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。

AI 相關核心技術

基礎層面

軟體/演算法/平台：機器學習、深度學習、增強學習
硬體：平行運算、圖形處理器、雲端計算、人工智慧晶片

技術層面

Computer Vision（電腦視覺）：圖像識別、人臉識別、生物特徵識別
語音：語音系統、語音識別
NLP（自然語言處理）：自然語言處理、機器閱讀、機器翻譯、文本處理

應用層面

推薦系統：智慧推薦、推薦引擎
智慧交通：自動駕駛、輔助駕駛
虛擬助理：智慧客服、AI 語音助理

有志朝 AI 技術發展的人才不妨參考以上關鍵字並搭配自身的興趣，深入耕耘。

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。

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 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 ADsvantage，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徵才頁面，更多最新資訊可參考 Facebook 與 LinkedIn。