- 了解電力能源相關領域知識（太陽能、風力、電力平衡調度 等等），以效率為前提，應用 ML 來解決能源領域常見的痛點
- 開發或維護 ML 的相關產品：太陽能發電預測、太陽能電廠異常偵測、太陽能清洗預測、太陽能遮陰預測、風場風力發電預測、儲能系統最佳化、電力調度系統等
- 優化既有 ML 產品的效能 / 使用者體驗 / 維護性，同時確保正確性
- 負責將新計畫從研究到產品化，規劃建立 ML 的流程系統，包含抓取既有資料、設計收集使用者 label 資料、資料前處理儲存、模型設計、線上部署等等

【必要條件】
- 資工相關領域碩士或三年以上 ML 產品開發經驗，熟悉產品週期不同階段的需求重點
- 了解 Machine Learning 的基本原理
- 熟悉 Design Pattern、Clean Code、Clean Architecture ，能夠寫出將商務邏輯與開發細節分乾淨，讓程式碼更容易測試、修改與擴展
- 熟悉 Python 與 Tensorflow、Pytorch、Keras 其一，能夠寫出高效能的資料處理程式
- 熟悉 資料結構、演算法、作業系統、網路架構等基礎知識，能夠分析效能瓶頸
- 熟悉 Linux / Docker / K8s / SQL / NoSQL 的架設使用

【加分條件】
- Github 開源專案參與
- 參與過 MLOps，熟悉大數據的 ML 產品週期不同階段的需求
- 機器學習相關國際期刊論文發表
- 開發過時續性相關的模型的產品
- 熟悉 TDD / BDD 開發模式與自動化測試流程 (公司目前使用 Gitlab CI、pytest等)
- 具備組織團隊、人力規劃以及策略推動能力

【技術挑戰與成長】
- 隨著全球電力系統的轉變，將深度學習模型（時序性模型、強化模型等） 應用在電力供給需求的預測，是 thingnario 持續增強的 AI 技術
- 再生能源的預測（包含太陽能、風力發電等等），需要從天氣預測下手，而如何建立深度學習模型，融合衛星雲圖、氣象數值預報來預測再生能源發電是目前深度學習比較少討論到的議題，但卻是未來不可或缺的方向。
- thingnario的研發團隊多數都對各自的技術能力有不小的自我要求，並且保持著互相理性討論的開放文化，以追求彼此的快速成長。我們歡迎對於技術有熱衷的朋友，加入 thingnario 一起學習、成長、變強。

【關於 thingnario】
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【履歷投遞】
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2.提供 Github 個人頁面或 LinkedIn 個人頁面
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