群越廣告科技有限公司

我們正在尋找一位具備深厚數據分析能力與機器學習經驗的資料科學家，加入我們的產品研發團隊。你將專注於模型訓練與優化，處理大規模資料，打造能實際提升廣告系統效能的 AI 解決方案。我們希望你能與工程師、資料分析師及產品經理密切合作，主導資料驅動的決策與模型設計，並將預測模型部署於即時廣告平台，直接影響點擊率、轉換率與營收成長。我們特別歡迎對研究有熱情、具備頂會投稿經驗或希望持續精進技術的人才加入，共同推動創新與成長。 必備條件: 資訊、電機相關科系碩士以上學歷，(AI會議或是期刊第一作者為佳 or kaggle公開獎金競賽得主)。 此為必要硬門檻，請寄往: [email protected]，我們將會詳細審閱 。 熟悉 Python 與資料科學生態系（如 numpy、pytorch） 熟悉主流機器學習與深度學習模型（如 Multimodal, Diffusion Network， Generative Adversarial Network) 熟悉 SQL，能進行資料抽取與前處理 具備清晰的數據分析思路與良好溝通能力 面試第一關 (線上面試): Multimodal, Diffusion Network， Generative Adversarial Network (演算法白版題) 面試第二關 (線上面試): 已發表論文或kaggle競賽方法分享。

我們尋找一位資料敏銳度高、擁有穩健工程實作力的資料工程師，加入我們的遊戲推薦系統開發團隊！ 這個職位非常適合熟悉 資料處理流程、具備 API 設計與部署經驗、懂得 推薦模型訓練實務，並熱衷於將 AI 技術應用在真實產品場景中的人才。 你將參與我們打造高效能推薦系統的核心挑戰之一：處理高頻率、多次存取的推薦查詢問題（Multiple Access / Frequent Access Patterns）。在實務上，推薦系統需支援大量使用者在極短時間內反覆觸發推薦請求（如首頁刷新、排行榜滑動、活動推薦等），對於資料快取策略、查詢優化、線上/離線計算資源分配都提出極高要求。 我們期望你能透過設計 穩定高效的資料管線與特徵服務（Feature Store），結合良好的 API 封裝，確保推薦服務在多次存取場景下依然具備良好延遲控制與回應品質，讓系統在真實流量下穩健運作、持續為玩家提供個性化、即時的推薦體驗。 線上視訊筆試，請 share screen 解題： Python 操作 SQL 語法（PyMySQL） Flask API 封裝與邏輯設計 Numpy 矩陣操作與轉換 Multithreading 多執行緒概念與應用 PyTorch 假碼撰寫與推薦演算法說明 必備條件（務必具備）: Python 資料處理能力強，熟悉生態系統：pandas、numpy、pyMysql、SQLAlchemy 熟練 SQL 查詢與資料倉儲操作，具備處理大型資料集的經驗 實際操作過 Flask API 設計與服務包裝 理解推薦系統與分類/排序模型的運作，具備實作經驗 熟悉模型部署工具，例如 Flask / FastAPI、joblib、ONNX、MLflow 等 具備跨部門溝通能力與資料產品思維，能獨立拆解與解決資料問題 加分條件（非必要，但會加分） 使用過雲端資料平台：BigQuery、Snowflake、Redshift 有推薦模型訓練與優化經驗：如 DNN-based 矩陣分解、Pairwise Ranking、Embedding 模型 熟悉 強化學習、Bandit Algorithm 在推薦系統中的應用 曾設計過 AB test 並執行評估分析 實作過 Feature Store、推薦 pipeline 框架設計經驗