D31-演算法工程師(AE)_數據與AI研發部_演算法與模型組

【職務說明】
我們是雄獅旅遊的旅遊科技團隊，致力於透過搜尋、推薦與AI技術，協助旅客更快速地找到合適的旅遊產品與資訊。

旅遊搜尋不只是關鍵字比對。機票、飯店、行程、票券與客製化旅遊商品，具有不同的資料結構、價格條件、供應狀態及使用者意圖。我們需要整合搜尋引擎、使用者行為資料、排序模型與語意理解技術，持續改善搜尋結果的相關性、品質與轉換成效。

我們正在尋找一位兼具演算法思維與工程實作能力的搜尋演算法工程師，負責從問題分析、模型設計、離線評估、A/B測試到正式環境部署的完整流程。

【核心職責】
1. 設計、建置及優化旅遊商品的搜尋排序與推薦演算法。
2. 建立Learning to Rank模型與多階段排序流程，包括召回、粗排、精排及Re-ranking。
3. 發展文字相關性、向量語意匹配、多路召回融合及個人化排序模型。
4. 運用點擊、瀏覽、收藏、詢價及轉換等使用者行為資料，進行資料分析、特徵工程及模型訓練。
5. 導入Embedding、預訓練語言模型、向量搜尋、混合搜尋及RAG等技術，提升複合語意、長尾查詢與自然語言搜尋能力。
6. 分析搜尋Log與使用者行為，找出零結果查詢、低相關性、意圖判斷錯誤及排序異常等問題。
7. 建立搜尋品質的離線與線上評估機制，包括NDCG、MRR、CTR、轉換率及其他適合業務場景的指標。
8. 規劃並執行A/B測試，驗證演算法調整對搜尋品質、使用者體驗及業務成果的實際影響。
9. 與搜尋開發工程師合作，將模型、排序策略與召回機制部署至正式環境。
10. 參與Elasticsearch、OpenSearch或Solr等搜尋系統的查詢、索引、排序及效能優化。
11. 設計或串接搜尋與排序API，確保模型服務具備穩定性、可擴展性及可維護性。
12. 參與索引流程、特徵資料管線、即時資料同步、快取及模型更新機制的建置。
13. 與產品經理、資料工程師及各產品團隊合作，將搜尋問題轉化為可衡量、可驗證的演算法方案。
14. 持續追蹤搜尋、推薦、自然語言處理及生成式AI領域的研究與技術發展，評估實際導入價值。
【我們希望你具備】
1. 資訊工程、資訊科學、數學、統計、人工智慧或相關領域學士以上學歷。
2. 具備3年以上搜尋排序、推薦系統、機器學習或相關演算法開發經驗。
3. 熟悉Learning to Rank，包括Pointwise、Pairwise或Listwise等方法。
4. 具備機器學習與深度學習基礎，熟悉特徵工程、模型訓練、模型評估及參數調整。
5. 熟悉Python，並具備PyTorch、TensorFlow或其他機器學習框架的實務經驗。
6. 熟悉Elasticsearch、OpenSearch或Solr至少一種搜尋引擎。
7. 了解倒排索引、分詞、Query DSL、Sharding、召回及搜尋排序等基本原理。
8. 具備資料分析能力，能將模型結果與使用者體驗及業務指標連結。
9. 具備API設計、模型服務化或正式環境部署經驗。
10. 能與軟體工程、資料工程、產品及業務團隊合作，清楚說明模型假設、技術取捨與驗證結果。

【具備以下經驗尤佳】
1. 具備向量搜尋、Embedding、語意搜尋或混合搜尋實務經驗。
2. 熟悉BERT或其他預訓練語言模型在搜尋與推薦場景中的應用。
3. 具備RAG、Query Understanding、Query Rewrite或意圖識別相關經驗。
4. 熟悉Milvus、Faiss、pgvector或其他向量資料庫與向量檢索工具。
5. 具備Java、Go或其他後端程式語言的開發經驗。
6. 熟悉RESTful API、gRPC、微服務或分散式系統。
7. 熟悉Spark、Hive、Flink或其他大規模資料處理工具。
8. 具備高流量、低延遲搜尋或推薦系統的正式環境維運經驗。
9. 具備模型監控、資料漂移、特徵品質或搜尋成效監控經驗。
10. 曾參與電商、旅遊、OTA、O2O或其他大型商品搜尋與推薦系統。
11. 熟悉機票、飯店、行程、票券或其他旅遊商品的資料與搜尋情境。

【我們特別歡迎這樣的你】
・不只關注模型分數，也會在意正式環境中的延遲、穩定性與實際效果。
・能從搜尋Log與使用者行為中發現問題，並建立可驗證的假設。
・能區分離線指標改善與真實使用者價值之間的差異。
・面對複雜問題時，能控制範圍、建立基準並逐步驗證。
・願意與工程團隊共同將演算法落地，而不只停留在實驗階段。
・能清楚說明演算法方案、資料限制、風險及替代方案。