DevOps Engineer
薪資範圍:1,200,000 ~ 2,000,000 TWD / year
公司介紹：
Berry AI 致力將 Computer Vision 應用在速食業領域，近期開發的產品聚焦於協助美國速食業改善 Speed of Service，透過提供給客戶 AI-based Drive-Thru Timer System，以及店內用餐的 Customer Journey 追蹤系統，協助客戶了解狀況、找到問題，透過即時人機互動及事後數據分析來改善既有的流程。我們正在尋找有熱情的夥伴與我們一起打造能面對高速成長、穩定且高效的服務。
我們的核心技術：
- Computer Vision：Berry AI 長期累積應用 Computer Vision 在 QSR 場域的經驗，從相機選用、尋找安裝位置與視角、校正、串流及影像調教，皆有做法可以因應客戶需求。
- Edge AI：Berry AI 部署工業電腦在客戶的場域做即時的 AI 運算與結果呈現，我們擁有許多最佳化 AI 及軟體的經驗，以確保複雜的運算能夠穩定的在工業電腦上執行。
- ML Learning Pipelines：Berry AI 在美國已經累積大量的客戶，我們不僅有涵蓋 Data Collection, Model Training/Evaluation, Model Deployment 各面向的自動化 Pipelines，我們也有自動化的監控機制能偵測 Production 環境上模型的表現，以觸發模型改進的流程。
- Hybrid Cloud Architecture：Berry AI 使用 AWS 的服務以處理 Edge AI 的運算結果，並透過雲端地端的雙向整合，提供顧客好用而深入的商業洞察。
加入我們會遇到的技術挑戰
- 「如何讓 AI 做得更精準？」我們的 AI 必須能夠處理室內外場景及顧客行為的 Pattern 變化，並且將監控與 AI 改版成本降低以持續提升規模化的能力。
- 「如何最佳化同時要跑 AI 及複雜軟體的邊緣運算裝置？」考慮的面向除了 CPU/Memory/GPU/SSD 的資源控管，以及軟體協作以外，還需要處理實體工業電腦在客戶環境會遇到的問題，例如：因廚房環境過熱，使得 CPU 降頻與 CPU 使用率變高的現象同時發生。
- 「如何監控及管理遠端機器狀態？」由於客戶的場域並非公有雲或是託管機房，因此機器的可連線性會受到諸多因素影響，如：防火牆廠商、實體線路、電力系統、以及機器本身的硬體問題。除了積極落實提升 Observability 的實踐以外，部署流程的改善及機器狀態控管，都是我們想要做的事情。
- 「如何快速開發功能以支持商業發展？」在快速交付而累積技術債與投資長期架構兩者之間取得平衡，一直都是大多數新創會遇到的問題，對我們也是。
職務內容：
目前公司提供給客戶的產品是 AIoT 與 Cloud 的混合解決方案，並且需要整合第三方硬體。我們期望 DevOps Engineer 能夠在 Infra Team 執行以下工作項目：
- 開發維運：機器安裝與部署工具
- 開發維運：供跨團隊使用的 API 服務與基礎設施
- 與其他團隊的 Ops 合作以建立更成熟的遠端機器管理/監控/問題處理流程
- 導入能提升工程開發效率的 Best Practices (eg., CI/CD, automation, new productivity tools)
- 提供疑難排解工具與技術支援以協助國內外的 Customer Success 團隊，需要做 on-call 輪值
- 透過跨團隊合作，與各方專家共同評估各種軟硬體解決方案的可行性
由於公司採用的系統架構複雜度較高，所以我們希望人選：
- 過往有雲端或地端的服務維運、基礎設施建置經驗
- 熟悉網路架構與通訊協定
- 熟悉 Python 程式開發與 Linux 開發環境
- 擅長撰寫各類小工具以增進開發效率
- 心態開放樂於做各種想法討論及技術分享
- 有良好的中英文溝通能力
以下為加分項目：
- 過往有網路攝影機或 NVR 相關開發/使用經驗 (eg., ONVIF, RTSP, H264/5 codec)
- IoT 解決方案建置維運經驗
- 有 ML/CV 基礎概念或產品開發維運經驗
公司地址:
台北市內湖區行愛路69號5樓其他:
電話/視訊/實地面試-2024-11-19