誠品致力於打造結合文化、閱讀與生活的全通路生態圈,透過數位創新提升顧客體驗,實現線上與線下服務的無縫整合。我們正在尋找一位 資深 AI 工程師,您將不僅僅是開發模型,更是技術架構的設計者。您將運用電腦視覺(CV)與機器學習技術,結合 MLOps 工程思維,解決真實零售場域的挑戰(如人流分析、智慧營運),為線上下融合的新商業模式打造穩固的技術基石。
【工作任務】
將主導模型的完整生命週期,重點在於工程落地與架構設計:
1.主導模型落地與架構設計: 負責將 CV/ML 模型部署至零售服務中(Cloud 或 Edge),並在延遲、成本與準確度之間做出最佳的工程權衡。
2.建置 MLOps 閉環(Loop): 設計自動化的監控機制,針對 Data Drift 與模型衰退建立告警,並規劃自動化再訓練(Retraining)與版控流程,確保服務長期穩定。
3.跨團隊技術整合: 與 Product、Backend、Data Team 深度協作,定義 Schema 與 Data Contract;將技術語言轉化為商業指標,確保 AI 解決方案符合零售業務需求。
【必備條件】
1.精通 MLOps 部署體系: 熟練掌握 Model Packaging、Docker 封裝、相依性管理,並具備 CI/CD 自動化部署管線的建置經驗。
2.極致的推論效能優化: 具備 Batching、Async/Concurrent 處理、Caching 設計能力;熟悉 GPU/CPU 資源調校,能執行壓力測試並解決效能瓶頸。
3.全方位的可觀測性(Observability): 能設計完整的 Log/Metric/Trace 系統,監控服務延遲、錯誤率與資源吞吐,並建立高效的故障排查流程。
4.資料治理與模型維運: 具備處理 Data Drift/Outlier 的實戰經驗,能制定監控閾值與回饋迴路,推動模型版本更新與回滾策略。
5.紮實的 ML 理論與實作: 對常見模型原理、Overfitting/Regularization 有深刻理解,能正確選用並解讀評估指標,不盲目追求 SOTA。
【加分條件】
電腦視覺(CV)實戰經驗: 在影像分類 (Classification)、物件偵測 (Detection)、分割 (Segmentation) 或追蹤 (Tracking) 領域有實際落地經驗者優先。
【具備特質】
Impact Result Driven: 以「解決問題」為核心,能在資訊不完整下建立假設、快速驗證並推進迭代。
Resilience (抗壓與適應): 面對原始資料、需求變更與模型退化等真實挑戰,並視為優化系統的機會。
Technical Communication: 溝通邏輯清晰,能向利害關係人清楚說明技術決策的 Trade-off (如:準確率 vs. 延遲/成本)。
Growth Mindset: 對 CV/ML 新技術保持熱忱,能主動追蹤新演算法,並快速透過小型實驗驗證其商業價值。
【技術環境】
Languages Tools: Python, Docker, Git, Linux
Frameworks: PyTorch / TensorFlow