How COVID-19 Broke AI, And Why AI May Break Again

How COVID-19 Broke AI, And Why AI May Break Again

เว็บไซต์

ปีที่แล้วยังประสบปัญหาการขาดแคลนอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ทุกแง่มุมของชีวิตเรา ตั้งแต่การทำงาน ท่องเที่ยว ไปจนถึงช้อปปิ้ง ได้เปลี่ยนไป ในระหว่างการหยุดชะงักครั้งใหญ่นี้ เรา (น่าเสียดาย) ได้เรียนรู้ว่าเหตุใด ML Ops – แนวทางปฏิบัติของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ML) ในการผลิตและการจัดการวงจรชีวิตของ ML ไม่ควรเกิดขึ้นภายหลัง แต่เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการรับคุณค่าจาก AI

การออกแบบเว็บไซต์

ด้านล่างแสดงตัวอย่างแบบง่ายของแบบจำลอง AI ในการใช้งานจริง การฝึกอบรมครั้งแรกโดยใช้ข้อมูล – ตัวอย่างในอดีตของสภาพแวดล้อม จากนั้นโมเดลจะถูกนำเข้าสู่โลกแห่งความเป็นจริงเพื่อคาดการณ์ปัจจัยการผลิตใหม่ – ซึ่งสันนิษฐานโดยปริยายว่ามีความคล้ายคลึงกันเพียงพอกับตัวอย่างการฝึกอบรม ด้วยโควิด สถานการณ์ต่างๆ เกิดขึ้นมากมายที่ไม่เหมือนกับที่เคยเกิดขึ้นในอดีต
ตัวอย่างเช่น ปีที่แล้ว ฉันสังเกตเห็นว่าเว็บไซต์ของผู้ค้าปลีกออนไลน์เริ่มแนะนำผลิตภัณฑ์เบเกอรี่ให้ฉัน ไม่ว่าฉันจะดูผลิตภัณฑ์ใดอยู่ แม้ว่าฉันจะไม่เคยซื้อผลิตภัณฑ์ดังกล่าวจากผู้ค้าปลีกรายนี้ก็ตาม เหตุผลที่เป็นไปได้ก็คือ AIs ที่ขับเคลื่อนคำแนะนำผลิตภัณฑ์ไม่เคยเห็นการซื้อผลิตภัณฑ์เบเกอรี่ที่ลุกลามอย่างที่เพิ่งเกิดขึ้น และไม่สามารถปรับเปลี่ยนตามสมควรเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องที่ดีได้ เนื่องจากรูปแบบการซื้อที่เปลี่ยนแปลงไปในทะเลอย่างกะทันหันนี้ สิ่งนี้เป็นที่ยอมรับหรือไม่เป็นที่ยอมรับ? ขึ้นอยู่กับ
AI ส่วนใหญ่จะทำการคาดคะเนสำหรับข้อมูลที่ป้อนเข้ามา เนื่องจาก ML เป็นคำจำกัดความที่ไม่มีการกำหนด คำตอบที่หลากหลายจึง “ยอมรับได้” อย่างไรก็ตาม ML ค่อนข้างสามารถให้คำตอบที่ยอมรับไม่ได้ คำถามคือเมื่อไหร่ที่เราจะเปลี่ยนจากขอบที่ยอมรับได้เป็นยอมรับไม่ได้โดยสิ้นเชิง? เราจะตรวจพบสิ่งนี้ได้อย่างไร และเราจะแก้ไขได้อย่างไร
แม้ว่า COVID-19 อาจนำเหตุการณ์ดังกล่าวมาสู่หลายบริษัทพร้อมกัน แต่ก็เป็นเหตุการณ์ที่คาดหวังในชีวิตของบริการ ML ที่ใช้งานจริง MLOps คือแนวทางปฏิบัติของ Machine Learning ในการผลิตโดยครอบคลุมถึงพฤติกรรมและการวินิจฉัยของ ML ที่ใช้งานจริง และความสัมพันธ์กับขั้นตอนอื่นๆ ของวงจรชีวิต ML เช่น การฝึกอบรมและข้อมูลต้นทาง
ในการแจกแจงเบื้องต้นของพื้นที่ ML Ops – ทีมของฉันและฉันที่ ParallelM เรียกพื้นที่เฉพาะนี้ที่ความล้มเหลวของ COVID เน้น – ในฐานะ ML Health – นั่นคือแนวคิดของการรับรองว่า ML ที่ใช้งานจริงทำงานอย่างถูกต้องเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ไม่คาดคิดในโลกแห่งความเป็นจริง ML Healthรวมถึงการตรวจสอบ การจัดการ และปัญหา ML ที่ทำให้เกิดปัญหาในการผลิต
ดริฟท์
รูปแบบพฤติกรรมที่กระตุ้นโดย COVID ทำให้เกิดปัญหา ML Health ที่เรียกว่า Drift AI หลายประเภทเรียนรู้จากตัวอย่าง AI ศึกษาตัวอย่างเหล่านี้เพื่อเรียนรู้รูปแบบที่จัดเป็นแบบจำลอง จากนั้นโมเดลจะใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ แม้ว่าวิธีการนี้จะมีประสิทธิภาพอย่างเหลือเชื่อ – สมมติฐานหลักคือข้อมูลในอดีตมีรูปแบบที่เหมาะสมที่จะใช้สำหรับการคาดการณ์ครั้งใหม่ ดริฟท์เกิดขึ้นเมื่อสมมติฐานหลักนี้พังทลายลง
แล้ว COVID-19 จะทำให้ล่องลอยได้อย่างไร? ตัวอย่างเช่น ร้านอาหารที่ปิดตัวลงมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนรูปแบบการซื้อของชำของร้านอาหารหลายแห่ง ส่งผลให้คาดการณ์ว่าแอปพลิเคชั่น AI จะได้รับอินพุตที่ต่างไปจากเดิมมากในช่วงเวลานี้ของปี
ปัญหาประเภทนี้ไม่ได้เกิดขึ้นในช่วงการระบาดใหญ่ทั่วโลกเท่านั้น ข้อผิดพลาดง่าย ๆ อาจทำให้เกิดปัญหานี้ได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น หาก AI ของคุณใช้อุณหภูมิเป็นอินพุตและได้รับการฝึกเกี่ยวกับฟาเรนไฮต์ การป้อนอุณหภูมิโดยไม่ได้ตั้งใจในเซลเซียสจะทำให้เกิดความคลาดเคลื่อน
Drift สามารถทำอะไรก็ได้ตั้งแต่การกระตุ้นจุดบกพร่องที่ซ่อนอยู่ในรหัสการทำนายของคุณไปจนถึงการสร้างการคาดคะเนที่ต่ำกว่าปกติ ไม่เหมือนกับซอฟต์แวร์ประเภทอื่น ๆ ที่อาจล้มเหลวหรือเกิดข้อผิดพลาด ความล้มเหลวในการทำนาย AI ที่เกิดจาก Drift นั้นเงียบซึ่งหมายความว่า AI ของคุณจะทำการคาดการณ์ที่ไม่ดีต่อไป ทำให้แอปพลิเคชันดาวน์สตรีมทำงานไม่เหมาะสม หรือแม้กระทั่งสร้างความเสี่ยงทางธุรกิจหรือทางกฎหมาย
ไม่ ปัญหา AI ประเภทนี้เกิดขึ้นเฉพาะกับการทำงานของ AI โควิด-19 ก่อให้เกิดการหยุดชะงักของธุรกิจครั้งใหญ่ และทำให้เกิดกรณีของ Drift หลายครั้ง แต่ Drift สามารถเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อที่สมมติฐานของธุรกิจในอนาคตไม่ตรงกับประวัติศาสตร์ในอดีต เมื่อเราออกจากการแพร่ระบาด เราจะอยู่ในอาณาเขตที่สามที่ไม่คุ้นเคย ไม่เหมือนปีที่แล้ว แต่ก็ไม่เหมือนโลกก่อนเกิดโรคระบาดเช่นกัน
ปกป้องธุรกิจของคุณจากความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการดริฟท์

เว็บแอพพลิเคชั่น

สำหรับธุรกิจที่พึ่งพา AI สำหรับทุกอย่างตั้งแต่การแนะนำผลิตภัณฑ์ไปจนถึงห่วงโซ่อุปทานหรือการวางแผนกำลังการผลิต การดริฟท์ประเภทนี้อาจส่งผลเสียร้ายแรง แล้วธุรกิจสามารถทำอะไรได้บ้าง?
สิ่งแรกคือต้องแน่ใจว่าทีม AI ของคุณ (ตั้งแต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML ไปจนถึงวิศวกร ML Ops) มีความเข้าใจในประเภท Drift วิธีที่พวกเขาสามารถแสดง และวิธีการตรวจจับ Drift ที่เป็นที่รู้จัก เช่นเดียวกับหลายๆ แง่มุมของ AI เทคโนโลยีในการตรวจจับและบรรเทาปัญหา Drift นั้นอยู่ในขั้นตอนตั้งไข่
เมื่อทีมของคุณเข้าใจ Drift แล้ว กลยุทธ์การบรรเทาปัญหาการลอยตัวที่ประสบความสำเร็จต้องการให้ทีม AI ของคุณกำหนดวิธีที่ Drift สามารถแสดงให้เห็นในกรณีการใช้งานของคุณ และกำหนดกระบวนการทดสอบและตอบสนองที่เหมาะสมหาก/เมื่อเกิดขึ้น ภาพรวมที่ดีของปัญหาและดริฟท์ที่เกี่ยวข้องกับเทคนิค ML สุขภาพการตรวจสอบการดริฟท์ที่สามารถพบได้ที่นี่และที่นี่
ด้วยธรรมชาติของเทคโนโลยีการตรวจจับดริฟท์ตั้งแต่แรกเริ่ม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมของคุณได้รับการอัปเดตด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดล่าสุดสำหรับการตรวจจับดริฟท์ เพื่อให้ทันกับเทคโนโลยีล่าสุดสำหรับการบรรเทา Drift การประชุมที่เน้น MLOps และ ML การผลิต เช่น OpML 2020เป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยม
ทำให้การจัดการดริฟท์เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ ML Ops แบบองค์รวม เมื่อ AI เข้าสู่กระบวนการผลิตมากขึ้นเรื่อยๆ ทุกองค์กรควรมีแนวปฏิบัติ ML Ops ที่ชัดเจน (คล้ายกับแนวปฏิบัติ DevOps) ซึ่งมีการกำหนดบทบาทที่ชัดเจนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด และสามารถนำไปใช้กับอัลกอริธึมและชุดเครื่องมือต่างๆ ได้
Talent SDR รับผิดชอบในการสนับสนุนและทำงานร่วมกับ Talent Acquisition Team โดยการจัดหาผู้มีความสามารถในเชิงรุกและจองการสัมภาษณ์สำหรับการเปิดรับสมัครงานSeamless.AI ผู้สมัครที่ประสบความสำเร็จจะต้องมีความกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการสรรหาผู้มีความสามารถระดับสูงโดยใช้กลุ่มเทคโนโลยีของเรา และอย่ากลัวที่จะโทรออก
ความรับผิดชอบ:
ต้องสามารถโทรออกและสร้างความสัมพันธ์ทางโทรศัพท์ / อีเมลโดยใช้ Seamless.AI, Linkedin, กระดานงานและไซต์โซเชียลมีเดียเพื่อสร้างการรับรู้และการไหลของผู้สมัคร ทั้งหมดในขณะที่ให้การติดตามผู้สมัครที่เหมาะสม
กำหนดวิธีการใหม่/สร้างสรรค์ในการแนะนำ Seamless.AI ให้กับผู้สมัครที่มีศักยภาพเชิงรุกและเชิงรับ
มีส่วนร่วมในความก้าวหน้าของผู้สมัครโดยการดำเนินการและกำหนดเวลาการสัมภาษณ์ผู้สมัคร
ดำเนินการวิจัยทางอินเทอร์เน็ตอย่างกว้างขวาง การโทรเย็น และเทคนิคการจัดหาอื่น ๆ เพื่อแนะนำผู้สมัครที่ดีที่สุดและสร้างไปป์ไลน์ในอนาคต
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเอกสารที่จำเป็นทั้งหมดนั้นครบถ้วนสำหรับผู้สมัครทุกคนตลอดกระบวนการจัดหา
ข้อกำหนด:
ประสบการณ์รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการโทรเย็น การจัดหาผู้มีความสามารถ การสัมภาษณ์ และการประสานงานในการสัมภาษณ์
มีประสบการณ์การทำงานกับระบบ ATS (ต้องการคันโยก) และระบบ HRIS
ความเต็มใจที่จะสรรหาบุคลากรในเชิงรุกในขณะที่ยึดมั่นในการดำเนินธุรกิจอย่างมีจริยธรรม
ผู้เล่นทีมที่มีความเร่งด่วนและแรงจูงใจสูงที่จะเห็นทีมประสบความสำเร็จ
ทักษะการสื่อสาร (การเขียนและการพูด) ที่แข็งแกร่ง การจัดระเบียบและการเจรจาต่อรอง
พึ่งตนเองและสามารถปฏิบัติงานได้โดยมีการควบคุมดูแลโดยตรงเพียงเล็กน้อย
Seamless.AI ได้ส่งมอบลีดการขายที่ดีที่สุดในโลกมาตั้งแต่ปี 2015 ผลิตภัณฑ์ของเราเป็นเสิร์ชเอ็นจิ้น B2B แบบเรียลไทม์ครั้งแรกที่ช่วยให้ทีมขายเพิ่มรายได้ เพิ่มยอดขาย และเข้าซื้อตลาดรวมทั้งหมดได้อย่างง่ายดายโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ เราได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในบริษัทที่เติบโตเร็วที่สุดของรัฐโอไฮโอ และได้รับรางวัลสถานที่ทำงานที่ดีที่สุดในปี 2020 และบริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยี 50 อันดับแรกของ LinkedIn ในปี 2020 เราเป็นผู้ว่าจ้างที่มีโอกาสเท่าเทียมกันและให้ความสำคัญกับความหลากหลายในบริษัทของเรา เราไม่เลือกปฏิบัติบนพื้นฐานของเชื้อชาติ ศาสนา สีผิว ชาติกำเนิด เพศ รสนิยมทางเพศ อายุ สถานภาพสมรส สถานะทหารผ่านศึก หรือสถานะความทุพพลภาพ ผู้สนับสนุนวีซ่าไม่รวมอยู่ในแพ็คเกจการจ้างงานของเรา ผู้สมัครจะต้องได้รับอนุญาตให้ทำงานในสหรัฐอเมริกา

Web​ application

Refraction AI อยู่ในภารกิจที่จะนำอนาคตของการส่งมอบไมล์สุดท้ายมาสู่ชีวิต ด้วยหุ่นยนต์จัดส่งมือถือ REV-1 ของเรา เรากำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ขับเคลื่อนด้วยความก้าวหน้าที่น่าตื่นเต้นในด้านเทคโนโลยี ข้อมูลประชากร โมเดลธุรกิจ นโยบายทางสังคมและกฎระเบียบ เมื่อความคาดหวังและความต้องการของผู้บริโภคเปลี่ยนไป บริการและธุรกิจที่ให้บริการก็ต้องเช่นกัน ในภาคส่วนที่พยายามดิ้นรนเพื่อตามให้ทันเนื่องจากต้นทุนแบบเดิม โครงสร้างพื้นฐานที่ล้าสมัยและการผสานรวมที่ไม่ดี Refraction AI เป็นการสูดอากาศบริสุทธิ์ แสดงให้เห็นถึงสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยนวัตกรรมเพียงเล็กน้อย ความเฉลียวฉลาด และสามัญสำนึกมากมาย . Refraction ก่อตั้งขึ้นในเมือง Ann Arbor รัฐมิชิแกนในปี 2019 และกำลังขยายธุรกิจไปยังเมืองออสติน รัฐเท็กซัสเมื่อเร็วๆ นี้ เรากำลังมองหาบุคลากรที่มีความสามารถและมีพลังสูงที่จะเข้าร่วมกับเราและช่วยเราขับเคลื่อนการเดินทางของเราไปข้างหน้า
งาน
เรากำลังมองหาผู้นำด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์เพื่อสร้างเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่สำหรับแพลตฟอร์มการจัดส่งหุ่นยนต์ระยะสุดท้ายของเรา ในบทบาทนี้ คุณจะต้องประสบความสำเร็จในการทำงานในฐานะผู้นำผู้เล่นที่มีความกระตือรือร้นในการใช้ประโยชน์จากความสามารถและเทคโนโลยีเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านประสบการณ์ผู้ใช้และช่วยให้ลูกค้าประสบความสำเร็จ การทำงานโดยตรงกับรองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ในทีมผลิตภัณฑ์ของเรา คุณจะสร้างผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์และระบบเพื่อเปิดใช้งานการส่งมอบหุ่นยนต์อัตโนมัติ ทีมงานของเรากำลังสร้าง “ระบบประสาทส่วนกลาง” ของธุรกิจของเรา เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการและการกำหนดเส้นทางของฟลีทของเรา เปิดใช้งานการผสานรวมที่ง่ายและเชื่อถือได้สำหรับพันธมิตรของเรา และสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าพึงพอใจสำหรับผู้ที่ได้รับการส่งมอบจากหุ่นยนต์ของเรา ความสำเร็จในทีมของเรานั้นต้องการความหลงใหลในการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางมากพอๆ กับความเฉียบแหลมทางเทคนิค เป้าหมายของเราคือการสร้างตัวเลือกการส่งมอบไมล์สุดท้ายที่สะอาดขึ้นและยั่งยืน ซึ่งมีประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน เชื่อถือได้ และคุ้มค่ากว่าโซลูชันในปัจจุบัน เราช่วยให้ธุรกิจหลากหลายประเภทปรับปรุงการเข้าถึงผลิตภัณฑ์ของตน เข้าถึงลูกค้าที่ด้อยโอกาส และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
งาน
เรากำลังมองหาผู้นำด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์เพื่อสร้างเครื่องมือและแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่สำหรับแพลตฟอร์มการจัดส่งหุ่นยนต์ระยะสุดท้ายของเรา ในบทบาทนี้ คุณจะต้องประสบความสำเร็จในการทำงานในฐานะผู้นำผู้เล่นที่มีความกระตือรือร้นในการใช้ประโยชน์จากความสามารถและเทคโนโลยีเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายด้านประสบการณ์ผู้ใช้และช่วยให้ลูกค้าประสบความสำเร็จ การทำงานโดยตรงกับรองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์และประสบการณ์ในทีมผลิตภัณฑ์ของเรา คุณจะสร้างผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์และระบบเพื่อเปิดใช้งานการส่งมอบหุ่นยนต์อัตโนมัติ ทีมงานของเรากำลังสร้าง “ระบบประสาทส่วนกลาง” ของธุรกิจของเรา เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการและการกำหนดเส้นทางของฟลีทของเรา เปิดใช้งานการผสานรวมที่ง่ายและเชื่อถือได้สำหรับพันธมิตรของเรา และสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่น่าพึงพอใจสำหรับผู้ที่ได้รับการส่งมอบจากหุ่นยนต์ของเรา ความสำเร็จในทีมของเรานั้นต้องการความหลงใหลในการออกแบบที่เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลางมากพอๆ กับความเฉียบแหลมทางเทคนิค เป้าหมายของเราคือการสร้างตัวเลือกการส่งมอบไมล์สุดท้ายที่สะอาดขึ้นและยั่งยืน ซึ่งมีประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน เชื่อถือได้ และคุ้มค่ากว่าโซลูชันในปัจจุบัน เราช่วยให้ธุรกิจหลากหลายประเภทปรับปรุงการเข้าถึงผลิตภัณฑ์ของตน เข้าถึงลูกค้าที่ด้อยโอกาส และลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
เกี่ยวกับคุณ
คุณชอบที่จะออกแบบโซลูชันธุรกิจตั้งแต่เริ่มต้น ทีมนักพัฒนาภายนอกชั้นนำ และคุณยินดีที่จะท้าทายสถานะที่เป็นอยู่เพื่อให้ได้โซลูชันที่เหมาะสม
คุณคือผู้ขับเคลื่อน เลเซอร์ที่มุ่งเน้นการบรรลุความเป็นเลิศทางเทคนิคผ่านนวัตกรรม ความเป็นผู้นำ และการทำงานร่วมกัน
ที่สำคัญที่สุด คุณเจริญเติบโตในสภาพแวดล้อมที่วุ่นวายของสตาร์ทอัพรุ่นใหม่ และคุณใฝ่ฝันที่จะสร้างอนาคต
หากคุณมีความกระตือรือร้นและมุ่งมั่นที่จะเป็นส่วนหนึ่งของทีมที่มุ่งเน้นการดำเนินการอย่างรวดเร็ว – แจ้งให้เราทราบ! เราต้องการได้ยินจากคุณ

Robot Auto process

คุณจะทำอะไร
เป็นผู้นำทุกด้านของการวางแผนและดำเนินการโครงการพัฒนาทางเทคนิค การประเมินขอบเขตโครงการ ระยะเวลาและต้นทุน ทำงานร่วมกันในวงกว้างด้วยข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า การจัดการผลิตภัณฑ์ วิศวกรรม การดำเนินงาน และความเป็นผู้นำของผู้บริหาร
เป็นเจ้าของ ออกแบบ จัดทำเอกสาร และพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์และโปรแกรมต่างๆ โดยเป็นส่วนหนึ่งของทีมข้ามสายงาน ขับเคลื่อนไปสู่โซลูชันที่เหมาะสมที่สุดที่ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของเรา
จัดการทีมพัฒนาซอฟต์แวร์นอกชายฝั่งเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์และส่งมอบตามความคาดหวังของผลิตภัณฑ์ กำหนดกลยุทธ์เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว
ขับเคลื่อนการพัฒนาซอฟต์แวร์โดยเป็นส่วนหนึ่งของทีม Scrum และใช้ความรู้ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการพัฒนา Agile ตามความจำเป็น เพื่อให้มั่นใจและสนับสนุนแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
นำการตรวจสอบทางเทคนิค พัฒนาข้อกำหนด กำหนดระยะเวลา/เหตุการณ์สำคัญ ระบุ/ลดความเสี่ยง จัดสรรทรัพยากร ติดตามความคืบหน้า แก้ไขปัญหาการพึ่งพา ปลดบล็อกความคืบหน้า ฯลฯ
เสนอและมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการปรับปรุงสถาปัตยกรรมโดยรวม การออกแบบ และฟังก์ชันการทำงานของแบ็กเอนด์การหักเหของแสง
ทำทุกอย่างเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์!