資深資料科學家（NLP 與大型語言模型）
將自然語言處理和大型語言模型應用於電話、聊天及課程對話紀錄，服務 Nerdy 的全球學習平台。 打造經過評估的模型與正式環境資料產品，帶動可衡量的業務成果。
說明
- 將自然語言處理和大型語言模型應用於電話、聊天及課程對話紀錄
- 從非結構化語音和文字中擷取可靠的結構化訊號
- 制定對話品質標準，並將其轉化為經驗證的指標
- 運用參考資料集、評分規準、模型輔助評估及人工審查，開發大型語言模型評估方法
- 建立用於分類、擷取、評分和摘要的模型
- 評估對話模式與轉換、問題解決及留存之間的關聯
- 與工程師合作，將模型從原型推進至正式環境
- 追蹤模型效能並重新訓練模型，以維持可靠性
- 設計並評估實驗，衡量業務影響
- 與資料工程和分析工程團隊合作，建立受治理且可重複使用的湖倉資料表
- 向技術和業務主管分享發現與建議
- 遵守隱私和安全防護要求，使用 AI 工具產生及審查程式碼、分析實驗、探索對話紀錄並撰寫文件
職位要求
- 具備電腦科學、統計學、數學、計算語言學或相關定量領域碩士學位；博士優先
- 至少六年將資料科學或機器學習應用於實際產品的經驗
- 曾完整負責至少一套系統，從構想到正式上線並持續使用
- 深入了解自然語言處理和大型語言模型，包括提示設計、結構化擷取，以及微調或檢索
- 具備評估大型語言模型系統的實務經驗，運用參考資料集、評分規準、模型輔助審查、人工審查、評審者間一致性分析及迴歸測試
- 精通 Python，包括 pandas、scikit-learn 及 PyTorch 或同類工具
- 精通 SQL，並熟悉現代資料倉儲或湖倉
- 具備 Starburst Galaxy（Trino）、Iceberg、dbt Cloud、Snowflake、BigQuery、Databricks 或 Athena 一種以上工具的經驗
- 具備使用 Anthropic Claude 或 OpenAI 等主要大型語言模型 API 的經驗
- 了解正式環境中的成本、延遲和隱私限制
- 具備語音轉文字輸出、說話者歸屬、長上下文摘要、個人識別資訊處理及轉錄錯誤方面的經驗
- 具備實驗設計和因果推論技能
- 能向非技術背景的業務主管說明結果並定義可衡量的成果
- 具備 Git 工作流程、程式碼審查和 CI/CD 經驗
- 具備使用 Cursor、Make、Supabase、Netlify、Claude Code、n8n、Firecrawl、ChatGPT、Grok、Bolt 或 Vercel 等 AI 生產力工具的經驗
- 認同 Nerdy 不涉政治、以使命為核心的文化
福利待遇
- 具競爭力的薪酬，以美元為基準並以當地貨幣支付
- 可在居住國境內全遠端工作，無須搬遷
- 彈性休假
- 當地帶薪假日
- 為你和同住家人提供免費的完整學習會員資格，包含一對一家教時數、無限次隨選課程，以及使用 Nerdy 學習產品和服務的權限
- 可使用先進的 AI 工具
- 定期訓練和同儕審查
- 協作文化，並提供頻繁回饋
- 有機會為全球學習平台貢獻心力