Engineering Manager, Recommendation Systems (ML)

Dcard 是在年輕族群有極高滲透率與影響力的社群平台。我們致力於打造一個讓每個人都可以放心分享自己故事的地方，讓平凡人分享不平凡故事的新世代社群服務。我們的用戶來自世界各地，除了既有社群服務與版圖，我們也正全力擴張發展新型業務及跨國市場。

面對快速變化的社群生態，我們期待更多優秀的人才加入 Dcard。為了達成這個目標，我們需要 Engineering Manager, Recommendation Systems (ML) 加入我們，你將帶領團隊最佳化 Dcard 的推薦系統，透過使用⼤量使用者產生的實際資料，提升使用者體驗及黏著度。加入這個熱愛挑戰的團隊，一起打造被千萬人喜愛與使用的產品！

你將在團隊參與⋯

• 帶領推薦系統團隊，制定並推動達成團隊目標，確保技術方案與 Dcard 產品策略一致，並支持團隊成員的職涯發展與技能成長。
• 驅動推薦系統的技術創新，負責推薦演算法的開發與優化，包括模型訓練、Feature pipeline 設計、個人化推薦策略，以及系統穩定性維護。
• 與其他 Data Component 的開發者合作，推動 Dcard 機器學習基礎設施的建設，提升推薦系統的效能與可擴展性。
• 基於數據驅動決策，從大量使用者數據中分析、挖掘洞察，設計並執行 A/B 測試，推動演算法與產品的迭代優化。

我們期待看到一個優秀的 Engineering Manager, Recommendation Systems (ML) 具備以下能力

• 具備出色的技術領導能力，至少 1 年以上帶領推薦系統或相關 AI/ML 團隊經驗，或 2 年以上技術負責人經驗，能夠制定技術策略並帶領團隊高效執行。
• 熱愛思考使⽤者的需求，動手將演算法打造成產品。
• 精通 Python，並對學習新技術持開放態度，具備良好的軟體工程實踐經驗。
• 喜歡追求高品質的程式，面對需求能夠提出最小可行性系統架構及了解其中的 tradeoff。
• 有良好的溝通協作能力，能夠清楚的表達想法，並與其他團隊順利合作。
• 了解機器學習演算法及工作流程，例如 NLP、Deep Learning、Recommendation System 等。

如果你擁有以下能力、經驗與特質，那就更棒了！

• 熟悉分散式系統設計，能夠處理巨量資料或開發大型系統。
• 熟悉機器學習系統商業應用場景、系統設計。
• 能夠解決主流 ML framework 在巨量資料開發時遇到的問題。
• 熟悉以下其中幾項技術：
  • PyTorch / Scikit-Learn / XGBoost / Tensorflow
  • Airflow
  • GCP / Kubernetes
  • SQL / NoSQL / Redis
  • Linux

注意事項

• 若不符合職位需求的面試者，將不另行通知。
• 如果尋找到合適的人選加入，職缺可能會提前關閉。
• 如果人選在申請過程中提供不實資訊，Dcard 有權取消雇用提議。
• 在 Dcard，每位夥伴都是平等的，我們重視每個人的多元性。Dcard 致力於打造一個多元與共融的環境，尊重並且包容每一位夥伴。我們相信，平等與多元能夠帶來無限創新的可能。因此，我們的招聘流程提供每位應徵者平等的就業機會，並落實無歧視的就業環境。