教育科技領域的全球領導者！我們在尋找一位「ML工程師」，以970億個學習行為數據為基礎，領導新產品及引擎開發的AI建模，改變Catch It Play的AI教育未來。
我們在尋找擁有將推薦、預測和生成模型直接投入生產經驗的ML工程師。Catch It在260萬用戶和9.73億學習行為數據的環境中，致力於與能夠將教育AI從工具級別提升到協作級別的人合作。
• 能夠同時考慮模型性能改善及服務環境限制（延遲、成本等）的人
• 有能力將領域要求轉換為ML問題的溝通能力者
• 對新技術領域（LLM、強化學習等）感興趣並願意學習和擴展的人
• 曾在小型團隊中設定方向並獨立執行的人。
A. 模型設計、開發和運維 (~60%)
• 利用學習、內容和用戶數據，設計、開發和應用核心ML模型，如推薦、匹配、流失預測和生成內容。
• 負責整個ML生命周期：模型訓練 → 評估 → 調優 → 生產部署 → 監控 → 重新訓練。
• 領導整個過程，從定義新的ML問題、數據收集、假設設置、建模、實驗到服務應用。
• 將模型性能指標（宏觀F1、NDCG、AUC等）翻譯成業務KPI，並將其與用戶價值聯系起來。
B. 實驗、工具、協作 (~40%)
• 設計和操作A/B測試，定量測量並驗證與業務KPI的模型影響。
• 關注最新ML、LLM和生成性AI技術動態，以可適用於實際服務的形式進行驗證和引入。
• 與數據工程師合作，共同運行特徵存儲、模型服務和運營基礎設施。
• 積極參與與產品經理、規劃人員和分析師一起定義ML要求，並貢獻團隊的技術決策。
• 5年以上ML/AI相關的實際經驗，擁有生產部署模型的經驗。
• 在設計、訓練、調優和評估機器學習/深度學習模型方面擁有經驗，並在整個生產應用中的協作。
• 熟練操作Python（PyTorch、scikit-learn等）
• 熟練使用SQL，並擁有雲環境（AWS/GCP/Azure）的經驗。
• 在大規模行為日志或交易數據基礎上的特徵工程經驗。
• 理解統計假設檢驗和實驗設計（A/B測試等）。
• 有基於Git的代碼協作及與領域專家和規劃者溝通的經驗。
• 計算機工程、統計學、數學等相關領域的碩士或以上學歷
• 有處理和建模超過1億條記錄的數據經驗
• 在推薦系統、排名、NLP、LLM、強化學習、時間序列和多模態等特定領域擁有深厚的實踐經驗
• 有知識追蹤（Knowledge Tracing）、學習者建模或教育AI相關的研究或實現經驗
• 有LLM應用（RAG、代理、微調、評估管道）經驗
• 有特徵儲存的設計和運營經驗（Feast、Tecton等）
• 有A/B測試平台開發或運營經驗
• 有MLOps管道（Airflow、MLflow、Kubeflow等）經驗
• 在基於行為日誌的教育科技、內容推薦和遊戲等領域的經驗
• 在相關領域發表論文或參加學術會議的經驗
• 🏠 全面遠程工作環境 - 可以在全國任何地方工作的基於全面遠程的高效工作環境
• 📊 股票期權操作 - 針對核心R&D人員的股票期權操作（在穩定工作一年後審核授予）
• 📈 全球成長經驗 - 在旨在取得1000萬次下載的最新趨勢產品中核心經驗（例如谷歌功能）
• 💼 核心系統開發經驗 - 直接參與遊戲與AI融合的獨特商業核心領域的基礎設施和系統開發。
• 🌴 濟州辦公室及休息 - 支持在濟州總部辦公室工作等休息機會。
• 📚 自我發展支持 - 通過書籍和在線課程支持自我發展。
• 💪 健康管理支持 - 健康檢查費用支持 / 公司內部健康管理項目。
• ❤️ 有趣的運動文化 - 通過每月的運動挑戰，共同創造一個有競爭和合作的有趣運動文化。
• 提交材料 — 簡歷、自我介紹信、作品集或您撰寫的樣本（明確標明您參與的部分）
• 招聘流程 — 文件和作品集審核 → 第一次實際面試（在線） → 第二次面試（在線） → 最後面試（離線） → 宣布錄取。
• 面試過程中可能會有作業（1天以內）或面試時的測試。
[有關詳細資訊，請參閱以下Notion頁面]
https://catchitplay.notion.site/AI-ML-36098f74ee5a80c0b70bf09ebdf98c3e
