台灣智慧技術研發股份有限公司

1. 大型語言模型 (LLM) 處理、技術及應用研發。 2. 參與 LLM/AI 模型的設計、開發及性能評估。 3. 依據專案需求進行 AI 相關工作 (包括服務部署與管理、撰寫系統開發文件以及繪製系統流程圖等任務)。

加入我們，打造未來科技的聲量！ Neurowatt/ 台智研 是亞洲領先的 AI 與高效能運算（HPC）科技公司，專注於推動智能金融、AI基礎設施與創新應用。隨著全球布局擴展，我們正在尋找充滿熱情、創意十足的 社群行銷企劃，一同引領 Neurowatt 走向世界！ 【工作內容】 -經營與管理 Neurowatt / 台智研的 LinkedIn、Instagram、Facebook 等社群平台 -規劃與執行社群內容行銷策略，包含貼文、短影片、Reels 等 -依據品牌定位，規劃貼文主題、排程與視覺方向，並提出有創意的社群點子與推廣活動 -撰寫具有吸引力的社群文案，提升品牌曝光與用戶互動 -創作與剪輯短影音、Reels 等社群影音內容，強化品牌溝通力 -協助展會與活動期間的社群即時更新與行銷推廣 -製作簡易社群美編素材（如貼文排版、簡單設計） -分析社群成效數據，持續優化內容策略與用戶觸及率 -與設計、業務及產品團隊密切合作，打造具影響力的品牌形象 【工作期望】 -對 AI、科技產業有高度興趣，有基本理解尤佳 -有 1-3 年以上社群經營、數位行銷或內容行銷經驗 -具備優秀的文案撰寫、內容企劃與基本設計排版能力 -熟悉 LinkedIn、Instagram、Tiktok、threads、Facebook、X（Twitter）等平台操作與特性 -熟悉 Canva、Figma、Photoshop 等任一設計工具 -中英文溝通能力佳（書寫與口語） 【加分條件】 -有 B2B/B2C 科技品牌行銷經驗者 -熟悉數據分析工具（Meta Business Suite, LinkedIn Analytics, Google Analytics等） -具備短影片剪輯基礎能力者 -具備基礎SEO概念或行銷自動化經驗 【工作福利】 推動世界級 AI 科技品牌 彈性工作環境，開放、自由的團隊文化 面向全球市場的行銷實戰經驗 與頂尖 AI 科技、金融專家共事、成長的機會 有競爭力的薪資與獎金制度 工作地點：台北市 工作型態：全職／可議兼職

【職位概述】 我們正在尋找具備學術熱忱與實作能力的 LLM 研究人員，加入我們的核心研究團隊，以投稿至頂尖期刊（如 IEEE Transactions, Artificial Intelligence, JAIR 等）為主要目標。本職位將參與內部核心模型與技術的設計與驗證，研究主題涵蓋： 1. 多階段推理與檢索增強生成（Graph RAG, Tree-of-Thoughts, Dual Engine Reasoning） 2. 大型語言模型訓練與微調（使用上百顆 GPU 運算資源） 3. 多模態與跨語言模型的推論能力評估與優化 4. 基於知識圖譜的語意強化生成與推理架構 【工作內容】 1. 整理 LLM 相關核心技術研究，並協助團隊撰寫投稿頂尖期刊 2. 規劃與執行模型實驗（fine-tuning、evaluation、ablation study 等） 3. 撰寫學術文件（論文、白皮書、技術報告） 4. 研究與實作 Graph-based RAG、Memory-Augmented Retrieval、Agent Reasoning 等新穎方法 5. 協助團隊導入分散式訓練、加速框架 【條件要求】 1. 碩士或博士學位（電資、AI、語言處理、數理統計、資訊工程等領域） 2. 熟悉 LLM 基礎架構與理論（Transformer、Attention、Prompting、RAG 等） 3. 熟悉深度學習訓練與實驗設計，具備大規模 GPU 訓練/推論經驗（A100/H100/NVLink/Fabric 等尤佳） 4. 能獨立閱讀論文、設計實驗、撰寫投稿期刊等級論文 5. 熟悉 PyTorch / HuggingFace / DeepSpeed / Ray / JAX 等框架者尤佳 6. 英文技術寫作能力佳（具期刊發表經驗佳） 【加分條件】 1. 有 IEEE、AI、TPAMI、TNNLS、JAIR、Neurocomputing 等 SCI/SSCI 期刊發表經驗 2. 有 Graph RAG、Neuro-symbolic Reasoning、LLM Agent 設計經驗 3. 熟悉知識圖譜處理、稀疏注意力、長文本處理（例如 FlashAttention / Longformer / RWKV） 4. 熟悉 multi-node GPU 分布式訓練與 cluster pipeline 部署 5. 熟悉高效實驗 reproducibility 與資源優化策略 【我們提供】 1. 自有高階 GPU 叢集與分散式計算環境 2. 期刊發表導向研究團隊，提供論文審稿與投稿全流程支援 3. 高度自主的研究空間，支持從想法發想到落地實作 4. 研究績效獎金 + 發表獎勵金（依實績彈性調整）

【工作內容】 1. 使用 FastAPI 開發後端 API（部分專案使用 Gin） 2. 設計與管理 MongoDB、Redis 等資料儲存架構 3. 協助部署與 CI/CD 流程建置（如 GitLab CI/CD、GCP Cloud Build） 4. 管理與優化雲端服務（如 GCP、Mongo Atlas） 5. 整合模型推論流程（如 Ollama）與內部服務 6. 與前端、AI 團隊協作，提供高效能且可擴展的系統支援 7. 撰寫技術文檔，包含但不限於API文檔、系統架構說明，確保程式碼的可讀性和維護性。 8. 與跨職能團隊 (產品、設計、前端 / 後端 / 數據工程師) 合作，構思並實施創新解決方案。 【必備職能】 1. 熟悉 Python 開發，並能撰寫具可維護性與可測試性的後端程式碼 2. 有使用 FastAPI 的實戰經驗 3. 熟悉 GitLab CI/CD 或其他自動化部署工具 4. 熟悉 GCP 操作與部署流程 5. 熟悉資料庫操作（如 MongoDB / Redis） 【加分條件】 1. 熟悉 Golang 或 Node.js 2. 有使用 Gin 或其他 Python/Golang Web 框架的經驗 3. 熟悉 Milvus 向量資料庫，能與 LLM 團隊協作者優先 4. 有前端經驗（React） 5. 熟悉 Kubernetes / GKE 6. 有股票回測或金融資料處理經驗 7. 熟悉 Git flow 團隊開發流程

1. 使用Golang和相關技術領域設計和開發高效能、可擴充和可靠的後端系統。 2. 整合後端系統與Kubernetes (K8s) 叢集，確保應用程式可順利部署並穩定運行於容器化環境中 3. 確保程式碼的品質，特別著重於清晰度、可讀性和易維護性，同時提供完善的文件說明。 4. 建置和維護核心服務和API，確保平順運作。 5. 獨立處理建置、調試、優化、部署和解決複雜問題，同時有效執行解決方案。 6. 撰寫技術文檔，包含但不限於API文檔、系統架構說明，確保程式碼的可讀性和維護性。 7. 積極參與跨部門協作，與團隊成員密切合作，共同識別和解決技術挑戰。

【職位概述】 我們正在尋找一位對系統性與量化交易策略充滿熱情的研究員，能夠從策略構想到實際部署，參與完整的交易策略開發流程。理想人選需能理解不同風格（技術分析、基本面、量化）的交易策略如何根據風險因子（如動能、均值回歸、事件驅動、套利）進行分類，並具備建構、測試、與優化交易模型的能力。 【主要職責】 1. 研究並分類各類交易策略（如 Momentum、Mean Reversion、Carry、Event-Driven 等） 2. 建立系統化的策略開發流程，從數據輸入層到執行層進行完整建模 3. 撰寫與測試交易規則（hypothesis-driven / data-driven） 4. 利用 Python/R 開發量化模型，並進行回測（Backtest）與前測（Forward test） 5. 探勘與處理市場數據、基本面資料、替代數據（新聞情緒、社群數據等） 6. 管理風控機制，包括倉位控制、停損條件、資金分配與交易成本管理 7. 發現並修正模型偏誤，如 Lookahead Bias、Survivorship Bias、Data Snooping 等 8. 與開發團隊合作，將策略整合進交易系統中，並進行持續監控與優化 【條件要求】 1. 財務工程、統計學、數學、電機、資訊或相關理工/財經背景 2. 熟悉常見的交易策略分類與風格（技術分析、基本面、量化） 3. 精通 Python 或 R，具備使用 Pandas、NumPy、scikit-learn 等工具的經驗 4. 熟悉策略驗證流程，包括回測、前測與交叉驗證等 5. 有處理大型市場資料與建構特徵變數的能力 【加分條件】 1. 具備機器學習相關經驗，熟悉 Decision Trees、Random Forest、Neural Networks 等 2. 熟悉 NLP 技術，可從財報、新聞、社群中擷取訊息 3. 曾參與過策略部署或有真實市場交易經驗者優先 4. 有 EPAT、CQF、CFA 等相關證照者優先考慮 【我們提供】 1. 自有高階 GPU 叢集與分散式計算環境 2. 機會參與全自動交易系統開發與實戰部署 3. 與來自金融、數據科學、工程背景的跨領域團隊合作 4. 彈性工作制度與遠距選項 5. 參與國際市場，開發跨資產與跨地區策略 6. 高度自主的研究空間，支持從想法發想到落地實作