應用機器學習工程師
建構用於分類、檢索、排序與個人化的正式環境機器學習系統。 開發可靠的模型、評估流程與部署基礎架構。
說明
- 建構並改良用於分類、排序、檢索與個人化的機器學習模型。
- 建立高效率的分類器，並提升模型準確度、精確度、延遲表現與成本效益。
- 運用嵌入向量、混合搜尋與重新排序，提升搜尋關聯性與脈絡檢索效果。
- 開發重視隱私、能從使用者行為中學習的個人化模型。
- 建立評估流程、標註資料集與指標，以評量模型品質。
- 資料充足時，微調並調適既有模型。
- 建構並維護機器學習訓練、推論與部署流程。
- 排除正式環境問題、監控模型效能，並根據實際回饋持續改善。
- 與工程及產品團隊合作，交付可靠的機器學習功能。
職位要求
- 需要具備機器學習經驗。
- 需要具備人工智慧經驗。
- 扎實掌握機器學習基礎與現代神經網路架構。
- 具備在正式環境中建構與部署機器學習模型的實務經驗。
- 具備分類、排序、檢索、推薦系統或個人化方面的經驗。
- 了解模型評估、實驗設計與效能指標。
- 能撰寫符合正式環境品質要求的程式碼，並處理真實資料集。
- 能在模型品質、延遲、成本與可靠性之間取得平衡。
- 具備高度當責意識與問題解決能力。
- 具備嵌入向量、向量搜尋與排序模型方面的經驗。
- 具備正式環境機器學習系統與推論流程方面的經驗。
- 精通 Python 以及 PyTorch 或 JAX。
- 願意完成一項 60 分鐘的程式設計評量。
福利待遇
- 醫療保險
- 牙科保險
- 視力保險
- 儲蓄計畫選項
- 帶薪休假
