研發部｜機器學習工程師 Machine Learning Engineer

【工作內容】

• 負責廣告系統的成效優化，從特徵、訓練、離線評估、A/B 測試到上線監控全程參與
• 建立與優化 CTR、CVR、轉換數、轉換價值、互動時間等預測模型，以及商品推薦的排序模型
• 處理廣告資料的典型問題：高維稀疏特徵、極度不平衡標籤、轉換延遲回報、機率校準等
• 參與出價策略優化，例如出價探索、出價權重與預算 pacing
• 從每日數十億筆競價請求、千萬級曝光的紀錄中，進行特徵工程與數據分析
• 設計並分析線上 A/B 實驗，用商業指標驗證模型與策略效果
• 與後端工程師協作，將模型、特徵與策略導入即時競價（RTB）系統，並維護訓練排程與線上監控

【必備條件】

• 統計、資工、數學、電機等相關碩士，或大學畢業並有同等實務經驗
• 熟悉 Python 與 SQL，能獨立處理百萬筆以上的資料
• ML 基礎：能說明 LR、正則化、梯度下降類最佳化、bias/variance
• 統計基礎：理解 AUC、logloss、calibration 的意義與限制，熟悉假設檢定與信賴區間
• 至少一個自己從資料清理、特徵工程做到評估的建模專案（工作、研究或競賽皆可）
• 願意以 C# 開發

【加分條件】

• 廣告、推薦或搜尋系統中 CTR / CVR 模型的實務經驗
• FM / FFM、FTRL 等稀疏特徵線上學習模型的實作或調參經驗
• 處理過樣本選擇偏差、延遲回饋、機率校準，或 zero-inflated 等計數迴歸問題
• 實際設計並分析過線上 A/B 測試（檢定力／MDE、多重比較校正、比率指標的變異數估計）
• Spark / PySpark 經驗
• 將模型應用於生產環境的經驗
• TensorFlow / PyTorch 實作經驗
• 拍賣機制、bid shading、bandit 探索或預算 pacing 的知識或經驗
• C# / .NET 或其他後端開發經驗
• 表格資料類競賽成績或相關論文