Scarlet 透過客製化的實體與線上教育訓練課程，培養領導力與專業技能。其課程與實務指導涵蓋實習生禮儀、商務人脈拓展、簡報技巧，以及在職場環境中有效社交等主題。Scarlet 橫跨教育、人力資源科技與生產力領域，專注於個人成長、真誠溝通，並協助人們在人生不同階段建立領導所需的信心與能力。
資深機器學習工程師，倫敦混合辦公
建構並部署用於 Scarlet 醫療器材認證流程的代理式文件理解系統。 開發經過評估的機器學習系統，在保障安全與證據完整性的同時加速認證。
說明
- 設計能夠搜尋、解析並視覺檢查技術文件的代理式文件理解系統
- 建立從大量不同類型文件集合中擷取資訊的代理工具框架
- 維持來源歸屬，並在準確度、延遲與成本之間取得平衡，減少幻覺
- 將以代理為基礎的系統部署至正式環境
- 與評估人員合作，為複雜領域定義成功標準並建立資料集與基準
- 評估擷取品質、引用準確度、專家一致性、評估人員投入、評估品質、客戶體驗與返工情況
- 運用評估結果確定改進優先順序
- 開發符合認證機構所要求之公正性與客觀性的代理
- 協助使用者解讀證據、辨識不確定性，並對重大決策保留責任
- 帶領機器學習系統從概念與原型階段，經過部署與評估，持續改進
- 與臨床醫師、評估人員及工程師合作，在不降低安全性的前提下加速醫療器材認證
職位要求
- 至少三年將軟體交付至正式環境的經驗
- 具備深度學習、代理工具、上下文管理與資訊擷取的實務知識
- 具備建立機器學習評估資料集的經驗
- 深入理解統計學與機器學習系統評估的第一性原理
- 具備設計、部署與營運正式環境系統的經驗
- 對正式環境安全具備實務判斷力，包括資料存取、權限、不受信任的輸入與重大操作
- 能夠選擇適合工作負載的基礎架構，並說明複雜度、可靠性、安全性與成本之間的取捨
- 能夠負責處理定義不明確的問題，從與領域專家共同定義成功標準，到進行實驗並改進正式環境系統
- 優先考慮：具備部署涉及工具使用、敏感資料或重大操作的代理系統經驗，並設有評估與安全措施
- 優先考慮：具備建構擷取或文件理解系統的經驗，且其輸出必須根據複雜的來源證據進行驗證
- 能夠在工作期間前往倫敦辦公室工作
福利待遇
- 股權報酬
- 工作環節與面試均包含在招聘流程中