Manager(Data Science and Computer Vision)
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雷泰光電股份有限公司
職缺描述
工作職責 Responsibilities
一、團隊管理與人才培育（Team Leadership and Development）
- 領導、指導並培育電腦視覺資料科學團隊，負責影像瑕疵分析與分類相關專案。
- 設定明確的團隊目標、技術負責範圍、專案優先順序及績效期望。
- 定期提供技術指導、工作回饋及職涯發展建議。
- 執行一對一會議、技術審查、專案進度檢視及績效考核。
- 隨著團隊擴編，協助新成員招募、到職培訓及人才發展。
- 建立重視技術專業、實驗創新、責任承擔、跨部門合作及知識分享的團隊文化。
二、技術策略與發展方向（Technical Strategy and Direction）
- 制定並持續維護電腦視覺、機器學習及影像分析解決方案的技術發展藍圖。
- 將產品需求與實際檢測問題轉化為明確的技術專案、開發里程碑及可衡量的成果指標。
- 指導影像分析方法、模型架構、評估框架及產品化部署策略的選擇與開發。
- 審查並指導影像特徵工程、瑕疵特徵分析、資料準備、模型訓練及效能優化。
- 評估新興電腦視覺與機器學習技術的可行性、生產導入成熟度及潛在商業價值。
- 在探索性研究、概念驗證（POC）、產品開發時程及系統限制之間取得平衡。
三、電腦視覺與模型開發（Computer Vision and Model Development）
- 指導電腦視覺及深度學習解決方案的開發，應用於瑕疵檢測、分類、影像分割及影像分析。
- 督導影像渲染、模擬及資料生成方法的設計與改善，以支援瑕疵檢測系統開發。
- 建立適當的模型評估方法、驗證資料集、基準效能及驗收標準。
- 確保模型效能透過相關指標進行評估，包括：
- Precision（精確率）
- Recall（召回率）
- False Positive Rate（誤報率）
- False Negative Rate（漏報率）
- F1 Score（F1 分數）
- Inference Latency（模型推論延遲）
- Resource Utilization（資源使用率）
- 主導模型效能、泛化能力、穩健性及實際生產環境異常案例的技術分析。
- 指導團隊處理影像資料量不足、資料不平衡、雜訊過多或難以標註等問題，並運用資料增強（Data Augmentation）、遷移學習（Transfer Learning）、主動學習（Active Learning）及合成資料（Synthetic Data）等技術。
- 確保所有分析結果及模型建議皆有可重現的實驗結果與客觀數據作為依據。
四、產品化與生產部署（Production Delivery）
- 確保機器學習方法能轉化為實際可應用於特定檢測問題的正式生產解決方案。
- 主導模型從研究、概念驗證（POC）階段，進入驗證、系統整合、部署及正式生產支援的流程。
- 與軟體及系統工程團隊合作，定義系統介面、執行環境需求、版本發布標準及系統整合計畫。
- 指導模型準確率、處理速度、記憶體使用量、硬體限制及系統可靠性之間的技術取捨。
- 建立適當的開發流程，包括實驗追蹤、模型版本管理、可重現性、模型驗證及版本發布管理。
- 監控已部署解決方案的效能，並主導資料漂移（Data Drift）、模型效能退化、生產環境錯誤及現場異常行為的調查。
- 確保交付的解決方案符合既定的品質、可靠性、可維護性及生產效能要求。
五、跨部門合作（Cross-Functional Collaboration）
- 與軟體工程、系統工程、應用工程、產品管理及領域專家合作，定義技術需求及交付優先順序。
- 將生產現場問題、客戶回饋及檢測需求轉化為具體可執行的資料科學專案。
- 清楚向技術及非技術相關人員溝通專案進度、風險、技術取捨及改善建議。
- 協調多項開發專案的優先順序及團隊資源配置。
- 必要時支援與內部團隊、客戶、外部研究機構及技術供應商的技術討論。
- 確保資料科學團隊的工作方向與整體產品、工程及商業目標保持一致。
職缺需求
資訊工程、電機工程、資料科學、應用數學、物理或相關技術領域碩士以上學歷。
具備至少 8 年以上電腦視覺、機器學習、影像處理或應用資料科學相關產業經驗。
具備至少 2 年以上技術團隊管理或領導經驗，或曾擔任技術負責人（Technical Lead），負責專案方向制定及團隊發展。
具備扎實的電腦視覺、機器學習、深度學習、影像處理、統計學及實驗方法論基礎。
具備實際開發並交付電腦視覺或機器學習解決方案的經驗。
具備良好的程式設計及軟體工程基礎，熟悉 Python、C++ 或其他相關程式語言。
具備 PyTorch、OpenCV、NumPy、Pandas、scikit-learn 等框架及工具的實務使用經驗。
具備影像分類、物件偵測、影像分割、異常偵測、瑕疵分析或其他相關電腦視覺應用經驗。
具備模型評估方法、效能指標、驗證策略及正式生產環境驗收標準的制定經驗。
能夠深入審查模型架構、實驗結果、實作方式及技術取捨。
具備主導複雜技術專案的能力，能從問題定義、概念驗證（POC）一路推進至系統驗證及正式產品部署。
具備良好的領導能力、溝通能力、專案管理能力及跨部門協作能力。
能夠向工程團隊、商業相關人員及高階主管清楚說明複雜的技術發現與建議。
其他條件
以下條件非必要，但具備相關經驗者尤佳：
- 具備工業檢測、半導體製造、瑕疵分析、顯微影像、量測技術或其他高解析度影像應用經驗。
- 曾管理或技術領導資料科學家、電腦視覺工程師、機器學習工程師或應用科學家團隊。
- 具備機器學習模型部署及正式生產環境維護經驗。
- 熟悉 MLOps 實務及完整機器學習生命週期管理，包括實驗追蹤、模型版本管理、部署、監控及重新訓練。
- 具備 GPU 模型訓練或推論經驗，熟悉 CUDA、TensorRT、ONNX Runtime 或類似技術。
- 具備大型影像、高吞吐量影像資料、高度不平衡資料集或瑕疵樣本不足等相關處理經驗。
- 具備影像模擬、合成資料生成、主動學習、自監督學習或遷移學習經驗。
- 了解系統執行效能及資源使用之間的取捨，並具備開發可於正式生產環境高效運作之模型或系統的經驗。
- 曾與軟體、硬體、光學、系統、應用或製造工程團隊合作。
- 具備外部研究合作、大學、技術供應商或資料標註合作夥伴的管理經驗。
- 曾於電腦視覺、機器學習或影像處理領域發表論文、取得專利或具備其他技術貢獻。
- 具備商務英文溝通能力；具備日文溝通能力者加分。
我們重視的特質
您不需要符合所有加分條件。我們重視的是扎實的技術領導能力、電腦視覺與機器學習的實務經驗，以及同時培養團隊人才、開發可實際應用於生產環境解決方案的能力。
我們歡迎目前擔任以下職位的人才應徵，若您希望進一步擴大職責範圍，承擔團隊領導、管理及技術發展方向的規劃責任，將非常適合此職位：
- Engineering Manager：工程經理
- Data Science Manager：資料科學經理
- Computer Vision Manager：電腦視覺經理
- Applied AI Manager：應用人工智慧經理
- Principal Data Scientist：首席資料科學家
- Principal Computer Vision Engineer：首席電腦視覺工程師
- Technical Lead：技術主管／技術負責人
職缺狀態描述
出差外派
不需出差
上班時段
日班
遠端工作
現場
上班地點
新竹市水利路81號7樓之16
休假制度
周休二日
可到職日
依面談為主
招募人數
1人
股票與獎金
無
工作經歷
5-10年
學歷要求
碩士或同等學歷以上
科系要求
資訊工程、電機工程、數學、物理
語言要求
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雷泰光電股份有限公司
雷泰光電股份有限公司(Lasertec Taiwan Inc.)成立於2010年，為日本 Lasertec Corporation 在台灣設立之子公司。Lasertec Corporation 創立於1960年，總部位於日本橫濱，並於全球主要半導體產業聚落設有據點，持續為世界領先的半導體製造商提供先進檢測解決方案。 Lasertec以光學技術為核心，結合影像處理、精密機械、電子工程及自動化控制等關鍵技術，專注於光罩(Mask)與晶圓(Wafer)檢測設備的開發與創新。憑藉深厚的技術實力，Lasertec成功開發全球首創的 Actinic EUV Patterned Mask Inspec......
- 半導體
- 100~500人
- 新竹市水利路81號7樓之16