「AI Agent 開發工程師」的相似工作

一、Touchpad: FW設計開發與維護、開發與維護軟體工具。 二、Point Stick: 開發與維護Point Stick Tool。 三、FP: 開發與維護FP Driver。

工作說明： - 設計、開發和維護具有自主決策和任務執行能力的 AI 代理系統 - 實現上下文管理、記憶體模組（短期和長期）以及無縫工具/API 集成 - 研究並應用高階推理方法，包括思考鍊和多步驟規劃技術 - 將 GPT、Claude、LLaMA 和 Gemini 等大型語言模型 (LLM) 與代理框架（例如 LangChain、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex）集成 - 應用局部模型最佳化技術，包括微調、量化和檢索增強生成 (RAG) 流程 - 優化企業級部署的推理效能、可擴展性和成本效率 - 與產品經理、系統架構師和使用者體驗設計師合作，將技術能力轉化為面向使用者的產品功能 - 編寫並維護技術文件、架構規格和最佳實務指南 - 將 LLM 功能擴展到文本生成之外，使其能夠正常運作作為自主的、行動導向的智能體 - 推動推理、規劃和多智能體協作領域的創新，釋放新的人工智慧能力 - 彌合前沿人工智慧研究與實際產品實施之間的差距 - 賦能企業實現工作流程自動化、智慧數據分析，並實現規模化營運效率 - 打造下一代人工智慧驅動的企業應用與解決方案 【品牌介紹】 我們的服務內容包含：家具實體連鎖店、裝修工程全屋訂製、MOMO 電商平台、直播帶貨、短影音行銷、AI 解決方案、跨境物流、找師傅家裝平台。 引進美國、中國大陸 AI 廣告投放、AI 行銷企劃、AI 數字人主播 + AI 影片圖片生成、AI 財務分析、AI 銷售、客服、AI 矩陣獲客、AI 人資管理、AI 室內設計等技術培訓機會及系統。 背靠10 萬 + 會員及強大海外淘寶、抖音、小紅書供應鏈資源，使我們有別於傳統家居產業，積極主動、熱情活力、極致效率是我們的標籤，秉持著執行讓自己成為更高標準的一份子，整合室內設計、國貿、行銷、軟體、跨境物流等團隊人才，給予每位夥伴最深層的信任及責任。 如果您也是對未來充滿熱忱，對創新創業充滿希望，邀請您一起加入淘家行列，讓我們一起把品牌推向世界，讓世界看見你。 【福利制度】 生日禮金 員工聚餐 年假、特休、三節獎金、加班費 其餘規定比照勞基法。

職缺描述: 身為後端工程師你將會參與公司的主力產品的後端開發,與前端工程師合作和SRE Team合作，開發與維護公司車隊系統應用, 協助客戶解決車隊管理上的需求與問題。 我們欣賞並鼓勵懂得利用AI工具來加速開發效能的工程師，同時公司會投資相關AI工具給員工加速，例如ChatGPT、OpenAI、Github Copilot等等，並定期舉辦相關研討和公司內的競賽。 工作內容: 1. 以Java以及Spring框架開發IoT雲端程式為主要工作內容。 2. 確認軟體程式的目的與功能，進行程序開發及測試 。 3. 從事相關系統程式開發、管理與維護，及客戶服務與支援 。 4. 使用程式存取NoSQL資料庫(MongoDB或Cassandra)和關連式資料庫。 5. 與跨國圑隊聯合開發程式(與越南圑隊遠距合作) 6.使用AI工具架速以上的工作 加分項目： 1. 對於Golang以及NodeJS其他後端常用語言或框架熟悉。 2. 熟悉Micro Service架構。 3. 對Linux作業系統熟悉和DevOps相關工具如 docker，kubernetes熟悉。 4. 擁有作品於github, 或其他開源項目。 5.會利用AI工具加快開發效能 其他福利： 1.工作環境優，下午荼點心無限供應。 2.每年調整薪資，半年後，每季發績效獎金。 3.公司福利好，試用期滿即享有福利假7天，滿半年即享有特休假3天，滿一年每年旅遊補助10000元、下午荼時間點心供應等。

我們是一家專注於AI工程的新創公司，正在尋找 AI 工程師，負責開發以 AI Agent 技術提升專業領域工作效率。 核心職責： ．AI Agent 開發與應用：設計並訓練 AI Agent，提升專業領域效率與準確性。 ．知識圖譜建構：整合專業領域知識，建立結構化知識圖譜，支援 AI Agent 進行推理與決策。 ．生成式 AI 應用：利用 LLM、多模態模型輔助、優化與驗證。 ．最佳化與強化學習：應用 GA(遺傳演算法)、RL(強化學習)等技術，開發與優化演算法。 ．跨領域協作：與專業領域合作，驗證 AI Agent 產出的結果，確保其符合標準與規範。 必要條件 ．熟悉機器學習、深度學習相關技術 (PyTorch / TensorFlow / JAX)。 ．具備 AI Agent 相關開發經驗，如 LLM + Tool-Use、強化學習或知識圖譜應用。 ．熟悉數值最佳化、啟發式演算法 (GA、PSO、Bayesian Optimization 等)。 ．具備 Python 開發經驗，並熟悉 AI/ML 相關框架與工程應用。 我們團隊致力於最前沿 AI Agent 技術應用，挑戰與業界專家深度合作，快速累積專業領域 AI 技術經驗。歡迎對 AI有熱情的你加入！

1. Actively clean, process, and validate Data streams for ML model consumption. Contribute to the implementation of MLOps best practices (CI/CD) and risk mitigation strategies as guided by the engineering team. 2. Actively develop and implement Python scripts and small utilities for model features and basic algorithm testing. Ensure development practices align with model fairness and ethical guidelines. 3. Establish and track technical Key Performance Indicators (KPIs) to measure model effectiveness post-deployment. Document and report potential technical risks identified during implementation. 4. Create and maintain a single source of truth for all active Carrier/vendor technical requirements and specifications. Support the definition of project scope, timelines, and milestones. 5. Act as the central liaison between Engineers, Data Scientists, and Business stakeholders. Translate incoming high-level partner requests into clear, detailed, and actionable engineering specifications and tickets. 6. Provide regular, concise updates for stakeholders on project progress, key metrics, and any blockers. 7. Annual salary: 1000K NTD and above 8. Onsite Google Banqiao Office

本公司產品為環境監控類感測器與智慧交通類感測器，需要透過大數據分析建模對營運數據優化，並提出優化方案。 - 設計、開發、維護影像辨識程式 - 邊緣運算 - 確保資料安全 - SoC-based AI晶片

維曙智能為創新AI應用開發商，具有全球市場商業化能力。公司有完整的創新孵化管線，包含從想法到技術與市場開發的完整配套流程，讓您將知識落實在各種實際場域中。如果您對以創新解決現實世界問題充滿熱忱，希望了解AI在產業的實務運作以及現實應用有興趣，這裡會是您大展身手的地方。歡迎加入我們。 您將成為我們 AI 解決方案研發的核心成員。作為數位雙生AI工程師，您將負責在 Sim2Real 平台（如 NVIDIA Isaac Sim、ROS/Gazebo）上測試並驗證 AI 模型與機器手臂系統的整合，並將模擬中成功運行的控制程式部署至實體機台。和不同團隊合作(AI團隊，硬體團隊)優化與測試模型與控制演算法，完成跨部門專案整合與系統調校。 【主要工作內容】 • 使用 NVIDIA Omniverse 平台進行機器手臂建模、運動規劃（正/逆向運動學、避障與優化）及控制程式開發 • 建置與優化模擬環境與數位孿生場景，確保模擬與實體機台行為一致 • 與AI研發團隊合作，將機器手臂模擬系統與公司 SDG（Synthetic Data Generation） 技術串接，用於資料生成與 AI 模型訓練 • 撰寫、維護與優化控制演算法及相關模組，提升系統穩定性與效能 • 與硬體團隊協作，將模擬成果部署至實體機台並進行驗證 • 參與跨部門專案，支持產品研發與驗證流程的自動化。 維曙機器視覺產品服務請參閱: https://www.vizuro.com/corvus

★工作內容 1.優化及改善既有程式效能。 2.參與新技術的研究分析與設計開發。 3.開發與維護公司系統程式。 4.軟體架構及功能模組化設計。 5.負責相關程式技術文件的撰寫與維護。 6.第三方API進行串接，開發新功能並整合外部服務。 7.訓練資料收集、清洗、分析處理、特徵工程、標註工作。 8.模型選擇、模型訓練、模型微調、模型優化、模型部屬。 9.利用機器學習、深度學習、影像處理技術解決問題。 10.開發AI應用服務相關內容。 11.研究與評估最新的深度(機器)學習演算法及論文並實作。 12.評估專案可行性以及討論相關需求規格。 13.持續關注影像處理、AI模型/AI應用等技術。 ★必備條件 1.具五年以上軟體開發之實務經驗。 2.具有Python 3軟體開發二年以上之實務經驗。 3.具備物件導向觀念。 4.具有AI/ML開發二年以上之實務經驗。 5.具API規劃、設計與撰寫能力(含API設計文件撰寫)。 6.具有Git版本管控(GitLab)使用經驗。 7.具有團隊合作經驗。 8.具有常見的AI框架（e.g., TensorFlow、PyTorch等）開發經驗。 9.具有影像處理(OpenCV)開發經驗。 10.具有Linux環境開發經驗。 11.具有轉模型(e.g., .pt to .onnx)經驗。 12.演算法設計、實作及相關程式撰寫。 13.了解機器學習和神經網絡。 14.願意依照工作需求了解產業知識、提升整體產品開發效率。 15.熟悉YOLO模型，能獨立完成整體流程:標註、訓練、推論。 16.針對需求可提出解決方案與技術可行性評估。 ★加分條件 1.了解python加速方式。 2.熟悉C/C++。 3.熟悉docker操作。 4.熟悉OpenVINO。 5.熟悉Nivdia或其他AI晶片部屬經驗。 6.擁有動態網頁爬蟲經驗。 7.嵌入式系統開發經驗。 8.熟悉pytest、unittest。 9.對於CNN、LSTM、attention、transformer等架構原理熟悉。 10.熟悉Visual Studio Code。 11.了解安全軟體開發生命週期。 12.有AI演算法相關論文研究經驗。

【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。

★工作內容 1.設計、開發及維護生成式AI應用及流程。 2.以演算法及技術調校及精進生成式 AI 模型。 3.協助研發軟體新技術與新工具。 4.評估客戶需求，協助AI落地應用。 5.LLM(RAG)應用開發。 6.微調和優化LLM模型。 7.持續關注LLM、NLP與生成式AI技術的最新進展並將其應用於公司的項目。 8.確保LLM模型在生產環境中的可擴展性和效率。 9.大語言模型(LLM)訓練之資料整備與標註。 ★必備條件 1.具有Python 3軟體開發二年以上之實務經驗。 2.熟悉使用Docker, Git, Github等工具。 3.了解大模型基礎知識及常見微調手段，熟悉Mistral、LLama等模型微調訓練、優化方案。 4.具有Linux環境開發經驗。 5.熟悉Pytorch、Huggingface等深度學習工具。 6.具有機器學習/深度學習/生成式AI相關研究或程式開發經驗。 7.熟悉NLP和RAG，有實務經驗。 8.具備LLM模型微調經驗，熟悉Llama 3+、Breeze、OpenAI和Gemini等模型。 ★加分條件 1.具利用LangChain/LlamaIndex的開發經驗。 2.在文案生成、chatbi、智能客服、個人助手等至少一個業務場景有專案經驗。 3.有過Chatbot 、生成式AI應用相關工作經驗。 4.具利用NVIDIA NeMo（NIM）的開發經驗。 5.熟悉ChatGPT等大語言模型應用。 6.ChatGPT應用經驗：有使用ChatGPT或相關大型語言模型進行專案開發的經驗，了解其7.在各種應用場景中的潛在用途。 8.熟練提示調整技術（Prompt Tuning），善用Prompt來改善AI模型的回答效果。 9.能分析不同Prompt對模型表現的影響，並進行持續的調整和改進。 10.熟悉Diffusion Model、Transformer Model等生成式AI模型。 11.熟悉Computer Vision相關深度學習模型實作與pytorch或tensorflow等框架。 12.熟悉C/C++。 13.有AI演算法相關論文研究經驗。 14.熟悉TS，深度了解ML、LLM、RAG、Finetune、Agent原理。

This role might be the one you've been looking for if you are eager to get early access to cutting-edge AI and robotics technologies and be passionate about integrating hardware and software to apply AI in solving real-world challenges！ Join us if you're up for the challenge; also, providing an English CV would be a plus！ #Advanced communication skills in English is a must！ *About the Role： We are looking for an engineer to build and deploy AI agents that can see and interact with the world through robotics systems. You will be working on everything from setting up hardware to coding intelligent agents for customer demonstrations. *What You Will Do： Hardware Setup & Deployment (20-30%) •Install and configure Nvidia Jetson devices on robots •Set up vision systems and troubleshoot hardware issues •Ensure quick deployment for demos and exhibitions *AI Agent Development (40-50%) •Build AI agents using Large Language Models (LLMs) •Work with AI frameworks like LangChain, CrewAI, or Hugging Face •Connect AI agents to computer vision tools and robot controls •Use platforms like Nvidia Agent Studio or Autogen for UI development •Debug and optimize AI pipelines to meet project goals *Computer Vision (10-20%) •Work on object detection, image segmentation, or OCR systems •Train and optimize vision models for robotics applications •Develop new AI vision tools as needed *Technical Requirements: •Programming: Strong Python and PyTorch skills •AI Frameworks: Experience with at least 1 LLM frameworks (LangChain, CrewAI, Nvidia NanoLLM/Agent Studio, Autogen, n8n, etc.) •Computer Vision: 2+years experience in CV areas ex. object detection/segmentation •Edge Computing: Experience with Nvidia Jetson devices •Optimization: Knowledge of TensorRT, ONNX, or similar inference frameworks •Development: Git, CI/CD, Linux/Windows environments *Qualifications： •Master's degree in Engineering, Computer Science, or related field •2+ years of hands-on AI/Computer Vision experience •Strong English communication skills is a must •Ability to present technical solutions clearly •Flexible and collaborative team player 若您渴望搶先接觸尖端AI與機器人技術，並希望透過融合硬體與軟體以實現運用AI技術來解決現實世界中會面臨到的問題的話，本職務或許是您正在尋覓的機會！ 具體工作內容如下： 部屬與設置硬體設備（20-30%） 1.在機器人上安裝並配置 Nvidia Jetson 2.設置視覺系統並排除硬體設備相關問題 3.展場部屬設置 AI 代理開發（40-50%） 1.使用大型語言模型（LLMs）構建 AI 代理 2.使用 LangChain、CrewAI 或 Hugging Face 等 AI 框架 3.將 AI 代理與電腦視覺工具和機器人控制系統連接 4.使用 Nvidia Agent Studio 或 Autogen 等平台開發 UI 5.除錯並優化 AI 處理流程，以達成專案目標 電腦視覺（10-20%） 1.開發物體偵測、影像分割或光學字元辨識（OCR）系統 2.訓練並優化應用於機器人的視覺模型 3.根據需要開發新的 AI 視覺工具 技術要求： 1.程式設計：熟悉Python 和 PyTorch 2.AI 框架：至少熟悉一種 LLM 框架（如 LangChain、CrewAI、Nvidia NanoLLM/Agent Studio、Autogen、n8n 等） 3.電腦視覺：具備 2 年以上物體偵測或影像分割等相關經驗 4.邊緣運算：有使用 Nvidia Jetson 裝置的經驗 5.優化技術：熟悉TensorRT、ONNX 或類似推論框架 6.開發環境：熟悉Git、CI/CD、自如於 Linux/Windows 環境中工作 必要條件： 1.工程、計算機科學或相關領域之碩士學位 2.至少 2 年以上 AI / 電腦視覺實作經驗 3.具備良好的英語溝通能力(請準備英語簡歷) 4.能清楚表達技術解決方案 5.樂於協作的團隊精神

【必備經歷與專業技能】 1. 有相關專案經驗：AI 影像生成、影像編輯、深度學習專案；例如，操作和熟練運用AI生成內容的工具，如 ChatGPT、Copilot、Gemini、LLM、Stable Diffusion、Midjourney、DALL-E、Sora等系統；熟悉 prompt-to-image、image-to-image、video generation。 2. 有模型訓練、微調、部署經驗（包含封裝、佈屬 Web/API 或桌面端）。 3. 熟悉Python、對程式效能、演算法有概念 。 4. 熟悉 Git、Git workflow、Linux 環境與命令行操作 。 5. 熟悉PyTorch、Diffusers、ComfyUI等深度學習框架，能夠閱讀與修改其程式碼 。 6. 熟悉 CNN、Transformer 等影像模型架構 。 7. 理解 Loss Function、Optimizer、Training/Validation 流程 。 8. 熟悉 GAN、VAE、Diffusion Models 等生成模型 。 9. 了解現有生成模型，如 Stable Diffusion、ControlNet、LoRA相關技術 。 10. 具備資料處理與評估能力，能夠正確的選擇合適的技術解決問題 。 11. 熟悉 dataloader、mixed precision training、memory profiling 。 12. 熟悉AI工具(ChatGPT、Copilot、Gemini、LLM、Stable Diffusion、Midjourney和DALL-E等文字到圖像人工智慧影像生成系統；以及Sora等文字轉影片生成系統)的能力與限制，協助判斷對專案效率最佳的作法。 13. 熟悉模型壓縮、加速技術（ONNX、TensorRT、Pruning） 。 14. 熟悉多 GPU 或分散式訓練 。 【工作內容】 1. 與企劃團隊溝通合作，協助遊戲文字、動畫、圖像、角色、場景、影片、聲音等 AI 生成需求。 【條件特質】 1. 具備一定的作畫、拆圖、修圖能力及良好的審美。 2. 具備優秀的團隊合作與溝通能力。 3. 能聽取建議，了解問題並修正AI結果為符合需求的圖像。 ※加分項目 1. 具備良好的英文讀、寫能力。 2. 熟悉專案管理工具：Redmine, Jira, Notion、Trello。

1.負責公司網站 SEO 優化，持續追蹤成效，並與設計、社群團隊協作，提升用戶體驗與轉換率。 2.規劃並執行各國 Google Ads 廣告投放，追蹤與分析成效，提出改善建議，提升曝光與轉換。 3.撰寫官方網站部落格文章，提升品牌能見度與搜尋排名。 4.協助主管策劃並執行品牌行銷活動（如展覽、研討會等）。 5.支援其他主管交辦事項與跨部門行銷專案合作。 6.工作環境優，下午荼點心無限供應。 7.每年調整薪資，半年後，每季發績效獎金。 8.公司福利好，試用期滿即享有福利假7天，滿半年即享有特休假3天，滿一年每年旅遊補助10000元、下午茶時間點心供應等。

Web-based 軟體後台開發。 Google Cloud Platforms: Experience deploying and managing applications on cloud providers • Google Vertex AI, conversational agent, LLM

關於我們 Raccoon AI 是新興的生成式 AI Chatbot 解決方案提供商，幫助電子商務、網路平台等企業自動化處理客服訊息。透過我們自研的 AI 引擎，客戶可即時回覆 50–80% 的線上對話，降低客服負擔、提升顧客體驗，並進一步優化轉換率與營運效率。 工作內容 -AI Agent 架構功能開發以及維護 -AI 效能優化開發以及監控 -第三方 APIs 串接以及內部 APIs 開發 -Issue debug 處理 必要條件 - 至少 5 年以上 Python 開發經驗，熟悉 API 設計與最佳化。 - 至少 3 年以上 AI / LLM / OpenAI API 相關開發經驗。 - 熟悉 Prompt Engineering、RAG、向量搜尋等技術。 - 熟悉 LLM tool call 行為、Multi-Agent 架構。 -具備 LLM Debug 技術問題解決能力。 - 熟悉 SQLite、PostgreSQL 關聯式資料庫的操作與優化。 - 熟悉 Git Flow 版本控制流程。 - 熟悉 Docker 映像檔建立以及封裝優化。

1. Actively clean, process, and validate Data streams for ML model consumption. Contribute to the implementation of MLOps best practices (CI/CD) and risk mitigation strategies as guided by the engineering team. 2. Actively develop and implement Python scripts and small utilities for model features and basic algorithm testing. Ensure development practices align with model fairness and ethical guidelines. 3. Establish and track technical Key Performance Indicators (KPIs) to measure model effectiveness post-deployment. Document and report potential technical risks identified during implementation. 4. Create and maintain a single source of truth for all active Carrier/vendor technical requirements and specifications. Support the definition of project scope, timelines, and milestones. 5. Act as the central liaison between Engineers, Data Scientists, and Business stakeholders. Translate incoming high-level partner requests into clear, detailed, and actionable engineering specifications and tickets. 6. Provide regular, concise updates for stakeholders on project progress, key metrics, and any blockers. 7. Annual salary: 1000K NTD and above 8. Onsite Google Xindian Office

主要崗位職責 1. 生成式 AI 解決方案設計與落地 深度參與業務會議，針對業務場景設計具實用性的 AI 解決方案。並量化AI模型對業務KPI的影響。 2. 整合與優化 LLM 模型應用 應用 GPT、Claude、Gemini 等大型語言模型，實作 Prompt Engineering、RAG、Tool Agent 等技術。 3. 與商業系統串接（ERP/CRM/知識平台） 將 AI 模組整合企業資訊系統，提升查詢、回覆、資料擷取與自動化能力。 4. AI API 模組開發與部署 開發可重複使用的 AI 模組（如摘要、分類、問答），並提供給其他系統或產品串接。 5. 向量資料庫與知識整合（RAG 架構） 建構向量化知識庫，實作基於內部資料的問答引擎或智能文件檢索。 6. 與 IT 協同訓練領域專家小模型 與 IT 部門及業務專家合作，導入並訓練特定領域的小模型（Domain LLM），完成知識整理、微調與系統部署，提升應用精準度。 7. 使用效能追蹤與優化迭代 建立應用評估指標，根據使用者行為與成效回饋持續優化模型與流程設計。（以1-2周為週期發佈最小可用版本，每月功能倍增） 8. 安全與保密 評估AI應用的業務風險，保障業務領域知識安全與合規性 9. 技術文件撰寫與知識傳承 撰寫整合文件與操作手冊，協助內部人員理解與持續運用 AI 技術。

1. Actively clean, process, and validate Data streams for ML model consumption. Contribute to the implementation of MLOps best practices (CI/CD) and risk mitigation strategies as guided by the engineering team. 2. Actively develop and implement Python scripts and small utilities for model features and basic algorithm testing. Ensure development practices align with model fairness and ethical guidelines. 3. Establish and track technical Key Performance Indicators (KPIs) to measure model effectiveness post-deployment. Document and report potential technical risks identified during implementation. 4. Create and maintain a single source of truth for all active Carrier/vendor technical requirements and specifications. Support the definition of project scope, timelines, and milestones. 5. Act as the central liaison between Engineers, Data Scientists, and Business stakeholders. Translate incoming high-level partner requests into clear, detailed, and actionable engineering specifications and tickets. 6. Provide regular, concise updates for stakeholders on project progress, key metrics, and any blockers. 7. Annual salary: 1000K NTD and above 8. Onsite Google Xindian Office

1. LLM 應用程式開發與維護：負責開發基於 FastAPI 的後端服務，並整合 RAG 或相關技術。 2. API 設計與開發：設計並實作高效能、可擴展的 API，供前端與其他系統使用。 3. 資料處理與整合：協助處理大規模文本資料，並與向量資料庫（如 Milvus、Weaviate、Qdrant）進行整合。 4. LLM 服務對接：串接與調整大語言模型（如：OpenAI API、Llama、Mistral），並優化回應速度與準確性。 5. 效能優化與監控：透過日誌、指標與 A/B 測試提升系統效能，確保服務的穩定性。 6. 與跨部門協作：與 前端工程師、產品經理合作，將 AI 方案導入產品。

1.熟AI機器/深度學習演算法,具構建與部署NLP/Bert模型經驗 2.熟Python, C# 3.具DevOps 經驗（Kubernetes, Docker） 4.熟悉 API 設計、微服務架構經驗者佳 5.熟悉資料工程（如 ETL、API 串接、SQL、大數據平台）者佳 6.有MES系統整合經驗者佳 依經驗與能力調整，年薪100萬元以上（含績效與專案獎金）

▋【工作內容】 - 開發公司 AI 產品與 API - 開發可用於公司產品之 AI 技術 ▋【具備條件】 - 熟悉 Python - 熟悉 AI 領域知識 - 熟悉 LLM, RAG, Agent, Workflow - 熟悉 LlamaIndex, LangChain, ElasticSearch - 習慣使用 ChatGPT, Claude, Copilot, Cursor 協作 - 3 年以上 Python相關使用經驗 ▋【加分條件】 - 熟悉 Django, PostgreSQL, Celery - 熟悉 ORM 資料庫建置 - 熟悉 Django REST framework - 熟悉 Git, Github - 熟悉 Docker - DevOps(AWS) 經驗 - 有能力獨立開發產品與工具 - 能判斷第三方套件的優劣與選擇使用 - 選擇對於公司長期較好的方法來實現目前的需求 - 對程式碼品質要求，簡潔易懂好維護 - 重視團隊合作溝通，能和同事有效溝通討論 - 熱愛挑戰及學習新舊技術，能瞭解與判斷優劣，使用最適合公司發展的技術 - Linux 基本操作能力 - 曾任職 AI 新創團隊或變動快速的環境，能面對不斷變化的工作節奏及任務 ▋【其他】 - 此職務依個人能力劃分為 " Junior Engineer 和 Senior Engineer"，不論您是否有完整相關經歷、皆歡迎投遞履歷。 ▋【面試流程】 1. 履歷篩選 2.考題測試：履歷合適者會聯絡您、並提供一份測試考題、作答期7天 (不欲參與考題測試者、請不要投遞履歷，謝謝) 3.考題通過者進行現場面試