【投遞方法】：請至 https://grnh.se/f4ad3b681us 投遞履歷，我們會以這邊收到的履歷為主。

Dcard 致力於打造一個讓每個人透過分享以及社群互動，可以在這個平台上找到共鳴的地方。為了達成這個目標，我們的工程師利用統計與機器學習方法，分析使用者產生的內容與閱讀偏好、設計演算法、打造各種應用，讓每個人每次打開 Dcard 的時候都能立刻發現有趣的故事。

在 Dcard 你將有機會可以接觸到⼤量⽤戶產生的實際資料。我們每⽉有超過一千五百萬不重複訪客，每天有數以萬計想要分享與閱讀故事的人在 Dcard 上交流，你所製作的產品將能立刻接觸到龐大的使用者，成為改善使用者體驗的關鍵，在他們的生活中創造一個美好的驚喜。

我們希望可以打造未來台灣人在網路上討論的基礎生活設施，因此在這份工作裡面自然而然就會遇到很多像是 Facebook, Twitter, Line 遇到的技術挑戰。聽起來是不是很吸引人呢？如果你對機器學習產品抱持憧憬跟熱情，不要猶豫了，趕快來跟我們一起工作！

【你的工作內容主要包括】
· 規劃 ML 團隊的機器學習相關架構流程（包含算法訓練跟實際上線所需的系統建置）
· 管理及發展數據應用基礎建設 Spark / Kafka(Pulsar) / Elasticsearch
· 視機器學習專案需求引入適合的系統及技術，並規劃開發流程
· 演進 A/B Test Platform
· 協助 ETL pipeline 的管理規劃以及開發流程

【必要條件】
· 熟悉機器學習流程架構設計, 開發及維護（包含巨量資料處理, 模型訓練以及 CI 相關設計)
· 熟悉 Streaming 系統（Spark / Flink)
· 至少有二年以上的 BigData Ecosystem Operation / Management 經驗
· 熟悉分散式系統資源管理
· 喜歡追求高品質的程式，面對需求能夠提出最小可行性系統架構及了解其中的 tradeoff
· 有良好的溝通協作能力，能夠清楚的表達想法，並與團隊成員順利合作
· 熟悉分析產品需求及整理 modeling 過程中的痛點並轉成工程計畫
· 熟悉 Python 且不排斥學習新語言（Go, Scala, Java）

【加分條件】
· 熟悉 TensorFlow / Keras / PyTorch 在巨量資料開發時遇到的問題

【可能碰觸到的技術】
· Airflow
· Kubernetes
· Postgres / BigQuery / Redis
· Scikit-Learn / XGBoost / Tensorflow / Pytorch
· Spark
· Apache Kafka / Apache Pulsar
· Elasticsearch
· Linux