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Atlassian
Atlassian 秉持着一个共同的目标：激发每一个团队的潜力。公司的软件产品在全球范围内为各类团队提供帮助，其解决方案适用于所有工作场景。通过团队协作工具，Atlassian 让原本看似不可能完成的任务变得能够共同实现。在 Atlassian 工作，员工可自主选择办公地点，如办公室、家中或两者结合，以便更好地平衡家庭、个人目标及其他事务。
Central AI 团队组织是 Atlassian 智能项目的重要组成部分，致力于推动公司所有产品和平台的人工智能创新，提供连贯的人工智能体验，并为未来打造坚实的人工智能基础设施。。团队的核心任务是构建底层基础设施和能力，包括构建基础架构、数据管道、框架、模型等，这是确保人工智能在各个部门之间实现无缝集成和最佳功能的关键。通过这一举措，Central AI 团队打破了组织内部的信息壁垒，为不同团队提供了统一的基础，有效促进了工作效率和协作。此外，该团队还承担着开发人工智能领域一些核心共享体验的重任，比如搜索、知识发现和智能助手（copilot/agent）等。
现面向全球招聘优秀的机器学习工程师/科学家、机器学习系统工程师、机器学习工程师经理等加入我们，工作地点位于美国、加拿大、澳大利亚（提供工作签证和relocation服务）。
Atlassian 始终致力于设计一套公平合理、清晰透明且极具市场竞争力的薪酬体系。为达成这一目标，公司设定的薪酬范围基线相较市场常规水平更具优势，并且在实际招聘过程中，通常倾向于录用薪资接近该基线的候选人。具体的基本工资数额最终将依据候选人所具备的技能、专业知识深度以及相关工作经验丰富程度来综合确定。此外，大部分职位还有机会享受奖金、佣金、股权和各种福利津贴。
Atlassian 倾心打造了多样化的福利套餐与贴心津贴体系，旨在全方位地为员工及其家庭提供坚实有力的支持与保障，并积极助力员工深度融入当地社区生活。福利项目涵盖了全面的健康保险计划、带薪志愿者服务日、丰富多元的健康资源及众多其他福利内容。如需获取更为详尽的福利信息，请访问 go.atlassian.com/perksandbenefits 官方网站进行了解。
1. 发送简历至 [email protected]，邮件主题格式：姓名-现所在国家-意向工作国家（美国、加拿大、澳大利亚）-意向职位编号（职位1-4）
2. 如有任何问题，请发送邮件到该信箱获得微信联系方式。
作为首席机器学习工程师（Principal ML Engineer/Scientist），你将主导前沿机器学习算法的开发与实施，训练复杂模型，并与产品、工程和分析团队紧密合作，将人工智能功能融入到每一个 Atlassian 产品和服务中。日常工作涵盖广泛任务，包括设计系统和模型架构、进行严格的实验和模型评估，以及为新入职的机器学习工程师提供指导。你的角色至关重要，不仅限于这些任务，还肩负着确保人工智能在公司产品中充分发挥变革潜力的重任。
1. 拥有学士或硕士学位（计算机科学学位或同等经验优先）；
2. 在数据科学领域有 6 年以上相关行业经验；
3. 精通 Python 或 Java，能够编写高效的生产级代码，熟悉 SQL，了解 Spark 和云数据环境（如 AWS、Databricks）；
4. 具备使用大量数据在商业应用中构建和扩展机器学习模型的经验；
5. 能够向不同受众清晰传达和解释数据科学概念，善于讲述数据故事；
6. 注重业务实用性和 80/20 原则，对输出质量要求极高，但也能认识到 “当下可用” 相较于 “未来完美” 的业务价值；
7. 具备敏捷开发思维，重视持续迭代和改进。
1. 有在 SaaS 产品供应商的消费者或 B2C 领域，或企业 / B2B 领域工作的经验；
2. 具备开发深度学习模型和从事大语言模型相关应用的经验；
3. 擅长解决模糊和复杂问题，能够在不确定的情况下找到方向，将复杂挑战分解为可管理的部分并提出创新解决方案。
作为高级机器学习工程师（Senior ML Engineer/Scientist），你将深度参与前沿机器学习算法的研发与落地实践，精心训练复杂的模型架构，并与产品、工程以及分析团队紧密协同合作，全力将人工智能功能有机融入到每一款 Atlassian 产品和服务之中。日常工作职责广泛且具有深度，涵盖了系统和模型架构的设计规划、严谨的实验与模型评估工作开展，以及为初级机器学习工程师提供专业指导等多个重要方面。你的角色至关重要，其影响力远远超出这些基础任务范畴，在充分释放人工智能变革潜力、推动公司产品与服务升级方面发挥着关键的引领与支撑作用。
1. 拥有学士或硕士学位（计算机科学学位或同等经验优先）；
2. 在数据科学领域具备 4 年以上相关行业经验；
3. 熟练掌握 Python 或 Java，能够编写高性能的生产级代码，熟悉 SQL，了解 Spark 和云数据环境（如 AWS、Databricks）；
4. 拥有在商业应用中使用大量数据构建和扩展机器学习模型的实践经验；
5. 具备向不同受众清晰阐释数据科学概念的能力，善于构建引人入胜的数据故事；
6. 秉持业务实用性原则和 80/20 法则，对输出质量设定高标准的同时，能敏锐洞察 “当下可行方案” 相较于 “未来完美方案” 的业务价值优势；
7. 具备敏捷开发思维模式，深刻理解持续迭代与改进所带来的积极意义。
1. 具有在 SaaS 产品供应商的消费者或 B2C 领域，或企业 / B2B 领域的工作经历；
2. 积累了开发深度学习模型以及从事大语言模型相关应用的项目经验；
3. 在解决模糊复杂问题方面表现卓越，能够在充满不确定性的情境中精准导航，高效地将复杂难题拆解为可管控的子问题，并创新性地提出解决方案。
作为高级机器学习工程师经理（Senior ML Engineering Manager），你将主导前沿机器学习算法的开发与实施，训练复杂模型，并与产品、工程和分析团队密切配合，将人工智能功能融入到每一款 Atlassian 产品和服务中。日常工作涵盖诸多方面，例如设计系统和模型架构、开展严格的实验和模型评估，以及为新入职的机器学习工程师提供指导等。你的角色至关重要，其影响力不仅限于这些基础任务，更在于确保人工智能的变革潜力在公司的所有产品中得以充分实现。
1. 拥有定量学科（如计算机科学、运筹学）的硕士或博士学位，或具备相关工作经验；
2. 拥有 5 年以上管理大规模核心服务软件工程团队的经验；
3. 具备在商业应用中使用大量数据构建和扩展机器学习模型的实践经验；
4. 能够向不同受众清晰传达和解释数据科学概念，并善于构建引人入胜的故事；
5. 注重业务实用性和 80/20 原则，对输出质量设定高标准，同时能认识到 “当下可用” 相较于 “未来完美” 的业务价值；
6. 具备敏捷开发思维，深知持续迭代和改进的益处。
1. 有在 SaaS 产品供应商的消费者或 B2C 领域，或企业 / B2B 领域工作的经验；
2. 具备开发深度学习模型和从事大语言模型相关应用的经验；
3. 擅长解决模糊和复杂问题，能够在不确定的情况下找到方向，将复杂挑战分解为可管理的部分并提出创新解决方案。
作为Central AI 团队团队的首席机器学习系统工程师（Principal ML System Engineer），你将构建和维护核心基础设施，助力机器学习工程师和数据科学家开发、训练、评估、部署及运营机器学习模型和流程。运用软件开发专长解决难题，应对复杂的基础设施和架构挑战。你将有机会带领其他工程师推动项目从技术设计到上线，并与其他团队及内部客户合作，设定预期、收集意见和交流成果。
1. 拥有学士或硕士学位（计算机科学学位或同等经验优先）；
2. 拥有 6 年以上软件或平台开发经验；
3. 熟练掌握至少一种现代面向对象编程语言（优先考虑 Java/Kotlin 和 Python）；
4. 具备持续交付和持续集成经验；
5. 有使用亚马逊网络服务（如 S3、Kinesis、Cloud Formation、EKS、AWS 安全和网络）构建和运营大规模分布式系统的经验；
6. 熟悉分布式大规模数据处理（优先考虑 Apache Spark）；
7. 对机器学习项目生命周期有基本理解。
1. 精通搜索平台、深度学习训练 / 推理平台；
2. 有 Databricks 使用经验；
3. 具备扩展和部署机器学习模型的经验。
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