資深人工智慧資料科學家
研究並部署自然語言處理、機器學習及生成式人工智慧能力，支援 Conga 的商業營運與營收生命週期平台。從實驗到正式環境，打造智慧解決方案。
說明
- 探索新興的自然語言處理、機器學習、深度學習及生成式人工智慧技術。
- 研究複雜的技術問題、提出假設，並透過實驗比較不同方法。
- 評估模型、架構及方法，並據此改善產品功能與系統效能。
- 建置傳統自然語言處理、統計機器學習、深度學習及以 Transformer 為基礎的解決方案。
- 建立資料管線、自然語言處理前處理流程、特徵表示、嵌入及訓練資料集。
- 制定資料品質策略，確保模型可靠。
- 運用提示詞、檢索增強生成、嵌入、向量搜尋、微調、代理程式及結構化生成，建置並評估大型語言模型與生成式人工智慧解決方案。
- 依據準確度、延遲、成本及業務需求選擇並最佳化模型。
- 制定 Conga 生成式人工智慧能力的建置、落地與治理方法。
- 設計實驗、基準測試、評估資料集及統計方法。
- 主導錯誤分析與效能衡量。
- 為整個團隊建立評估標準。
- 推動人工智慧解決方案從研究與原型開發進入正式環境部署、監控及最佳化階段。
- 與工程團隊合作，將模型大規模部署。
- 偵測模型漂移、品質問題及改善效能的機會。
- 與工程、產品及資料科學團隊合作。
- 指導並培育同事在自然語言處理、機器學習、實驗及生成式人工智慧方面的能力。
職位要求
- 具備電腦科學、資料科學、計算語言學、統計學、數學、工程學或相關量化領域的碩士學位。
- 至少 10 年資料科學、機器學習、自然語言處理或人工智慧領域的專業經驗，並具備大量親自建置及部署自然語言處理或生成式人工智慧解決方案的經驗。
- 曾將機器學習、自然語言處理或生成式人工智慧解決方案從實驗階段推進至正式環境部署，並持續最佳化。
- 能將開放式研究轉化為務實且可衡量的成果。
- 具備出色的溝通能力，以及以資深個人貢獻者身分跨技術團隊合作的經驗。
- 精通 Python，並具備使用 Hugging Face Transformers、spaCy、NLTK、Sentence Transformers、PyTorch 及 TensorFlow 的豐富經驗。
- 精通傳統自然語言處理方法。
- 深入理解深度學習架構及以 Transformer 為基礎的語言模型。
- 具備大型語言模型與基礎模型的實務經驗，包括提示工程、檢索增強生成、向量搜尋、重新排序、微調、LoRA/QLoRA、結構化生成及大型語言模型評估。
- 精通實驗設計、統計檢定、交叉驗證、超參數最佳化及錯誤分析。
- 具備自然語言處理及生成式人工智慧評估指標的經驗。
- 精通 SQL，並具備大規模處理結構化與非結構化資料的經驗。
- 具備使用 Spark、Databricks 或 BigQuery 等分散式資料處理平台的經驗。
- 具備使用 Databricks、Google Cloud Platform、AWS 或 Azure 等雲端平台及現代機器學習基礎架構的經驗。
- 具備使用 MLflow、Kubeflow、Weights & Biases、Docker、Kubernetes 或 Ray 等機器學習工具的經驗。
- 具備使用 FAISS、Elasticsearch/OpenSearch、Pinecone、Weaviate 或 Milvus 等向量資料庫與搜尋技術的經驗。
- 熟悉 LangChain、LlamaIndex 或 DSPy 等大型語言模型應用框架。
福利待遇
- 個人與團隊發展機會。
- 平等就業機會。
- 為身心障礙求職者提供合理便利。
- 依要求前往 Conga 其他辦公室進行有限差旅。
