資深資料與機器學習工程師（廣告推薦）
負責支援出版商電子報即時推薦的廣告配對與機器學習基礎架構。打造排序系統、資料管線與實驗工具，提升關聯性與業務表現。
說明
- 負責端到端廣告配對技術堆疊的開發。
- 打造機器學習模型、模型服務系統及其底層平台。
- 開發檢索、排序與重新排序系統，將廣告配對給收件者。
- 建立嵌入與向量搜尋基礎架構，為出版商電子報即時選取廣告。
- 透過統一的排序系統提升點擊率、廣告主廣告支出報酬、出版商營收與訂閱者關聯性。
- 管理特徵儲存庫與模型服務流程，涵蓋離線訓練、線上推論及兩者間的一致性。
- 確保資料管線可靠且運作正常。
- 運用大型語言模型與基礎模型進行訂閱者標記、內容理解與使用者建模。
- 推動新計畫從原型進入正式環境，包括線上學習、回饋迴路、可靠的 ETL 與 ELT 管線，以及 dbt 或資料倉儲轉換。
- 建立儀表板與自動化評分表，即時追蹤效能、點擊率、標籤涵蓋率及其他重要指標。
- 與 CTO、CEO 和工程團隊合作，排定推薦系統擴展工作的優先順序與推進安排。
- 朝領導職位發展，並有機會組建及帶領機器學習團隊。
職位要求
- 至少三年推薦、排序或廣告系統相關經驗。
- 具備五至十六年正式環境機器學習或資料工程經驗。
- 具備端到端負責推薦系統多個環節的經驗，包括檢索、排序、服務與評估。
- 具備廣告推薦模型經驗，例如廣告排序、點擊率或轉換率預測，或廣告配對。
- 具備嵌入與即時向量搜尋工具經驗，例如 FAISS、Milvus、Pinecone、pgvector 或類似工具。
- 具備創辦人經歷或早期新創公司工作經驗。
- 居住於紐約市地區或美國鄰近時區，並能每季前往紐約市。
- 具備建置與維護資料管線，以及 SQL 和 dbt 轉換層（或同等方案）的經驗。
- 具備組建機器學習團隊的經驗。
- 電腦科學或機器學習碩士或博士學位為佳，但非必要。
福利待遇
- 有機會組建並帶領機器學習團隊。
- 自主性高，並能端到端負責廣告配對技術堆疊的職務。
