💡 AI 影像辨識夢幻團隊 - Senior ML Engineer - SH

• 去年營收已突破億元大關，於北美速食餐飲 QSR 市場領先 AI 影像辨識解決方案
• 矽谷等級團隊成員來自 Microsoft, Appier, HTC, AI Labs, Gogolook 等頂尖企業。
• 美國市場領先者，產品已獲全球知名連鎖漢堡業者採用，預計導入近千家門市。
• 隸屬於 MLOps Team，熟悉 Computer Vision 應用、具備 Object Detection 與 Multi-Object Tracking 實務經驗
• 需熟悉 Python 曾參與 Production 環境建置與部署

職位說明：

• 核心演算法迭代： 驅動 AI/ML 棧的持續進化，包含 Object Detection/Tracking、Re-ID 以及 Edge 端的影片理解。
• 邊緣運算優化： 在有限的硬體資源下實現輕量化架構，平衡延遲 (Latency) 與運算資源成本。
• 產品化決策： 將商業需求轉化為算法命題，設計指標並透過實驗與消融實驗 (Ablation Studies) 推動模型迭代。
• 系統部署與監控： 與產品工程師協作，建立部署路徑與反饋機制，監控數據漂移 (Data Drift) 並優化生產環境模型。
• 數據生態治理： 制定標註規範與取樣策略，維護長期數據集的健康度與品質。

必備條件：

• 5 年以上產線經驗： 具備實作生產環境 ML 系統的資歷，深耕於 Computer Vision (尤其是物件偵測與多目標追蹤)。
• 紮實的理論基礎： 精通統計、傳統方法與現代深度學習架構，對模型內部運作與訓練動態有深刻理解。
• 開發工具鏈： 精通 Python 及 PyTorch/TensorFlow，能處理自定義訓練迴圈與端到端除錯。
• 獨立研究能力： 能獨立定義指標、設計實驗計劃，並能誠實且客觀地解讀具噪聲的實驗數據。
• 工程實踐感： 熟悉推論引擎 (ONNX, OpenVINO, TensorRT)，能進行性能分析並將模型移植至真實硬體。

加分項目

• MLOps 實務： 具備模型/數據版本管理經驗 (MLflow, DVC)。
• 管線自動化： 熟悉 Dagster 等工具，構建自動化訓練、評估與部署管線。
• 前瞻 AI 經驗： 具備 LLM, RAG 或 Agentic AI 實作經驗 (如 LoRA/PEFT, LangChain) 或視覺語言模型者。

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Samuel 是Cake主要專精軟體 Backend (後端語言 Java/.Net/Golang/Python, Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst, ML/AI Engineer, DBA (MySQL/MSSQL/Oracle) 的獵才顧問，歡迎 Connect，