Должность: (Старший) специалист по машинному обучению (моделирование и оценка)
Местоположение: Тайбэй, Тайвань
О компании Appier
Appier (TSE: 4180) — это компания, основанная на принципах искусственного интеллекта, предлагающая Agentic AI as a Service (AaaS), которая помогает предприятиям создавать ценность с помощью передовых решений AdTech и MarTech. Основанная в 2012 году с видением «Сделать ИИ простым, сделав программное обеспечение интеллектуальным», Appier помогает предприятиям превратить ИИ в ROI с помощью своих облачных решений Ad Cloud, Personalization Cloud и Data Cloud — каждое из которых основано на Agentic AI, обеспечивающем автономное, адаптивное принятие решений в реальном времени. Сегодня Appier имеет 17 офисов в странах Азиатско-Тихоокеанского региона, США и EMEA и зарегистрирована на Токийской фондовой бирже. Узнайте больше на Appier.
О должности
Мы ищем специалиста по машинному обучению (моделирование и оценка) для присоединения к команде Enterprise Solution Science и помощи предприятиям в превращении ИИ в реальный ROI.
На этой должности вы будете отвечать за полный цикл разработки, от определения проблемы до внедрения моделей и решений в производство.
Что вы будете делать
- Разрабатывать и внедрять оптимизационные решения, основанные на моделях машинного обучения и оценке, для повышения эффективности и качества.
- Работать с менеджерами по продуктам и инженерами над преобразованием целей продукта и потребностей клиентов в четкие задачи и приоритеты, а также интегрировать проверенные методы в продукт.
- Создавать надежные методы оценки выходных данных LLM для измерения качества и влияния решений, а также определять, применимы ли результаты к реальным условиям.
- Формулировать собственные гипотезы, затем разрабатывать A/B-тесты с использованием реального трафика для их проверки.
- Следить за последними исследованиями и отраслевыми решениями, оценивать их в нашем контексте и предлагать новые подходы. Определять, что строить внутри компании, а что заимствовать.
- Отслеживать решения после запуска и проактивно информировать о рисках, компромиссах и прогрессе.
- (Необязательно) Наставничать младших специалистов и стажеров, если возникнет такая необходимость.
Кого мы ищем (Минимальные требования)
- Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, машинного обучения, математики, электротехники или смежных областях.
- Минимум 2 года опыта работы в области машинного обучения или инженерии (предпочтительно 5+ лет).
- Практический опыт работы с моделями машинного обучения (включая классификацию, регрессию, ранжирование и поиск) и оценкой качества (включая LLM-as-a-judge), прочные знания в области статистики и способность объяснить, как эти методы связаны с влиянием на бизнес.
- Ориентация на результат: способность оценивать приоритетность задач, сотрудничать между отделами, проактивно продвигать работу и выявлять риски.
- Разработка на основе ИИ: ежедневная работа с кодирующими агентами, которые читают кодовую базу, запускают тесты и самостоятельно итерируются, в то время как вы определяете область применения и просматриваете изменения. Способность объяснять и исправлять то, что произвел агент.
Предпочтительные квалификации
- Опыт руководства проектами
- Способность формировать гипотезы и проверять их: проектировать эксперименты и A/B-тесты, интерпретировать результаты и брать на себя ответственность за выводы.
- Опыт работы с эмбеддингами и причинно-следственным выводом.
- Опыт инженерии в области приложений AI / LLM (например, обслуживание и интеграция).
