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Pinkoi.com 是亞洲領先的設計購物網站，販售設計商品、數位創作、體驗活動，並網羅海內外優質設計師群，堅持用好品味、客製化的獨特設計，實現每個人對生活詮釋的想像。

【關於 Pinkoi AI squad】

Pinkoi AI squad 的主要任務為打造電商系統化的 data driven 服務，包含但不限於搜尋系統與推薦系統。我們致力於推動資料發揮長期價值 ，讓 Pinkoi 成為最了解每個人，透過 Pinkoi 智慧推薦便能輕鬆找到最適合自己的獨特品味與設計風格商品的平台。

Machine Learning Engineer 在 Pinkoi 將使用統計、機器學習、資料探勘等相關技術，透過使用者在平台累積的大量數據，與其他團隊（例如：產品團隊、商業團隊、工程團隊）合作，綜合多方的需求，幫助平台解決各種有挑戰性的演算法及推薦問題，建造能協助使用者解決問題的系統，讓數據帶來的價值最大化。

你需要負責的工作內容

• 打造或優化各個頁面的推薦系統版面：商品、設計館推薦，提高好商品與設計館的曝光；媒合買家與合適的商品，更主動地提供買家可能會喜歡的商品
• 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
• 跨語言的資料分析與處理：Pinkoi 目前提供繁簡中文、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

• 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

• 具備兩年以上的 Data Scientist、Machine Learning Engineer 工作經驗
• 具有 Recommendation System、Data Mining、Information Retrieval、Natural Language Processing、Machine Learning、Statistics Analysis、Ranking 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

• 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

＃不用想了，趕快來當個 Pinkoi 人

如果你有信心能夠勝任這份工作，馬上提供個人履歷並回答相關問題，即刻應徵！

＃此職位的預計面試流程與形式：

・書審

・線上程式測驗

・第一次面試：線上（所屬團隊同儕＆HR 面談）

・第二次面試：實體 - 含作業討論（直屬主管與團隊同儕）

・最終面試：線上（CTO）

About us

Gogolook is a leading TrustTech company established in 2012. With Build for Trust as its core value, it aims to create an AI- and data-driven global anti-fraud network as well as Risk Management as a Service. From multi-communication to fintech and SaaS, Gogolook creates trustworthy empowerment with the use of technology in various fields.

Gogolook has also teamed up with a number of institutes such as the Taiwan National Police Agency Criminal Investigation Bureau, the Financial Supervisory Service of South Korea, Thai Police Cyber Taskforce and the Fukuoka city government to fight fraud and ultimately, to build a trustworthy communication network across the world.

Why you should join Gogolook

1. Influential products: What we make are meaningful products that create values for society and defend against frauds.

2. Emphasize self-growth: We encourage technical community activities, subsidize tickets for conferences and workshops so that learning is continuously supported by the company.

3. Unleash your talent: We respect the professional opinions of everyone, encourage team members to discuss with each other, and make awesome products together.

4. Transparent culture: We publicly share the company's information to all, every member can read and feedback, and become a part of participating in the proposal.

Gogolook 全新事業方向 - 人資科技 (HR Tech)，基於 Build For Trust 的核心，協助企業與求職者都找到適合的彼此，打造新一代的 SaaS 服務。

Why you should join:

1. 從0到1參與全新 SaaS 從發想、設計、開發、上市、行銷、銷售、客服等完整的過程

2. 參與產品規劃與實作內容行銷、關鍵字行銷、行銷自動化的過程

3. 與產品設計師、PM等其他職能合作

4. 可以接觸到新一代的人資科技產品

Missions

• 撰寫人資科技相關Blog
• 製作產品行銷所需之內容 (產品介紹文案、影片)
• 參與協助 SEO (關鍵字優化) 與 SEM (關鍵字行銷)
• 協助其他輔助產品上線所需之工作 (舉辦線上線下活動)

• 對於人資科技 (HR Tech) SaaS (B2B) 產品有高度興趣
• 有良好的口語溝通能力
• 有良好的文字表達能力，可以簡短清楚表達要說的內容
• 有良好的英文閱讀能力，可以透過工具協助，翻譯並總結英文文章
• 喜愛撰寫內容，不會認為撰寫大量內容是沉悶的工作
• 熟悉使用Google Docs、Google sheet、Google slides…等雲端工具
• 每週至少配合固定2-3天以上全天 (星期一和五尤佳)，至少6個月實習時間

• 在學校專題或專案中，擔任過組長的經驗
• 熟悉使用 ChatGPT、Midjourney、Notion AI等生成式AI工具
• 有經營自己的社群媒體
• 有過撰寫Blog、行銷文案的經驗

This is an exciting role that offers a chance to work at the cutting edge of AI. In short, your main responsibility would be to harness the potential of recent breakthroughs in AI, especially in the area of generative models (text to image and large language models), to drive impact.

Responsibilities:

• Understand recent advancements in machine learning, especially Generative AI and Large Language Models (LLMs), at a deep technical level. Use this knowledge to create novel technologies that were not possible before.
• Keep up to date with developments in other areas like multi-modal models, computer vision, model distillation and fine-tuning. Some examples are trying out Segment Anything Model, Llama LLM, how to build something like LangChain.
• Identify key problems and opportunities that can be addressed using these technologies.
• Brainstorm and implement possible improvements to these technologies. Eg how to make a model smaller, optimize it for CoreML, and finetune for new data.
• Stay up to date with the research landscape in these areas.

• Well-versed with using at least one deep learning framework, preferably PyTorch.
• Clear and thorough understanding of the original transformer architecture and its variants.
• Strong understanding of how multi-modal and large language models work (eg data used for training, loss functions used, how to finetune etc).
• Have a keen eye for detail - willingness to understand the nitty-gritty details, reading the source code when necessary.
• Good foundational knowledge of probability and linear algebra.

• Knowledge of HuggingFace API patterns (used across libraries like diffusers, transformers, accelerate etc).
• Knowledge of docker and kubernetes.
• Knowledge of diffusion models.
• Publications relevant to ML.

• Ability to think about potential applications and the impact of recent advances in AI (and not just focus on technical details).
• Ability to communicate clearly and effectively.
• Self-motivated and proactive: the ability to learn, figure things out and identify key problems to solve with little or no supervision.