你需要負責的工作內容

• 打造與優化推薦演算法，提升商品與設計館的個人化推薦品質，強化優質內容的曝光，並更有效地媒合買家與潛在感興趣的商品。
• 搜尋引擎的改善：關鍵詞推薦、自動補全、更好的商品排序機制，使得使用者更有效率地找到有興趣的商品（Pinkoi 目前使用 Elasticsearch 搭配 Qdrant）。
• 跨語言的資料分析與處理：Pinkoi 目前提供簡繁中文、英文、日文、泰文等不同語系內容，各有不同的挑戰。
• 其他 Data-Driven 的系統，使得平臺更智慧化。
• 探索與評估大型語言模型（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）在推薦系統、搜尋查詢理解、商品分類、多語言處理等場景中的應用潛力，並與團隊合作驗證其實際效益。

Pinkoi 具有來自多個國家/地區的使用者、商品、商家資料。也包含跨語言、跨文化、跨裝置的操作紀錄，挑戰多到數不完。

我們希望你有的經驗跟特質

• 對於設計指標、挖掘使用者行爲、分析資料，設計實驗來驗證假設有極大興趣。
• 能獨立閱讀相關研究，有相關數學與工程背景知識來學習各種演算法原理與模型，了解如何選擇與正確使用。
• 能站在不同角度思考問題與需求，對持續優化演算法有熱情。
• 熱愛使用程式與數學建立聰明的自動化系統。
• 有良好的溝通能力，你要能夠清晰的解釋自己數據分析出來的原理和結果。
• 樂於學習最新的技術，隨時充實自我的專業技能。
• 對大型語言模型（LLM）保持開放的心態，樂於探索如何將其整合至推薦、搜尋或資料處理流程中，以提升系統效率與使用者體驗。

應徵條件

• 具備一年以上的 Data Scientist、Machine Learning Engineer 工作經驗。
• 具有 Recommendation System、Natural Language Processing、Machine Learning、Statistics Analysis、Ranking、Search Engine 等其中至少一種背景知識與研究經驗。
• 具備設計指標、設計模型訓練資料集、建立模型與驗證模型效益的能力。
• 成熟的 Programming 能力（Pinkoi 主要語言是 Python）與處理 Big Data 的能力，能獨立作業。

加分條件

• 具備優化商業指標的經驗。
• 熟悉 A/B Testing 設計與假設檢定知識。
• 熟悉搜尋引擎如：ElasticSearch、Solr。
• 熟悉大數據運算框架（例如：Apache Spark）。
• 具備 Data-Driven 系統設計經驗，且容易維護，可以應變外在的環境與資料變動。
• 具備將模型上線，並穩定運作的經驗。
• 具備使用 LLM（如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）於 NLP 任務（如查詢理解、語意分類、資料生成與增強等）之實作經驗