Machine Learning Engineer, (MLE) / 機器學習工程師

## 關於這個角色

訓練與部署專用於畜牧業相關(以家禽為主)之電腦視覺模型相關的應用，需要運用不限於CV領域, 包含其他種類之機器學習方法。能與devops與software engineer協作，實作出可靠高可用、高可擴充之機器學習系統。

## 必要技能：

・熟悉各類型computer vision（cv)相關模型與其應用場景，有實際訓練與評估模型表現之經驗。模型如：物件辨識(object detection)、物件分割(instance segmentation)，物件追蹤(multi-object tracking)等。不限於使用：CNN、Mask R-CNN、Vision Transformer等神經網絡架構之模型。並能了解不同架構之優缺點。
・熟悉各類傳統機器學習與深度學習之回歸（regression)模型與時間序列預測（time sereies prediction)模型，能在合適場合使用合適的模型。
・熟悉各種資料探索與分析 (EDA)方法，能夠在建模前分析和理解資料，處理遺漏值、自主完成訓練資料集之清洗、處理等任務。
・使用過autoML方式，訓練各式模型，並了解各種調整超參數、交叉驗證之方式。
熟悉Python基礎軟體開發流程，將訓練好的模型導入生產環境使用，並與DevOps工程師協作部署機器學習相關之應用。並了解如何持續監控模型表現，從而了解如何持續優化模型。

## 加分項目：

・熟悉Pytorch或Tensorflow框架，有能力按需求，實作出所需之各類神經網絡，或基於現成之神經網絡，更改其架構以符合各類需求。
・了解Kubernetes與其相關MLOps生態之組件。
・開發過基於Kafka或其他message queue系統之應用。
・有部署模型至邊緣設備之相關優化inference效能經驗。
・理解分布式系統相關知識，實作過高可用、高可擴充之系統。