資料科學家，搜尋相關性 - 聖地牙哥（混合辦公）
負責提升 Stefanini 全球技術服務搜尋相關性與排名的資料科學家職位。 運用機器學習、Elasticsearch 與 Learning to Rank，改善搜尋品質與使用者體驗。
說明
- 負責搜尋引擎相關性模型的分析與設計
- 應用資料科學與機器學習技術提升內容可發現性
- 最佳化結果排名，強化搜尋體驗
- 評估搜尋引擎效能並找出改善機會
- 分析歷史搜尋資料，包括查詢、點擊、轉換與購買紀錄
- 設計混合詞法與語意排名模型，包括倒數排名融合（RRF）
- 建立 Learning to Rank 模型的訓練資料集
- 定義並監控 NDCG 與 MRR 等排名品質指標
- 與搜尋工程師合作，實施以分析為基礎的改善措施
職位要求
- 具備資料科學與機器學習背景
- 具備統計分析與資料建模經驗
- 了解 Elasticsearch 與搜尋引擎
- 熟悉 Python、SQL 與資料分析
- 具備出色的分析思維
- 具備協作精神並以結果為導向
- 擁有電腦工程、資料科學、統計學、數學或相關領域學位
- 具備將資料科學與機器學習應用於大型資料集的經驗
- 了解搜尋引擎、Elasticsearch、Learning to Rank 與模型評估指標