生成式 AI 工程師

【職位使命】 你將是串連「客戶需求」、「外部知識庫」與「大型語言模型 (LLM)」的關鍵工程師。你的核心任務是確保我們的 AI 顧問不僅能回答問題，更能「精準、深入、且帶有同理心」地解決台灣中小企業主的真實管理難題。 【核心職責】 1. 情境式 Prompt Engineering (提示工程)： - 深入分析我們的目標客戶（SME 業主、經理人）的使用場景與潛在痛點。 - 解讀 AI 互動數據，設計、撰寫、測試並迭代優化「高情商」與「高專業度」的 Prompts，引導 AI 產出兼具策略深度與實用性的建議。 - 你將是 AI 的「語言教練」，負責駕馭語言的細微差別，確保 AI 的回覆精準且符合我們的品牌聲音。 2. RAG (或其他類似技術) 解決方案實作： - 主導或參與 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統的架構設計與實作。 - 運用 LangChain、LlamaIndex 等框架，串接並管理我們的專業知識庫（如管理學、人資法規、產業報告等）。 - 整合並優化向量資料庫（如 Pinecone, Milvus, ChromaDB 等），確保 AI 在回應時能即時、準確地檢索到最相關的專業知識。 3. AI 解決方案框架設計 (Solution Framing)： - 面對客戶的營運痛點（例如：「我們的人才流動率很高」、「我想做數位轉型但不知從何開始」），你將與產品經理協同作戰。 - 快速將模糊的商業需求，轉化為具體的「AI 解決方案框架」，定義需要哪些數據、哪些知識、以及 AI 應扮演的角色。 4. 效能監控與迭代 (Performance & Iteration)： - 建立並追蹤 AI 回應的品質指標（如準確性、相關性、流暢度）。 - 分析使用者反饋與互動日誌，找出模型或 RAG 流程的瓶頸，並提出具體的優化策略。 【必要條件】 1. 卓越的語言駕馭力（Prompt 大師）： - 擁有豐富的 Prompt Engineering 實戰經驗，對中（繁）文的語意、語氣和情境有高度敏感性。 （面試要求）請務必準備 2-3 個你最自豪的 Prompt Engineering 作品集，展示你如何透過指令設計，將 AI 的回答從「堪用」提升至「卓越」。 2. 紮實的工程技術力（RAG 專家）： - 精通 Python，並熟悉至少一種主流 LLM 的 API（如 OpenAI, Anthropic, Google Gemini）。 - 具備 RAG 的實際導入與調優經驗，熟悉 LangChain 及/或 LlamaIndex。 （面試要求） 你需要能清晰描述你過去如何實作 RAG 流程，包含你選擇了哪些工具（如 Pinecone, Elasticsearch 等）以及為什麼。 3. 敏銳的商業產品思維（解決方案架構師）： - 具備強大的商業理解力與邏輯拆解能力，能快速抓到客戶的「痛點背後的痛點」。 - 不只等待需求，而是能主動思考「AI 還能為客戶做什麼？」。 （面試要求） 我們會提供一個真實的客戶痛點情境，請你現場設計一個解決方案框架。 【加分條件】 1. 具備中小企業相關領域知識（如：人力資源、企業管理、財務會計或數位行銷）。 2. 熟悉資料庫管理（SQL/NoSQL）。 3. 有使用或串接 Make.com / n8n 等自動化工具的經驗。 4. 具備 Fine-tuning 模型的經驗。 【你將獲得的】 1. 一個高影響力的舞台： 你的工作成果將直接定義我們的核心產品，並賦能數以萬計的台灣中小企業。 2. 專業且敏捷的團隊： 我們是一個目標導向、快速迭代的團隊，你將與資深的產業專家與工程師緊密合作。 3. 彈性與信任的工作環境： 我們相信專業人才的最佳產出，來自於自主管理與清晰的目標。 4. 具競爭力的薪酬與福利： 我們願意為頂尖的「樞紐人才」提供相應的回報。