
資深機器學習基礎架構工程師
在 Unity 建置分散式訓練系統、資料管線與模型服務基礎架構。 支援用於遊戲及工業應用的遊戲引擎與 3D 創作平台。
說明
- 為模型訓練與實驗建立並維護資料和特徵管線。
- 建置並改善分散式訓練基礎架構。
- 使用工作流程協調工具運作多階段機器學習管線。
- 支援模型服務與部署,讓模型能從訓練階段可靠地進入正式環境。
- 透過監控、警示、資料集驗證與測試,提升可重現性與可靠性。
- 從設計到推出,主導經理職責範圍內的專案。
- 診斷異常或不一致的管線與訓練問題,並將反覆出現的模式轉化為改善措施。
- 滿足近期交付需求,同時推進平台的整體發展方向。
- 與機器學習工程師、研究人員及跨團隊同事合作。
- 向經理與總監溝通進度及取捨。
- 透過學習新工具與技術堆疊中的新領域,因應團隊優先事項的變動。
職位要求
- 具備在正式環境建置機器學習基礎架構、資料平台或分散式系統的經驗。
- 具備扎實的 Python 技能,以及處理資料密集型工作負載的經驗。
- 具備機器學習框架(例如 PyTorch)及分散式運算工具(例如 Ray 或 Spark)的實務經驗。
- 具備學術環境以外的資料管線、模型訓練工作流程或大型資料集相關經驗。
- 能跨機器學習技術堆疊工作,並快速學習不熟悉的工具與系統。
- 善於從模糊或不一致的問題中找出模式,並將其轉化為實際可行的技術需求。
- 溝通清楚,能與同儕、經理及合作團隊協力工作。
- 具備電腦科學、機器學習、系統或相關領域的學士學位,或同等實務經驗。
- 具備英語口說與書寫的專業熟練能力。
- 優先條件:具備 Kubernetes 與 GCP 或 AWS 等雲端基礎架構經驗。
- 優先條件:熟悉 Prometheus 或 Grafana 等可觀測性工具。
- 優先條件:具備 Airflow 或 Prefect 等工作流程協調系統經驗。
- 優先條件:具備 Triton、KServe 或 Ray Serve 等模型服務框架經驗。
- 優先條件:接觸過大型資料平台,包括資料湖、資料倉儲及 Kafka 等串流系統。
- 優先條件:熟悉特徵儲存庫或實驗平台。
福利待遇
- 健康、人壽與失能保險。
- 通勤補助。
- 員工持股。
- 退休與退休金計畫。
- 休假與個人假期。
- 育嬰假與家庭照護計畫。
- 辦公室提供餐點與零食。
- 心理健康與身心福祉計畫及支援。
- 員工資源團體。
- 全球員工協助計畫。
- 培訓與發展計畫。
- 志工服務與捐款配對補助。
- 股權獎勵。
- 可參與公司獎勵計畫,包括年度酌情獎金或銷售佣金。









