教育科技领域的全球领导者！我们在寻找一位"ML工程师"，以970亿个学习行为数据为基础，领导新产品和引擎开发的AI建模，改变Catch It Play的AI教育未来。
我们在寻找拥有将推荐、预测和生成模型直接投入生产经验的ML工程师。Catch It在260万用户和9.73亿学习行为数据的环境中，致力于与能够将教育AI从工具级别提升到协作级别的人合作。
• 能够同时考虑模型性能改进及服务环境限制（延迟、成本等）的人员
• 有能力将领域要求转换为ML问题的沟通能力者
• 对新技术领域（LLM、强化学习等）感兴趣并愿意学习和扩展的人
• 曾在小型团队中设定方向并独立执行过的人。
A. 模型设计、开发和运维 (~60%)
• 利用学习、内容和用户数据，设计、开发和应用核心ML模型，如推荐、匹配、流失预测和生成内容。
• 负责整个ML生命周期：模型训练 → 评估 → 调优 → 生产部署 → 监控 → 重新训练。
• 领导整个过程，从定义新的ML问题、数据收集、假设设定、建模、实验到服务应用。
• 将模型性能指标（宏观F1、NDCG、AUC等）翻译为业务KPI，并将其与用户价值联系起来。
B. 实验、工具、协作 (~40%)
• 设计和操作A/B测试，定量测量并验证与业务KPI的模型影响。
• 关注最新ML、LLM和生成性AI技术动态，以可适用于实际服务的形式进行验证和引入。
• 与数据工程师合作，共同运行特征存储、模型服务和运营基础设施。
• 积极参与与产品经理、规划人员和分析师一起定义ML要求，并贡献团队的技术决策。
• 5年以上ML/AI相关的实际经验，拥有生产部署模型的经验。
• 在设计、训练、调优和评估机器学习/深度学习模型方面拥有经验，并在整个生产应用中的协作。
• 熟练操作Python（PyTorch、scikit-learn等）
• 熟练使用SQL，并拥有云环境（AWS/GCP/Azure）的经验。
• 在大规模行为日志或交易数据基础上的特征工程经验。
• 理解统计假设检验和实验设计（A/B测试等）。
• 有基于Git的代码协作及与领域专家和规划者沟通的经验。
• 计算机工程、统计学、数学等相关领域的硕士或以上学历
• 有处理和建模超过1亿条记录的数据经验
• 在推荐系统、排名、NLP、LLM、强化学习、时间序列和多模态等特定领域拥有深厚的实践经验
• 有知识追踪（Knowledge Tracing）、学习者建模或教育AI相关的研究或实现经验
• 有LLM应用（RAG、代理、微调、评估管道）经验
• 有特征存储的设计和操作经验（Feast、Tecton等）
• 有A/B测试平台开发或运营经验
• 有MLOps管道（Airflow、MLflow、Kubeflow等）经验
• 在基于行为日志的教育科技、内容推荐和游戏等领域的经验
• 在相关领域发表论文或参加学术会议的经验
• 🏠 全面远程工作环境 - 可以在全国任何地方工作的基于全面远程的高效工作环境
• 📊 股票期权操作 - 针对核心R&D人员的股票期权操作（在稳定工作一年后审核授予）
• 📈 全球增长经验 - 在旨在取得1000万次下载的最新趋势产品中核心经验（例如谷歌功能）
• 💼 核心系统开发经验 - 直接参与游戏与AI融合的独特商业核心领域的基础设施和系统开发。
• 🌴 济州办公室及休息 - 支持在济州总部办公室工作等休息机会。
• 📚 自我发展支持 - 通过书籍和在线课程支持自我发展。
• 💪 健康管理支持 - 健康检查费用支持 / 公司内部健康管理项目。
• ❤️ 有趣的运动文化 - 通过每月的运动挑战，共同创造一个有竞争和合作的有趣运动文化。
• 提交材料 — 简历、自我介绍信、作品集或您撰写的样本（明确标明您参与的部分）
• 招聘流程 — 文件和作品集审核 → 第一次实际面试（在线） → 第二次面试（在线） → 最后面试（离线） → 宣布录取。
• 面试过程中可能会有作业（1天以内）或面试时的测试。
[有关详细信息，请参阅以下Notion页面]
https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e
