一.職責與工作內容:
.AI 自動化流程與 n8n 串接
.使用 n8n 串接內部 AI 服務與數據流,確保 AI 相關任務能夠自動化運行。
.設計 n8n 工作流,整合內部 AI 服務、數據標註、模型訓練與監控系統。
.測試並驗證 n8n 的擴展性,確保它能夠支撐 AI 服務的規模化發展。
二.多雲 MCP 串接與測試
.測試Multi-Cloud Platform(MCP)的服務串接與整合,確保跨雲 AI 模型運行順暢。
.監測並分析 AI 模型在不同雲端(AWS/GCP/Azure)運行的效能與成本。
.與 Infra 團隊合作,驗證 MCP 在 AI 訓練與推理服務上的可行性。
三.AI 監控與日誌分析(ELK Stack)
.使用 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana) 來監控 AI 服務的運行狀態。
.分析 AI 服務日誌,找出異常與效能瓶頸,並與相關團隊協作進行優化。
.設計 自動告警與通知機制,確保 AI 服務在異常時能夠迅速應對。
四.Stable Diffusion 與 AI 生成技術
.測試並調整 Stable Diffusion / SDXL,驗證 AI 生成影像的品質與運行效能。
.使用 LoRA / DreamBooth / ControlNet 進行基本的模型微調與測試。
.透過 ComfyUI / AUTOMATIC1111 / InvokeAI 進行 AI 影像生成流程測試與優化。
.研究 Triton Inference Server / ONNX Runtime,確保 AI 影像生成推理的效能最佳化。
五.跨部門 AI 工具推廣與支持
.跨部門(行銷、設計、人資、客服等)合作,導入並優化 AI 工具在工作流程中的應用。
.製作使用指南與培訓資源,協助非工程背景同仁理解與使用 AI 工具。
.研究並推薦適合特定部門需求的 AI 工具,提供整合建議與基礎教學支援。
六.支援研發團隊的 AI 解決方案開發
.與研發團隊合作,將 AI 技術導入產品端,協助規劃與建置可重用的模型模組或工具鏈。
.提供 AI 專案早期的 PoC 與技術選型支持,協助快速驗證與落地。
.建立 AI 模型開發內部準則與範本,提升 AI 專案的開發效率與一致性。
七.技能需求
.熟悉 n8n,能夠設計並管理 AI 服務的自動化工作流。
.熟悉 Multi-Cloud Platform(MCP)。
.對於AI前沿工具使用有高度興趣,並具備快速上手實務操作能力。
【工作簡介】
- 我們正在尋找一位機器學習工程師來開發可擴展的機器學習解決方案。您將成為產品開發團隊中的主要開發人員,負責從構思到部署的機器學習解決方案開發生命週期。
- 作為機器學習工程師,您將成為功能主要開發者,與業務和應用程式開發團隊合作定義需求,設計架構並編寫文件,進行code review,解決複雜的編碼和技術問題。
【工作職責】
- 設計與開發高標準的機器學習服務與應用程式、增進產品的品質與能力
- 與公司內部各團隊合作,一同發展創新技術
- 配合產品經理和管理團隊,遵循任務的方向及滿足任務的需求
- 建立自動化整合系統與程式開發流程
- 積極參與架構與程式碼討論,和開發團隊一起解決問題與成長
- 學習機器學習新知,並與團隊夥伴共享學習研究成果
- 建立有效的自動化測試,排除故障與錯誤,並能徹底分析問題
- 記錄產品開發與技術文件
- 貫徹公司的文化與價值觀
【具備條件】
- 熟悉機器學習的各項背景知識
- 熟悉如何分析與最佳化模型,並展現SOTA解決方案
- 熟悉supervised learning、unsupervised learning、reinforcement learning,並有足夠的實務經驗
- 熟悉統計分析與線性代數知識
- 熟悉數據清洗、前處理,與特徵選擇、提取
- 熟悉如何設計目標函數與各項評估指標所代表的意義
- 熟練掌握Python和SQL,並了解R、Java等語言
- 熟悉數據科學與機器學習程式庫,例如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等
- 熟悉git等版本控制系統
- 可以使用中文以及英文溝通
- 具備LLM開發與應用的實務經驗
【加分項目】
- 熟悉時間序列資料分析與模型
- 熟悉AutoML 以及Edge AI
- 熟悉神經網路模型與其原理,並有transfer learning實務經驗
- 具備CI/CD的實務經驗
- 熟悉RDBMS與NoSQL,包含資料儲存設計與各種資料庫操作,並有足夠的實務經驗
【Job brief】
- We are looking for a Machine Learning Engineer to produce scalable machine learning solutions. You’ll be the major developer in the product development team that’s responsible for the machine learning solution development life cycle, from conception to deployment.
- As a Machine Learning Engineer, you will be a feature owner where you will engage with business and engineering stakeholders to define requirements, come up with architectural design and documentation, perform code reviews, and solve complex coding problems.
【Responsibilities】
- Design and develop high-standard machine learning services and applications to enhance product quality and capabilities.
- Collaborate with various internal teams to develop innovative technologies.
- Work with product managers and the management team to follow task directions and meet task requirements.
- Establish automated integration systems and software development processes.
- Actively participate in architecture and code discussions, solving problems, and growing with the development team.
- Learn new machine learning knowledge and share research results with team members.
- Build effective automated tests, troubleshoot and debug issues, and conduct thorough problem analysis.
- Document product development and technical documentation.
- Uphold the company's culture and values.
【Required Skills and Qualifications】
- Familiarity with background knowledge in machine learning.
- Proficiency in analyzing and optimizing models, demonstrating SOTA solutions.
- Experience with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning.
- Knowledge of statistical analysis and linear algebra.
- Proficiency in Python and SQL, with understanding of other languages such as R and Java.
- Familiarity with data science and machine learning libraries, such as NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, etc.
- Proficiency in data cleaning, preprocessing, and feature selection/extraction.
- Understanding of how to design objective functions and the meaning of various evaluation metrics.
- Proficiency in version control systems like Git.
- Ability to communicate in both Chinese and English.
- Practical experience with LLM.
【Preferred Skills and Qualifications】
- Familiarity with time series data analysis and modeling.
- Familiarity with AutoML and edge AI.
- Proficiency in neural network models and their principles, with practical experience in transfer learning.
- Practical experience with CI/CD.
- Familiarity with RDBMS and NoSQL, including data storage design and various database operations, with practical experience.
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