AI架構工程師

【工作摘要】

本職位主要負責營運後台系統開發與優化，涵蓋用戶激勵、活動設定與用戶管理等核心模組，確保整體營運流程穩定且高效運作。同時需支援 AI 相關功能開發，並與前端及產品團隊密切合作，持續優化系統效能與資料應用，提升整體服務品質與營運效率。

【工作內容】

1. 基於金融交易平台的多元數據來源，建構、訓練與優化機器學習及深度學習模型，用於即時風險評分與異常偵測，辨識潛在交易風險並觸發預警機制
2. 設計並建置端到端 ML-Ops 流程（包含資料蒐集、特徵工程、模型訓練、部署與監控），確保模型於線上環境具備高可用性與低延遲推論能力
3. 與風控及產品團隊合作，根據模型輸出制定動態風控策略，並整合至交易系統中，以達到風險攔截與降低風險的效果
4. 進行模型驗證、回測與壓力測試，評估模型在極端市場情境下的穩定性與可靠度
5. 持續關注 AI、強化學習、圖神經網路等前沿技術於金融風控領域的應用，評估新技術的實務可行性，並推動原型開發與正式上線

丨上班時段丨0900－1800(彈性上下班30分鐘)、週休二日

丨工作薪資丨底薪保障13個月，試用期後調整5%-8%底薪

1. 大學以上學歷，資訊工程、數學、統計、金融工程或相關科系，碩士以上優先考慮
2. 精通 Python，熟悉 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 等主流機器學習／深度學習框架，具備模型設計與優化能力
3. 熟悉時間序列分析、異常偵測、多因子模型與圖神經網路等演算法，能針對金融交易數據建立高價值特徵並提升模型準確度
4. 熟悉 Spark、Hive、Kafka、Flink 等技術，具備大數據處理與即時資料管線建置經驗
5. 具備容器化（Docker、Kubernetes）、CI/CD 流程及模型監控（如 Prometheus、Grafana）相關經驗，能進行模型自動化部署與監控
6. 具備良好的跨部門溝通能力，能與技術、風控、合規及產品團隊有效合作，並清楚說明 AI 解決方案與決策依據
7. 具備持續學習與自我驅動能力，能快速掌握新技術並應用於實際風控場景
8. 能適應高壓與快節奏的工作環境，確保專案如期且高品質完成

• 單位主管面試