AI最佳化科學家 台達:優秀候選人這些條件缺一不可

記者/林育如

全球伺服器電源龍頭-台達不僅協助提升AI產業的能源效率,更發展具商業價值的AI應用與解決方案。台達人資長陳啟禎表示,我們一直積極招募、培育科技人才,其中,AI最佳化科學家更為代表性重點職缺之一。

訓練AI使用的伺服器,比起一般伺服器耗電量更大,因此提高效率、減少非必要能耗對 AI 伺服器而言更顯重要。圖:台達電子提供

團隊成員背景多元 實現AI領先地位和技術創新

AI最佳化科學家主要職責是利用數位孿生建模、虛實整合以及人機互動技術來研究和開發創新的AI解決方案。這些方案將用於縮短產品設計週期、增強產品競爭力、提升智慧製造的產品品質與生產效率,以及在節能方面顯著提高能源使用效率並減少浪費。將與多個部門的專業人員密切合作,共同成長並推動技術發展,以實現公司在AI領域的領先地位和技術創新。

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持續分析實作 精進專業

台達指出,根據過往經驗,表現出色的候選人其專業知識和經驗主要「來自於課堂上的專題實作以及寒暑假的企業實習經驗。」這些實際的機會讓他們將課堂上學到的理論知識應用於真實世界的分析和優化問題中,並在實際的工作環境中進行調整和精煉。這樣的經驗不僅鞏固了他們的專業技能,同時也加深了對相關領域的理解和應用能力,使他們在眾多應徵者中脫穎而出。

具備器學習、深度學習等專業素養知識

台達表示,我們尋找的AI最佳化科學家需具備一定的專業知識,涵蓋機器學習、深度學習、數學規劃、啟發式演算法以及強化學習等分析優化技術。我們不要求候選人精通所有這些技術,但至少應在一到兩項技術上有深入的專業知識和實戰經驗。我們的團隊成員背景多元,來自各種不同的學術領域,因此我們對學歷背景沒有嚴格門檻,但重視候選人是否具備獨立思考和研究的能力,以便於在快速變化的技術環境中持續創新和解決問題。

有條理地整理經驗和技能集 提升面試機會

對於準備參加面試的新人來說,我們建議有條理地整理自己過去的經驗和技能集。特別是對於曾經參與過的實際專案,候選人應該能夠清晰地描述專案的動機、遇到的問題與挑戰、解題的思路、專案帶來的效益,以及在專案中的分工合作和個人角色。此外,分享在這些經歷中獲得的學習和洞見也同樣重要。這不僅展示了候選人的技術能力和團隊合作精神,更重要的是反映了其分析問題和解決問題的能力。

面試:專案評估技術+情境式問答+職涯規劃+團隊力

甄選過程主要以面試為核心,通過多角度的對談和觀察來全面評估應徵者。技術面試中,我們將深入討論應徵者過去參與的專案,以此來評估其技術水平和專業偏好。此外,透過情境式問答,我們將觀察應徵者的溝通和表達能力,以及其對問題的看法和解決方案。我們也會探討應徵者的職業生涯和工作目標,以了解其對工作的熱情及追求夢想的計劃和實施能力。最後,通過討論應徵者的個人興趣和性格,我們試圖評估其是否能與團隊產生良好的化學反應,並在團隊中發揮潛力。

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