跳到主要內容

加入玉山 Data Engineer,打造新世代 AI 平台

玉山銀行自 2018 年成立智能金融處,至今已執行超過半百的 AI 專案,建立了 AI 研發雲提供 Data Analyst 訓練模型與開發 AI 服務,並大量使用開源專案打造機器學習即服務平台(Machine Learning as a Service, MLaaS)提供部署 AI 模型與服務。在 2020 年開始啟動了 MLaaS 2.0 升級計劃,將 AI 服務容器化,透過容器叢集管理平臺 K8s 管理,使用了 FaskAPI 作為模型推論 API 的框架,並導入 Apache Airflow 作為特徵工程、模型訓練流程管理框架。

玉山銀行的 Data Engineer 們正朝向透過開源專案推行 MLOps 與 SRE,致力於回饋開源社群,如果你對打造新世代 AI 平台有熱情並有以下特質,歡迎一起加入玉山 Data Engineer 的行列!

  • 對於分散式系統架構(設計或原理)有強烈好奇心
  • 具有強烈學習慾望,不排斥新工具及新觀念
  • 對於系統平台穩定具有捨我其誰的使命感,並願意說服團隊認同降低故障成本是一件值得驕傲的成就
  • 熟悉 Python / golang,具有開發 WebService API(REST)經驗
  • 對程式碼有潔癖,且開發過程一定會搭配測試程式
  • 對於重複執行的瑣事會忍不住寫程式自動化

機器學習平台工程師

Job Description

  1. 巨量結構化資料、半結構化資料甚至非結構化資料的分析、處理與儲存
  2. 打造機器學習平台及系統軟體框架,將機器學習建構在分散式系統及微服務系統(docker)之上
  3. 參與機器學習 (Machine Learning) 專案開發、資料特徵工程、規劃設計次世代機器學習平台發展與藍圖等任務
  4. 具備 SQL 技術能力,熟悉 Linux、 Python 程式開發、Git 版本控制,略懂資訊安全及網路傳輸相關基礎知識
  5. 具備金融/金流/支付相關知識和興趣,且有專案管理及良好溝通協作能力

Requirements

  1. 3 年以上系統管理及維護經驗,具備技術架構規劃能力與制定技術規範(大數據傳輸及倉儲等)
  2. 具備機器學習、深度學習框架(Tensorflow, Keras)經驗
  3. 熟悉 Django / uWSGI / Flask框架開發與應用
  4. 認同 DevOps 文化與 Open Source 理念,願意挑戰高流量 MLOps 相關工作
  5. 具備以下系統建置、調校維護實務經驗之一尤佳,PostgreSQL/ElasticSearch, Fluentd, Kibana/Kafka/Nginx/ Kubernetes/CEPH/ JupyterHub

Developer, Data Engineering

Job Description

  1. 運用分散式儲存與運算技術挑戰巨量結購化資料、半結購、非結購化資料的分析、處理與處存與建立 data pipeline

Requirements

  1. 具備 SQL 技術能力
  2. 熟悉 Linux、Python 程式開發、Git版本控制
  3. 略懂資訊安全及網路傳輸相關基礎知識
  4. 具備以下任一系統建置、調校維護實務經驗尤佳:PostgreSQL, ElasticSearch, Kafka
  5. 具備 Airflow 經驗

後端工程師 Back-end Enginee

Job Description

  1. 內部 API 系統串接整合
  2. 將機器學習產品中的各模組給與打包整合
  3. 開發機器學習人機互動回饋程式

Requirements

  1. Python 後端開發經驗
  2. 至少熟悉一項 Backend Framework (Django、Flask or Fast API)
  3. 熟悉API開發與設計(RESTful API)
  4. 熟悉關聯式資料庫(PostgreSQL 尤佳)
  5. 熟悉 Git 版本控管
  6. 熟悉 Linux 基礎指令
  7. 對程式碼的設計有自我要求,重視個人的開發品質
  8. (加分條件)任何機器學習框架有相關經驗
  9. (加分條件)有使用 Docker or K8s 的經驗
  10. (加分條件)有使用 Airflow 的經驗
  11. (加分條件)熟悉 Unit test、TDD 開發流程
  12. (加分條件)有高流量系統架構設計經驗
  13. (加分條件)有 Open Source 相關經驗
  14. (加分條件)Kaldi 使用經驗

更多職缺資訊,請見玉山銀行網站

  • Developer, ML Service Platform
  • System Administrator, Data Analysis Platform
  • 資料庫管理工程師
  • 前端工程師 Front-end engineer

留言

這個網誌中的熱門文章

為什麼電視直播比賽總是比網路快?看低延遲串流如何搶秒數

  大多時候,你在網路上看的 Live 直播串流,其實不是與現實世界完全同步的即時轉播,先看看以下這些場景,相信對你來說並不陌生。 NBA 冠軍賽才正看到精彩處,隔壁鄰居卻突然爆出一陣歡呼,原來,用電視觀賞同一場比賽的他們,比你早 30 秒歡呼慶祝三分球入網,不小心點開社群媒體,更發現朋友們早已發文熱烈討論比賽結果。 就像電影被暴雷一樣,少了即時參與的驚喜感、提早知道結局,觀看直播活動的樂趣頓時大打折扣。 或是,收看跨年演唱會時,正當你興高采烈倒數最後 30 秒時,才發現,窗外的慶祝煙火已經此起彼落,大家都已經跨入新的一年,只有你還停留在前一年。 雖然從絕對時間來看,這些狀況都僅有延遲短短幾秒鐘,但在體感上,觀賞體驗卻大受影響,用「失之毫釐,差之千里」來形容再恰當不過。 使用直播串流時,為什麼你的世界總是比別人慢幾秒?原因正是「串流延遲」。 從攝影機到觀眾螢幕的層層關卡 串流延遲,指的是攝影機拍到影像後,直到觀眾端螢幕出現畫面的時間差。 一般來說,有線電視直播約延遲 5 到 10 秒,而 YouTube、LINE、Twitch 等多數 OTT 平台,延遲大多介於 15 秒至 30 秒,距離延遲秒數低於 3 秒的「超低延遲」(Ultra Low Latency)標準,還有一大段距離,這也讓現有直播內容的互動效果有限。 但想克服延遲並不容易,光是一段畫面要從現場攝影機,傳到電腦和手機螢幕,中間所需流程多到難以想像。 KKStream 執行副總李卓軒 Kevin C.H. Lee 解釋,這流程大致包含一開始的攝影機收取影音訊號,接著需轉換訊號、傳輸、上傳雲端、加密、備份,傳到終端裝置後再解碼,最後才是播放。 這整段「螢幕到螢幕」的過程,就像是將包裹從A點運送到B點,只要中間有幾個環節耽誤,就會讓整體運送時間不斷疊加。「每個步驟都要優化,只要有個點延遲很高,加總起來就無法達到超低延遲的標準,這需要很強的技術掌控力。」Kevin 說。 另一個挑戰則在於,由於各大終端裝置原廠(如Apple、Google)雖然有提供低延遲串流相對應的規範,但並未說明實際的執行細節,因此串流技術業者只能自己摸索。 受限於技術瓶頸,目前大多數的直播串流服務,只能在延遲、直播規模和影像品質三者間取捨。例如,常見的視訊會議軟體,像是 Zoom、Google Meet,雖然延遲相對低,但參與人數上...

COSCUP x UbuCon Asia 2026 錄取攤位公告/Full List of Accepted Community Booths at COSCUP x UbuCon Asia 2026

Full List of Accepted Community Booths at COSCUP x UbuCon Asia 2026 COSCUP x UbuCon Asia 2026 Booth now release. See which community you can meet on COSCUP x UbuCon Asia 2026. No. Community Introduction 01 UbuCon Asia HackMD 02 Ubuntu Community & Ubuntu-TW HackMD 03 Cloud Native Taiwan User Group x WasmEdge HackMD 04 Automotive Grade Linux HackMD 05 Ruby Taiwan HackMD 06 Wikimedia Movement in AI Era HackMD 07 t2linux HackMD 08 Twinkle AI HackMD 09 Taiwan JVM team HackMD 10 Interledger Foundation HackMD 11 SITCON Student Information Technology Conference HackMD 12 OpenEverest HackMD 13 WordPress Taiwan Community HackMD 14 OSPN (Open Source People Network) Japan HackMD 15 GolangTW HackMD 16 opencocon distribution HackMD 17 Open Culture Foundation HackMD 18 GDG TW (Google Developers Groups Taiwan) HackMD 19 FediDev KR & FediLUG (Japan) HackMD 20 Blockchain and Distributed Ledger HackMD 21 Open-EP (E-Paper) Community HackMD 22 FOSS for All HackMD 23 ...

加入玉山銀行智能金融處,共創金融 AI 革新!

⭐智能應用中心 【關於我們】實現技術與應用結合,創造無限可能 運用最前端 GAI 技術,將知識圖譜、智能理財、語音客服等創新應用深度整合至金融服務,打造更智慧、更貼心的顧客體驗! 從海量多元的數據中,我們像偵探一樣挖掘隱藏的模式,打造全方位的風控與行銷模型,如盜刷偵測、推薦系統,守護顧客資產安全,同時提升服務品質與滿意度~ 【🔥招募中熱門職缺】 🙋‍♂️專案經理 Project Manager 工作內容 規劃智能服務策略與產品發展里程碑。 發掘銀行內部智能應用場景,提出解決方案並導入銀行系統和業務流程,確保順利整合。 設計智能服務系統架構與使用者體驗;與工程師、業務團隊合作協作推動專案。 建立監控指標與自動化機制,持續優化與維運,確保服務品質與合規。 其他條件 具人工智慧與金融科技專案管理經驗,熟悉團隊協作及流程設計,能打造高效運作的工作環境。 能從顧客角度拆解複雜問題,具備清晰邏輯與良好溝通能力,推動專案。 擁有資訊技能涵蓋系統架構、軟體設計、系統管理與資安,協助優化並加速團隊工作流程。 熟悉金融商品與相關法規,包含資訊安全與個資保護,確保專案合規與風險控管。 加分條件 擁有雲端相關專案規畫經驗。 🙋‍♂️機器學習工程師 Machine Learning Engineer 工作內容 協助業務單位分析需求,轉化金融挑戰為可執行的機器學習問題。 ...