LLM 實習生

1.參與 LLM 應用服務的完整開發週期，從概念設計、模型調用到應用部署。 2.使用本地部署的開源語言模型開發智慧建築相關應用（如：設備問答、工單生成、能源分析助手等）。 3.協助建構並優化基於 Retrieval-Augmented Generation (RAG)、Function Calling、Agentic Workflow 的應用架構，支援跨系統數據查詢與指令調度。 4.與 IoT、BIM、FM 系統整合，開發智慧化的語言互動介面與自動化決策模組。 撰寫可重用模組與技術文件，並樂於與團隊分享與共創。 一、LLM 與 AI 核心技術能力 熟悉 AI/ML、NLP 的基礎理論與常見應用。 具備開源 LLM本地部署與維護實務經驗。 熟練 Prompt Engineering，能有效提升模型表現與語境理解。 熟悉 RAG 技術原理與實作，可整合知識庫、文件或 IoT 設備資料。 熟悉 Function Calling 機制，能與外部 API 或工具鏈串接應用。 使用過至少一種主流 LLM 工具框架（如 LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等）並實際開發應用程式。