CloudMile 揭秘!招募 AI 人才看重的 3 項關鍵特質

CloudMile 揭秘!招募 AI 人才看重的 3 項關鍵特質

近來 AI 應用風潮席捲產業各界,相關的人才需求也隨之增加,根據 104 人力銀行的資料指出,去年台灣 AI 全職的工作數保守估計有 6 千多個,其中 AI 人工智能工程師等職缺更榮登 2019 企業最看好的職缺排行榜第一名,可見火熱程度。然而,合適的資料科學家、機器學習工程師等 AI 人才具備哪些特質?對此,我們採訪了 CloudMile 機器學習團隊的多位夥伴,希望有助企業招募優秀且合適的 AI 人才。

 

AI 人才關鍵特質 1:對機器學習原理了解透徹

如果說到投資房地產的三大致勝關鍵是地點、地點和地點,那應用 AI 的核心要素,就是 Data、Data 以及 Data,機器學習(ML)是賦能 Data 的重要環節。以煮咖啡的過程為例,Data 就是原始未經處理的咖啡豆,ML 則是多樣的沖煮手法、工具,而 AI 便是最後淬煉出的一杯杯濃醇香。

CloudMile 機器學習團隊主管朱俊翰分享,他在面試過程會判斷應徵者是否有基本的程式語言能力(如 Python 或是 Java),且聚焦他們對機器學習原理有無清楚的概念。「由於各種演算法與套件的發展日益成熟,只需介接 API(應用程式介面)或調用開源工具就能訓練出簡單的模型;但面對客戶的應用需求時,如何看見模型的不足、評估並選擇最佳的機器學習模型,才是頂尖 AI 人才的核心能力。」 

  

AI 人才關鍵特質 2:自學習慣 

因應來自金融、電商等不同企業的需求,CloudMile 為何能提供客製化的 AI 解決方案?這源自新創公司鼓勵同事進修自學的企業文化。兩位機器學習工程師劉謹瑋及江姵璇都提到,面對日新月異的技術與多變的應用場景時,CloudMile 首先提供試錯成長(Trial and Error)的機會,他們得以在專案中找到分析資料的樂趣與成就感;其次是有時間專研他們有興趣的項目,因此蓄積服務不同客戶的能量,順利建立合適的機器學習模型。

作為 Google Cloud 的核心策略合作夥伴,同時是台灣傳產成功導入 AI 首例的幕後推手,CloudMile 不乏接觸百大企業與國際案例的機會,CloudMile 資料科學家吳思為補充道:「自學習慣來自喜歡解決問題。因為我們常處理不同的 Data,無論是前期 Preprocessing(資料預處理)或後期的 Model Training(模型訓練),所以需要有耐心去精進不同的能力,以面對未知的挑戰。」

 

AI 人才關鍵特質 3:跨領域溝通及實踐能力

CloudMile 機器學習團隊的背景多元,除了資工系所畢業的本科生以外,也有主修機械、生物、土木以及財經等專業的夥伴。跨領域 AI 團隊的優勢在於擁有產業 Know-How,更能理解產業痛點,並進一步讓 AI 技術實踐在幫助企業成長的應用上。

正因服務項目與成員專業迥異,如何讓團隊合作無間,其中溝通協調的能力是一大要素。團隊主管朱俊翰強調「所謂的溝通、表達能力並不是要求像業務同事一樣外向健談,而是能清楚並準確傳遞自己的想法,團隊才能靈活地運作。」

 

CloudMile 組建國際團隊 廣邀 AI 熱血菁英加入

CloudMile 完成600萬美元募資,加速拓展市場及 AI 產品開發
CloudMile 持續穩健成長,致力為亞洲企業提供更優質的 AI 服務 

CloudMile 今年再度成功獲得 1.8 億元 Pre-B 輪募資,據點分佈台灣、香港及新加坡,成立近 3 年已服務過上百家企業,其中不乏媒體集團、跨境電商與國際零售業客戶的支持。旗下 MarTech 子公司 Ainotam 今年已推出了專為 GSA(Google Shopping Ads)打造的智慧修圖工具 Feedlio,以及一站式廣告優化管理平台 Loupe,以協助廣告主及媒體代理商,優化廣告管理、提升行銷成效。

同時也在台灣設立 AI 研發中心,未來將投注更多研發資源在零售、遊戲、健康醫療等產業。CloudMile 現正積極招募熱血菁英,有志深耕 AI 專業的跨領域人才請參考加入我們頁面,更多最新資訊可參考 Facebook 與 LinkedIn

 

參考備註

 

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