【外商】[RC-Data] (Sr.) Data Scientist-Modeling/ 資料科學家-模型開發

【關於 UnicornFintech】
UnicornFintech 為 Hytech Group 旗下核心成員。Hytech Group 總部設於澳洲與新加坡，為專注於金融科技與金融服務產業的國際級管理顧問集團，提供從策略到系統落地的數位轉型解決方案，協助客戶優化營運並提升競爭力。

我們將 AI 與資料應用導入金融場景，涵蓋風險控管、流程優化與決策支援，著重於技術的實際落地與價值創造。

Hytech 於全球擁有 2,000+ 專業人才，據點遍布多國，並持續擴展台灣團隊，招募金融系統、資料與 AI 相關領域人才

【關於該職位】
我們正在尋找一位資料科學演算法工程師。你的工作不只是訓練模型，也將全程主導從模型設計、開發到正式部署的完整流程，確保模型能穩定運作於正式環境中。

這個職位要求你能處理模糊且具挑戰性的問題，並將其轉化為可執行的解決方案。最重要的是，模型是否真正解決了問題，而不只是在線上指標上提升了多少。

【主要職責】
1) 設計、建置並部署預測模型，涵蓋時間序列、異常偵測、因果推論及其他專業領域。
2) 將模型輸出轉化為清楚易懂的業務語言，向非技術利害關係人說明模型的實際價值，而不只是呈現 Loss 或 Accuracy。
3) 推動模型工程化與正式環境部署，包括 REST API 串接、Docker 容器化及 AWS／GCP／Azure 雲端部署。
4) 建立並維護 MLOps 流程，包括模型倉庫、版本管理、A/B 測試框架及自動化再訓練觸發機制。
5) 定期監測模型效能，涵蓋資料漂移、模型衰退及其他健康狀態指標。
6) 建立可重複使用的特徵工程流程，參考 Feature Store 的設計概念。
7) 使用 Spark 或其他分散式運算框架處理大規模資料。
8) 在現有系統限制下，解決從模型設計到正式部署所面臨的工程挑戰。

【我們期待您具備】
1) 建模能力
-時序預測：LSTM、Transformer 類模型、Prophet、XGBoost 時序版本。
-異常偵測：Isolation Forest、統計方法、自編碼器（Autoencoder）。
-因果推論：雙重差分法（DID）、工具變數法（IV）、Uplift Modeling 基礎。
-模型能力：假設檢驗、過度擬合診斷及驗證。
-能以業務語言說明模型輸出的實際意義，不只著重於技術指標。
2) 工程化能力
-模型服務：FastAPI／Flask API 串接、Docker 容器化及雲端部署。
-MLOps 基礎：Model Registry、版本管理、A/B 測試框架。
-模型監測：資料漂移偵測、模型衰退預警及再訓練觸發機制。
-Feature Store 概念：能建立可重複使用的特徵工程流程。
-Spark／分散式運算：具備大規模資料處理實務經驗。
3) 工作特質
-能在「這個模型有沒有用」的限制與壓力下，持續以業務成果為導向。
-能在高壓且資訊不完整的環境中，持續建立可長期維護的正式環境解決方案。
-接受高度迭代的需求變動，能快速調整模型方向，而不固守既有方法。

**加分條件：**
-具金融科技、電商、物流或風險管理相關產業經驗。
-曾將 LLM 應用於結構化或表格資料場景。
-具 Kafka、Flink 等即時推論與串流資料處理經驗。

【我們提供】
1. 開放、合作且具包容性的工作環境。
2. 完善的專業成長與職涯發展機會。
3. 參與並影響公司未來發展的重要角色與舞台。