 AI 代理與代理式工作流程經驗或深入接觸
- 了解 AI 安全性、防護機制、存取控制與人工監督
- 具備至少一個雲端平台的經驗，例如 Azure、AWS 或 Google Cloud
- 具備涵蓋自動化測試、CI/CD 與生產營運的紮實軟體工程實務
- 具備出色的溝通與問題解決能力
- 採用專注於可重複使用能力的平台導向方法
- 優先：具備物流、航運、運輸或供應鏈經驗
- 優先：具備即時與事件驅動架構經驗
- 優先：具備 MLOps 與模型監控經驗
- 優先：具備生產級 RAG、AI 代理或代理編排經驗
- 優先：具備 MCP 或同類代理與工具整合模式經驗
- 優先：具備知識圖譜、語意模型或實體解析經驗
- 優先：具備 Pipedream 或類似工作流程與整合平台經驗
- 優先：具備 Docker、Kubernetes 與雲原生架構經驗
- 優先：具備領導大型平台技術設計或架構的經驗
福利待遇
- 馬士基致力於營造多元且包容的工作環境
- 馬士基是機會均等雇主
- 在申請與招聘過程中提供調整與便利支援