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職缺名稱：AI 工程師（AI Engineer - 影像辨識 NLP） 職缺描述 在 NexRetail 擔任 AI 工程師，你將負責開發 影像辨識（Computer Vision）與自然語言處理（NLP） 的 AI 模型，並與工程師、數據科學家、後端團隊協作，將 AI 技術應用於 智慧零售、商業數據分析、虛擬助理、邊緣運算設備 等領域。我們的技術已獲 日本 KDDI、JcDecaux 等國際企業採用，並正快速拓展全球市場。 如果你熱愛 AI 技術，並希望在 影像辨識、語言模型、邊緣運算加速 領域發揮影響力，這將是你的最佳機會！ 🚀 你將參與的核心開發項目 📸 影像辨識（Computer Vision）：開發 AI 影像辨識模型，分析人流、顧客行為、商品識別🗣 自然語言處理（NLP）：開發語言模型（LLM），提升 AI 虛擬助理的理解與回應能力⚡ AI 模型加速（TensorRT）：針對邊緣設備優化 AI 模型，提升推論速度與效能🛍 智慧零售 AI 應用：將 AI 技術落地應用於 智慧 Kiosk、數據分析平台、廣告投放 💡 關於 NexRetail 研發團隊 我們不只是 AI 團隊，而是 智慧零售 AI 領導者！✅ 數據驅動決策，將 AI 與電腦視覺技術應用於智慧零售領域✅ 技術創新導向，整合 影像辨識、NLP、AI 加速，打造全球級 AI 解決方案✅ 國際合作機會，可參與 Nvidia GTC、CES、VivaTech 等全球科技研討會 在這裡，你將與頂尖 AI 工程師、數據科學家、後端開發者合作，共同開發智慧零售的未來！ 📌 擔任這個職位，你會…… 開發與優化 AI 影像辨識模型（人流分析、物件識別、動作偵測）開發 NLP 語言模型（LLM），應用於 AI 虛擬助理與語音處理使用 PyTorch 訓練與部署 AI 模型，確保高效能與可擴展性使用 TensorRT 進行 AI 模型加速，提升邊緣設備推論速度與後端團隊合作，將 AI 模型整合至後端 API 與雲端架構 🔧 技術棧（Tech Stack） 深度學習框架：PyTorch、TensorFlow、ONNXAI 加速：TensorRT、CUDA、cuDNN影像辨識技術：OpenCV、YOLO、DeepSORTNLP 技術：Hugging Face Transformers、BERT、LLM後端技術（加分）：FastAPI、Flask、Django程式語言：Python、C++（加分）雲端與邊緣運算：Docker、Kubernetes、AWS / GCP / Azure數據處理：Kafka、Redis、PostgreSQL ✅ 我們希望你具備的條件 2 年以上 AI / 深度學習相關開發經驗（影像辨識或 NLP 方向）熟悉 PyTorch，能訓練、微調並部署 AI 模型熟悉 TensorRT，能夠優化 AI 模型推論速度與效能具備 影像辨識（Computer Vision） 或 NLP（語言模型） 開發經驗具備 AI 模型部署經驗（雲端 / 邊緣運算）良好的溝通能力，能與後端、前端、數據團隊高效協作 ✨ 加分條件 具備 C++ 開發能力，可用於高效能 AI 模型優化熟悉 後端開發（FastAPI / Flask / Django），能獨立開發 AI 服務 API有 LLM（大型語言模型） 訓練、微調經驗（如 GPT、BERT）熟悉 邊緣運算 AI 優化（NVIDIA Jetson / Qualcomm AI SoC）具備 大規模 AI 模型優化與壓縮經驗（Pruning、Quantization） 🚀 為什麼加入 NexRetail？ 💡 AI + 零售技術的領導者：與全球頂尖 AI 企業合作，推動智慧零售發展🌍 國際市場機會：與 日本 KDDI、JcDecaux 合作，技術應用全球落地📈 發展潛力無限：團隊正在快速擴展，提供技術領導與管理職涯發展機會 如果你想要在 影像辨識 + 語言模型 AI 領域發揮影響力，這裡將是你的最佳選擇！👉 加入我們，一起打造智慧零售新時代！ 🚀

職缺名稱：AI 工程師（AI Engineer - 影像辨識 NLP） 職缺描述 在 NexRetail 擔任 AI 工程師，你將負責開發 影像辨識（Computer Vision）與自然語言處理（NLP） 的 AI 模型，並與工程師、數據科學家、後端團隊協作，將 AI 技術應用於 智慧零售、商業數據分析、虛擬助理、邊緣運算設備 等領域。我們的技術已獲 日本 KDDI、JcDecaux 等國際企業採用，並正快速拓展全球市場。 如果你熱愛 AI 技術，並希望在 影像辨識、語言模型、邊緣運算加速 領域發揮影響力，這將是你的最佳機會！ 🚀 你將參與的核心開發項目 📸 影像辨識（Computer Vision）：開發 AI 影像辨識模型，分析人流、顧客行為、商品識別🗣 自然語言處理（NLP）：開發語言模型（LLM），提升 AI 虛擬助理的理解與回應能力⚡ AI 模型加速（TensorRT）：針對邊緣設備優化 AI 模型，提升推論速度與效能🛍 智慧零售 AI 應用：將 AI 技術落地應用於 智慧 Kiosk、數據分析平台、廣告投放 💡 關於 NexRetail 研發團隊 我們不只是 AI 團隊，而是 智慧零售 AI 領導者！✅ 數據驅動決策，將 AI 與電腦視覺技術應用於智慧零售領域✅ 技術創新導向，整合 影像辨識、NLP、AI 加速，打造全球級 AI 解決方案✅ 國際合作機會，可參與 Nvidia GTC、CES、VivaTech 等全球科技研討會 在這裡，你將與頂尖 AI 工程師、數據科學家、後端開發者合作，共同開發智慧零售的未來！ 📌 擔任這個職位，你會…… 開發與優化 AI 影像辨識模型（人流分析、物件識別、動作偵測）開發 NLP 語言模型（LLM），應用於 AI 虛擬助理與語音處理使用 PyTorch 訓練與部署 AI 模型，確保高效能與可擴展性使用 TensorRT 進行 AI 模型加速，提升邊緣設備推論速度與後端團隊合作，將 AI 模型整合至後端 API 與雲端架構 🔧 技術棧（Tech Stack） 深度學習框架：PyTorch、TensorFlow、ONNXAI 加速：TensorRT、CUDA、cuDNN影像辨識技術：OpenCV、YOLO、DeepSORTNLP 技術：Hugging Face Transformers、BERT、LLM後端技術（加分）：FastAPI、Flask、Django程式語言：Python、C++（加分）雲端與邊緣運算：Docker、Kubernetes、AWS / GCP / Azure數據處理：Kafka、Redis、PostgreSQL ✅ 我們希望你具備的條件 2 年以上 AI / 深度學習相關開發經驗（影像辨識或 NLP 方向）熟悉 PyTorch，能訓練、微調並部署 AI 模型熟悉 TensorRT，能夠優化 AI 模型推論速度與效能具備 影像辨識（Computer Vision） 或 NLP（語言模型） 開發經驗具備 AI 模型部署經驗（雲端 / 邊緣運算）良好的溝通能力，能與後端、前端、數據團隊高效協作 ✨ 加分條件 具備 C++ 開發能力，可用於高效能 AI 模型優化熟悉 後端開發（FastAPI / Flask / Django），能獨立開發 AI 服務 API有 LLM（大型語言模型） 訓練、微調經驗（如 GPT、BERT）熟悉 邊緣運算 AI 優化（NVIDIA Jetson / Qualcomm AI SoC）具備 大規模 AI 模型優化與壓縮經驗（Pruning、Quantization） 🚀 為什麼加入 NexRetail？ 💡 AI + 零售技術的領導者：與全球頂尖 AI 企業合作，推動智慧零售發展🌍 國際市場機會：與 日本 KDDI、JcDecaux 合作，技術應用全球落地📈 發展潛力無限：團隊正在快速擴展，提供技術領導與管理職涯發展機會 如果你想要在 影像辨識 + 語言模型 AI 領域發揮影響力，這裡將是你的最佳選擇！👉 加入我們，一起打造智慧零售新時代！ 🚀

Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer Price Intelligence Demand Optimization 我們正在尋找一位兼具 數學能力、程式能力與商業思維 的 Senior Data Scientist / Machine Learning Engineer，負責打造一套從 0 到 1 的 Price Intelligence System。 這不是一個只停留在研究階段的模型開發職位。我們希望你能打造真正落地、可規模化、能驅動商業決策的演算法系統，協助企業在超過 50,000+ SKU 的商品組合中，進行大規模、自動化、即時化的價格決策。 你將參與一套由 15+ 個互相串接的模型 組成的 Price Intelligence Ensemble System，涵蓋需求預測、價格彈性、促銷成效、庫存優化、異常偵測與多目標最佳化等核心模組。 工作內容 1. 建立 Price Intelligence Ensemble System 你將參與設計並開發一套由多個模型組成的價格智慧系統，包括： Demand Forecasting 需求預測 Price Elasticity Modeling 價格彈性模型 Promotion Impact Modeling 促銷成效模型 Inventory Optimization 庫存最佳化 Meta-Learning / Ensemble Decision Engine Real-Time Anomaly Detection 即時異常偵測 你需要能夠理解模型之間的依賴關係、資料流、特徵工程、模型選擇、訓練流程與執行順序。 2. 開發 SKU-Level Demand / Pricing Models 你將建立能夠在 SKU 層級預測需求、庫存與價格反應的模型，並納入以下因素： Seasonality 季節性 Promotion Lift 促銷拉動效果 Macroeconomic Factors 總體經濟因素 Weather Patterns 天氣影響 Product Lifecycle 商品生命週期 Competitive Pricing 競爭價格 Inventory Velocity 庫存流速 相關模型可能包括： ARIMA / Prophet LightGBM / XGBoost Bayesian Models Hierarchical Models Causal Inference Models PyTorch-based models 3. 解決多目標最佳化問題 你將開發能夠平衡多個商業目標的最佳化模型，例如： Maximizing Revenue 提高營收 Maintaining Gross Margin 維持毛利 Clearing Seasonal Inventory 清理季節性庫存 Competitive Positioning 維持市場競爭力 Promotion Efficiency 提升促銷效率 你需要能夠將商業限制、價格防護條件、庫存壓力與營運規則整合進模型，形成可落地的價格決策引擎。 4. 建立即時異常偵測與促銷監控系統 你將開發 streaming / real-time models，監控促銷活動期間的實際銷售表現，並在銷售結果與預測落差過大時，提供即時決策訊號，例如： Deepen Promotion：加深折扣或擴大促銷 Throttle Promotion：降低促銷力度或停止活動 Inventory Risk Alert：庫存風險提醒 Margin Risk Alert：毛利風險提醒 5. 將模型部署到 Production Environment 你需要撰寫乾淨、可維護、可擴展的 Python 程式碼，並與工程團隊合作，將模型部署到 production pipeline。 技術環境包含： Python pandas / NumPy / scikit-learn PyTorch BigQuery Vertex AI Cloud Run AlloyDB Pub/Sub / Dataflow / Kafka SQL / PySpark Poetry 系統需要滿足即時或近即時的 latency 要求，例如 100ms 到 500ms。 必備條件 7 年以上 Data Scientist / Machine Learning Engineer 經驗 具備統計、數學、經濟、物理、運籌、工程或相關量化領域背景 熟悉 price elasticity estimation、demand curve modeling 或 demand forecasting 熟悉 time-series forecasting 方法，例如 ARIMA、Prophet、LightGBM、XGBoost 熟悉 Python 生態系，包括 pandas、NumPy、scikit-learn、PyTorch 具備進階 SQL 能力，能處理大型資料集與複雜分析查詢 理解 Bayesian methods、hierarchical models、causal inference 或 uncertainty quantification 有能力將模型從 research prototype 推進到 production pipeline 能與工程、產品、商業團隊溝通模型邏輯與商業影響 加分條件 有 e-commerce、retail、fashion retail、pricing 或 revenue management 經驗 有 price optimization、demand elasticity、markdown optimization 經驗 曾開發 multi-model ensemble system 或複雜 ML 系統 熟悉 GCP：BigQuery、Vertex AI、Cloud Run、Pub/Sub、Dataflow 熟悉 real-time ML / streaming architecture 有 apparel / fashion retail 商品生命週期、季節性促銷、庫存管理經驗 熟悉 competitive pricing intelligence、web scraping、price index monitoring、KVI strategy 有 SaaS product 或 internal pricing tool 開發經驗 具備 computer vision / apparel feature extraction 經驗 熟悉 PyTorch CNN architecture，能夠修改或訓練 vision models 我們希望你是這樣的人 你不只是會訓練模型，而是能夠理解模型如何真正影響商業結果。 你能夠在以下目標之間做出平衡： 營收 vs. 毛利 折扣深度 vs. 庫存去化 預測準確度 vs. 系統延遲 模型複雜度 vs. 可維護性 商業彈性 vs. 統計嚴謹性 你需要能夠向非技術主管清楚解釋，例如： 「為什麼這個 markdown depth 雖然折扣較深，但能在指定期間內最大化總毛利回收？」 適合你的原因 這個職位適合想要挑戰以下任務的人： 從 0 到 1 建立 Price Intelligence System 參與大規模 SKU pricing decision engine 的設計 將 machine learning、statistics、optimization 與真實商業場景結合 建立能實際影響營收、毛利與庫存決策的 production-grade ML system 與產品、工程、商業團隊共同打造可規模化的 AI pricing platform 技能關鍵字 Python、Machine Learning、Data Science、Price Optimization、Demand Forecasting、Price Elasticity、Time Series Forecasting、Bayesian Modeling、Causal Inference、PyTorch、LightGBM、XGBoost、BigQuery、Vertex AI、GCP、SQL、PySpark、Optimization、Retail Analytics、E-commerce、Inventory Optimization、Anomaly Detection、Computer Vision