【技術】機器學習工程師－搜尋與推薦系統專家（Search & Recommendation ML Engineer）

負責 PChome 電子商務平台的「搜尋（Search）與推薦（Recommendation）」核心演算法，串聯多語言商品內容與用戶行為數據，設計並運營涵蓋傳統搜尋、個人化推薦、對話式搜尋與 Agentic AI 的完整解決方案，直接影響使用者體驗與營收成長。

【工作內容與核心任務】
1. 搜尋與推薦模型開發:
設計、開發並部署機器學習模型，應用於站內搜尋引擎、個人化推薦與排序（Ranking）場景，提升 CTR、CVR、留存等關鍵營運指標。
2. 用戶行為分析與演算法優化:
分析使用者搜尋、瀏覽、加購、購買等行為與互動 Log，持續優化搜尋排序與推薦演算法，包含 query understanding、learning-to-rank、session-based / sequential recommendation 等方法。
3. 對話式搜尋與 Agentic 體驗:
開發對話式搜尋與推薦體驗（Conversational Search & Recommendation），整合 LLM、向量搜尋（Vector Search）、Agentic RAG 等技術，提升互動體驗並優化模型效能與延遲（Latency）。
4. 跨團隊合作與產品落地:
與產品經理、前後端工程、資料工程、數據分析及資料科學團隊緊密合作，將模型落地於搜尋結果頁、商品頁、個人化模組與聊天助理等場景，並透過 A/B Test 或實驗設計驗證效果。
5. 特徵工程與模型實驗:
進行資料探索（EDA）、特徵工程與模型實驗，包含資料前處理、特徵選擇、模型調參與壓力測試，提升模型準確度、穩定性與跨國市場適用性。
6. 模型監控與持續優化（MLOps）:
建立模型監控與告警機制（Model Monitoring），追蹤線上成效指標、偵測資料漂移與模型漂移，並規劃回訓、版本管理與回滾策略，確保模型在 production 環境長期穩定運行。
7. Agentic AI 與自動化工作流（含 n8n 類工具）:
-7.1 利用 MLOps 與 Workflow 平台（如 Kubeflow、Airflow、n8n 類工具）設計並自動化特徵產出、資料管線、模型訓練排程、部署與回滾流程，降低人工操作與部署風險。
-7.2 探索並建置面向 ML 的 AI Agent，應用於模型異常偵測、實驗管理、參數建議與線上配置調整（例如推薦策略 A/B 配比），提升模型運營效率與回應速度。

必備條件 Must-have

• 具機器學習、人工智慧、資料科學、電機資訊或相關領域之學術背景，或具備等同實務經驗。

• 熟悉機器學習模型原理與演算法，包含 Supervised / Unsupervised Learning 以及 Ranking / Recommendation 演算法（如協同過濾、Learning-to-Rank）。

• 具備自然語言處理（NLP）相關知識：文本表示、語意匹配、Embedding、Semantic Search、Query Understanding 等。

• 理解並實作過深度學習模型架構（如 Transformer、Embedding-based Models），熟悉其在搜尋與推薦情境下之應用與微調（Fine-tuning）。

• 具備大規模資料處理與分散式系統基本概念，如使用 Spark、Hadoop、生產級向量資料庫等技術處理大規模資料集。

技能要求 Skills

• 精通 Python 程式開發，能撰寫高可讀性、可維護且具測試覆蓋的 ML / Data Pipeline 程式碼。

• 熟悉主流機器學習／深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch），具備模型訓練、調參、最佳化與部署的實務經驗。

• 具備搜尋或推薦系統相關技術實作經驗，能獨立完成模型訓練、離線評估、線上部署與 A/B Test 分析。

• 熟悉 PySpark 或其他大數據處理工具，能設計與實作可擴展的資料處理 Pipeline（Batch / Streaming）。

• 具備分散式資料處理與大數據系統操作經驗，了解效能調校與資源使用最佳化。

加分條件 Nice-to-have

• 具備對話式 AI、Conversational Search、Agentic RAG 或多 Agent 系統的實務經驗。

• 具備 MLOps、CI/CD 或 Infrastructure as Code（IaC）實務經驗（如使用 MLflow、Kubeflow、Jenkins、GitHub Actions、Terraform 等）。

• 有使用 Workflow / Automation 工具（如 n8n、Airflow、Argo Workflows 等）自動化 ML 或推薦系統運營流程（如訓練排程、部署、監控與報表）的經驗。

• 熟悉雲端平台（優先 GCP），並具備使用 Vertex AI、BigQuery、Dataflow 等雲端 ML / Data 服務的經驗。

• 具備多語言搜尋或跨語言 NLP 系統開發經驗（繁中／簡中／英語等跨國站點）。

• 曾於搜尋、推薦、NLP、深度學習等相關領域發表學術論文或技術文章，或參與開源專案並有公開作品（GitHub / 技術部落格）者佳。

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