【AI節能科技】 機器學習工程師 ML engineer

【關於 Ecofirst 愛淨節能】

我們是一家專注「AI 空調節能解決方案」的 B2B 新創公司,用 AI 幫企業客戶大幅降低空調能耗。
公司邁入第 11 年,12 人團隊。速度不是我們唯一的追求,我們想把一件事做好:讓每一度電都發揮最大的價值,減少世界的碳排放。五星級飯店、兩廳院、台電總部大樓、美光等晶圓廠、日本 JR、越南知名商場與企業總部,都是我們的客戶。我們的 AI 模型即時優化這些系統的運轉參數——不只監控,是直接下控制指令。每個案場平均省下 10–25% 空調能耗,最多一年為客戶省下 1,000 萬以上電費。
商業模式是 Energy as a Service(EaaS)——按節能績效分潤。換句話說,你寫的程式碼品質,會直接反映在公司的營收上。
我們正站在綠能與 AI 雙重爆發的風口,海內外需求持續擴大。
在大企業裡,公司有沒有你,機器都照常運轉。在 Ecofirst,你可以跟我們一起改變世界。
扁平、透明是我們的團隊文化。你的好點子不會被組織層層稀釋,會被認真討論。我們鼓勵團隊用 Notion、Claude Code 等最新的工具來提升效率,工作日常裡 AI 是夥伴,不是裝飾品。

【你會做什麼】
我們正在從「每個案場寫一套客製系統」轉型成「一個平台服務所有案場」。這不只是技術遷移,是整個產品架構與開發流程的重塑。
你負責的東西,直接連著物理世界。你寫的控制邏輯決定冰水主機怎麼跑,你維護的資料管線決定 AI 模型看到什麼數據、有多少節能率。

具體來說:
把案場數據轉成模型能用的訊號,做特徵工程;並設計與訓練時序預測模型
把你負責案場的模型與 pipeline 做穩、能持續迭代 ── 做得好,你會參與我們把它公版化成平台的過程
跟軟體工程師、現場工程師一起定義資料 schema 與 API contract
把模型結果包成可監控、可解釋的儀表板,讓商務與客戶都看得懂
12 個月後的你,成功長這樣:你負責的案場模型以 API 上線、通過客戶驗收,預測準度穩定達標、實際省電率看得見 ── 客戶的電費單,就是你的成績單。

【你會怎麼工作】

我們看成果,不看你在位子上坐了幾個小時。遠端是公司制度:到職三個月、成果考核過了之後逐步放寬,做得好的人可以幾乎全遠端——每週進公司一天做當面討論,其他時間你自己安排。

【如果你有以下經驗,你可能會在這個角色找到舞台】
需要 3 年以上相關領域經驗。
◤機器學習 / 深度學習◢
你做過完整的 ML pipeline——從資料、訓練、評估到上線——而不只是 Kaggle notebook 跑一跑。
你和工程團隊或其他職能合作過,知道模型不是孤島。PyTorch、TensorFlow、Keras 至少一個用得很熟,需要時能切換。LSTM、Transformer、傳統 ML 模型你都用過,知道什麼場景該用什麼。做過多步時序預測(multi-step time-series forecasting)的落地,理解離線指標漂亮、上線卻翻車的常見原因,也知道評估設計怎麼跟生產環境對齊。

◤資料處理與特徵工程◢
Pandas、NumPy、SciPy 是日常工具。時序資料的清洗、缺值補值、異常偵測,你都實際處理過——而不是只會在乾淨的 demo dataset 上跑模型。
你會基於領域知識設計特徵,而不是把 100 個欄位丟進 AutoML 等運氣。你能清楚說明每一個特徵跟目標之間的因果或相關假設,被質疑時答得出來。

◤軟體工程與部署◢
Python 後端寫過,熟 FastAPI。PostgreSQL + SQLAlchemy 用得順手,會設計與管理排程任務。
能跟軟體工程師一起定義資料介面、schema 與 API contract——你知道隨意改 schema,會在多案場擴張後付出什麼代價。
AI 輔助開發是你的日常:Cursor、Copilot、Claude Code 是你的生產力工具。但你有自己的判斷——什麼場景該讓 AI 寫、什麼場景自己寫更快、什麼場景該停下來想清楚再動手。

◤可視化與監控◢
你會把模型結果與問題講清楚,讓非技術背景的同事和客戶都能對齊決策。做過儀表板開發或維運經驗。

【加分項(Nice-to-have)】
建築能源管理或 HVAC 空調領域知識
對節能、永續、減碳議題有真心的熱忱
模型版本管理與實驗追蹤經驗(MLflow、W&B 等)
最佳化問題(optimization)建模或落地經驗
Linux 基本操作
雲端平台經驗(AWS / GCP)
容器化部署(Docker / Docker Compose)
AI Agent 自動化經驗——例如報告自動化、資料品質檢查、告警與工單串接等

【我們重視的軟實力】
長期可維運優先:你提的解法不只解決當下,還會想到未來怎麼擴展、怎麼交接。
文件習慣好:假設、決策、資料定義、實驗結果,你願意寫清楚——不是為了交差,而是因為你知道未來的自己和隊友會感謝你。
誠信、透明:遇到風險或不確定性,你會早點提出來討論取捨,而不是藏到出事才講。
對專案負責:能主動推進、追到結果,對品質與上線後的表現負責。

【薪資與升遷】
月薪 65,000-80,000 元(視經驗對位)
認股機會(ESOP)+ 公司年度獲利 15% 員工分紅(分配方式面談說明)+ 學習補助 1 萬/年 + 健檢 1.2 萬/年
升遷路徑:表現優異可升資深機器學習工程師(月薪 80,000-100,000,主責跨案場公版化 ── 該職缺同步招募中,資深的你歡迎直接投那一缺)。

【先說清楚】
會跑案場、碰 sensor 髒資料 ── 只想待在乾淨 dataset 裡的人會很痛苦。
如果你看到這裡覺得心動,歡迎投履歷跟我們聊聊。我們想找的不只是會寫模型的工程師,而是願意把一件對的事做好、跟我們一起把餅做大的夥伴。