「資深生成式AI工程師」的相似工作

1. 協助光機電驗證與台北AE光機電實驗環境搭建，並規劃並執行 PoC 所需的光源設計、相機取像與樣品拍攝 2. 結合Demo box與合作廠商出借資源，形成穩定的快速驗證平台 3. 進行AI應用前期驗證影像採集、前處理與初步驗證，並串接Demo 程式，完成端到端測試流程及輸出初步Demo 4. 協助不同產品線的硬體串接與前期驗證，並提供AE跨產品PoC支援 5. 偕同SI完成快速驗證後，將機會轉介給合適的SI整理測試數據與規格，提升SI落地 6. 支援展會與售前推廣，協助展會現場Demo設備搭建與技術解說，支援BD/Sales對客戶的售前推廣 7. 幫助售後技術問題排查與釐清，協助客戶定位與分析現場問題，並提供基本解決方案或將問題明確轉交RD

RJob description： 1.System Integration Development o Interface with LLM development teams to integrate SDKs into in-vehicle systems o Develop voice interaction middleware for coordinating ASR (Automatic Speech Recognition), NLU (Natural Language Understanding), and TTS (Text-to-Speech) pipelines o Design hybrid solution to integrate cloud LLM and edge LLM, take care of the arbitration between cloud and edge 2.Performance Optimization o Optimize end-to-end response latency o CPU and memory footprint control and cold-start acceleration Requirement： • Working experience: 3 years and above • Proficient in C++11/14 embedded development • Hands-on project experience with Linux/Android Automotive OS • Understanding of LLM, Agent, RAG and corresponding inference framework/runtime • Familiar with Inter-Thread Communication and Inter-Process Communication

我們正在尋找對AI⽣成領域充滿熱情和專業知識的⼈員加入我們的團隊。 我們的⽬標是基於AI⽣成技術，開發並整合各種AI演算法應⽤於「虛擬⼈即時互動」的需求，包含但不限於以下項⽬： * 圖像、語⾳、文字辦識 * 虛擬⼈生成 * 虛擬⼈動作⽣成 * 虛擬⼈表情⽣成 * 虛擬⼈即時互動(語⾳、文字) 這份⼯作需要您對AI⽣成領域、虛擬⼈技術和即時互動⽅⾯有濃厚的興趣和研究熱情。 您應該具備良好的問題解決能⼒、團隊 合作精神和溝通能⼒。 同時，您需要擁有創新思維和對技術不斷學習的態度，以應對快速發展的AI領域挑戰 【您將會執行這些工作】 ．相關模型訓練以及性能優化，包括結果分析、實驗驗證 ．演算法應⽤於 Unity / Blender / WebGL 中的虛擬⼈，並即時呈現⽣成的內容 ．能將演算法模組化與不同的平台作整合 【希望您具備這些經驗與能力】 ．C#：具有 C# 語⾔和Unity引擎的開發經驗，能夠在 Unity 中實現虛擬⼈的動作控制和效果優化 ．Unity：熟悉 Unity 引擎的使⽤，能夠使⽤ Unity 進⾏虛擬⼈的動態控制和表演效果的實現 ．Python：具有扎實的 Python 編程能⼒，能夠使⽤Python進⾏機器學習相關的模型訓練、數據處理和分析 ．PyTorch：熟悉或具有使⽤ PyTorch 進⾏深度學習模型訓練和調優的經驗，能夠應⽤ PyTorch 實現機器學習算法

【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。

We are now looking for AI Software Engineers for UpGPT! UpGPT is our innovative LLM SaaS application built for enterprise. We take AI-first approach to knowledge management, bringing AI into workflow, not the other way around. In this role you will design and implement new development features, optimizations, build APIs, analyze and tune performance, and expand functionality coverage. Roles and Responsibilities: - Design, development and implementation of LLM applications. - Define requirements with stakeholders, conduct experiments, and evaluate models for performance and scalability. - Stay current on the latest GenAI trends, frameworks, and coding practices. - Proficiency in designing and building in cloud environments such as Azure, GCP, or AWS. Benefits: - Competitive salary and benefits package. - Opportunies to work on cutting edge technologies and make a meaningful impact in the field. - Great professional development and career advancement opportunities. - Dynamic and innovative work culture. Qualifications: - Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or related fields. - Experience in building with LLM's such as GPT-4, Claude, etc. - Strong understanding of LLM architectures, such as RAG, vector store, etc. - Solid understanding of deep learning fundamentals and techniques. - 4+ years of experience programming with Python. - 2+ years of experience with a public cloud (Azure preferred) - 2+ years of experience with common cloud tools such as Blob Storage, Azure App Services, Virtual Machines.

【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。

• 整合 NLP / LLM 技術至現有產品，優化功能與使用者體驗。 • 設計與開發 NLP 系統、演算法原型與 Pipeline。 • 主導或參與關鍵專案的需求分析與技術落地。 • 持續追蹤 NLP 與 LLM 的最新研究動向，導入產品應用。 • 撰寫技術文件，與跨部門團隊協作推動專案。

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.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）

關愛醫護，挑戰全球性問題 ── 期待你的加入！ 在這個瞬息萬變的時代，我們的團隊正致力於解決醫護過勞、醫療供給跟不上需求的嚴峻問題，並以此追求全球市場商機，留下令人矚目的legacy。這個醫病雙輸的困境不僅考驗著我們的智慧，更關乎無數生命健康的重大影響。特別在疫情過後，大量優秀的醫護人員離開崗位後不復返，這讓我們深感迫切，需要投入更多腦力與熱情來攻克這個挑戰。 我們的團隊集結了一群在醫療、數據、AI科技等領域的專業好手。經過深入的臨床洞察，將我們擅長的speech recognition、natural language processing、image recognition等尖端技術，轉化為Medical SIRI+GPT提昇醫療效率與準確性，同時減輕醫護人員的負擔。首發產品”EVAS內視鏡智能醫師助理”已成功導入日本排名第一的國立癌症研究中心醫院，以及多家台灣醫學中心與診所。 公司創辦人廖威宣醫師 ，擁有十多年臨床經驗權威醫師，同時他也是麻省理工學院Sloan MBA校友，曾在國內外不同醫療科技公司擔任副總與顧問職位。廖醫師放下主治醫師與大公司主管的職位，肩負著一群醫護朋友的期待，積極組織了這樣一個天賦滿點的團隊。多年來，我們團隊的努力獲得了國內外權威醫師的讚譽與大廠邀約，成果非凡。 如今，我們正迅速擴充團隊，邀請更多有志之士的加入，共同攜手打造更美好的未來。在這裡，你將有機會參與解決具有全球意義的挑戰，並發揮你的專業天賦，成就卓越的事業。如果你渴望挑戰自我、不畏艱難，且熱愛為社會做出貢獻，我們誠摯地邀請你加入我們的行列。 我們期待在這個充滿活力與熱情的團隊中，共同創造出不平凡的未來。立即加入我們，一同開創醫療科技領域的新里程！ ▌工作內容 1. 深入研究大型語言模型（LLM）、AI語音辨識，找到最佳的應用方法，以解決特定領域和任務的挑戰。 2. 利用現有工具（如LLama2）或結合不同套件，開發公司產品所需的AI功能。 3. 持續追蹤最新的AI論文和技術，評估其在實際應用中的可行性。 4. 與其他工程師密切合作，參與數據處理、模型訓練和模型部署的工作。 ▌符合資格 1. 擁有一年以上的文字分析相關專案開發經驗。 2. 具備對語言模型（如BERT、GPT、Transformer等）運作原理深入了解，並具有建立預訓練語言模型或fine-tune語言模型以優化文字分析任務的實務經驗。 3. 熟練使用Python，具備深度學習專案開發經驗，並熟悉深度學習框架的使用（例如PyTorch、Tensorflow），且有實際建立、訓練和應用模型的經驗。 4. 具有卓越的邏輯思維能力，熱愛團隊合作，並富有責任感。 5. 對新技術和工具保持好奇心，樂於學習和適應。

你將有機會： •參與 AI/雲端尖端技術的產品規劃與落地 •跨部門協作，與 RD、AI、雲端工程師共同打造業界具影響力的解決方案 •在 跨國團隊環境 中發揮影響力，驅動專案成功 •累積技術視野及領導影響力，成為未來核心技術專案的關鍵角色 【工作內容】 1.主動釐清並定義問題，將需求轉化為明確的專案目標與可執行計劃。 2.制定專案時程與風險控管，確保產品與服務高品質、準時交付。 3.與 RD/AI/雲端團隊緊密合作，參與 API 設計、系統架構規劃、AI 模型佈署，確保專案技術可行性。 4.撰寫並維護專案技術文件 (API Spec、Swagger、設計文件)，確保團隊協作一致性。 5.推動 AI/ML 模型推論服務的專案規劃，兼顧效能與可維運性。 6.作為 跨部門協調核心，排除技術與流程瓶頸，加速專案成果落地。 【我們期待的你】 •擁有 10年以上軟體開發或專案推動經驗，能看懂技術並懂得推動專案。 •教育背景：大學或碩士 (資訊工程/資訊管理或相關科系)。 •英文溝通能力佳，能與跨國團隊進行書面與會議交流。 •具備 問題定義與轉化能力，能將抽象需求化為具體目標。 •有 跨部門協作與影響力，即使沒有直接管理責任，也能驅動團隊前進。 【加分項目】 •熟悉雲端 (Azure / AWS / GCP) •具Docker、Linux 開發或部署經驗 •AI/ML 演算法或專案經驗 •大型專案管理與國際合作經驗

1.研究與設計：研究如何透過 LLM 與 MCP（Model Context Protocol）將滲透測試（Penetration Testing）流程自動化。 2.效能驗證：設計 benchmark 與測試案例，驗證 AI Agent 的正確率、覆蓋率與實用性。 3.跨領域合作：與滲透測試工程師合作，持續優化 AI Agent 的測試策略與知識庫。

【Who we are ?】 Hytech是一個年輕、充滿活力的團隊，專注於推動金融科技行業的企業技術轉型，是全球領先的管理技術諮詢公司。創新思維和扁平化的管理，讓團隊成員以公開、透明的方式自在工作，也為全球客戶提供卓越的商業價值服務。 【About the role - Data Scientist 】 We are seeking a Data Scientist with strong analytical and machine learning expertise to join our Product team. In this role, you will design, train, and optimize predictive models, leveraging large-scale datasets to deliver AI-driven solutions that enhance system performance and business outcomes. You will work closely with engineers, data analysts, and product managers to lead data-driven decision-making and model design, deploying predictive models into real-time product operation platforms that directly influence CTR, CVR, and revenue growth. We particularly welcome candidates who are passionate about research and technical innovation or strongly desire to continuously advance in AI/ML — to join us in driving product innovation and intelligent transformation. (我們正在尋找一位具備深厚資料分析能力與機器學習經驗的資料科學家，加入我們的產品研發團隊。在這個角色中，您將負責模型的設計、訓練與優化，處理大規模資料集，打造能直接提升產品系統效能與商業價值的 AI 解決方案。您將與工程師、資料分析師及產品經理緊密合作，主導資料驅動的決策與模型設計，並將預測模型實際部署於產品端，直接影響點擊率、轉換率與營收成長) 【身為團隊的一份子您將負責】 [Cross-functional Collaboration & Business Understanding]: 1. Engage in product and technical discussions to clarify the team/customer's requirements and data constraints, assessing the feasibility and potential risks of model development. (參與產品與技術需求討論，釐清客戶需求與資料限制，評估模型開發的可行性與潛在風險) 2. Collaborate closely with business, product, marketing, risk, and engineering teams to translate data science insights into practical, scalable, intelligent services and product solutions. (與業務、產品、行銷、風控及技術團隊緊密合作，將資料科學成果轉化為可落地的智能服務與產品解決方案) [Data Preparation & Analysis]: 1. Perform data cleaning, feature engineering, and exploratory data analysis (EDA) to ensure data integrity and model accuracy. (執行資料清洗、特徵工程與探索性資料分析，確保資料完整性與建模準確性) 2. Integrate diverse data sources (e.g., user behavior, transaction records, third-party tracking tools) to enrich data assets and analytical insights. (整合多元資料來源(如使用者行為、交易紀錄、第三方追蹤工具等)，深化數據資產應用與洞察) 3. Guide data analysts on data preprocessing and feature engineering to maintain project quality and consistency. (指導資料分析師進行資料前處理與特徵工程，確保專案執行品質與結果一致性) 4. Collaborate with data engineers and analysts to optimize data pipelines and model deployment workflows, improving data processing efficiency and system stability. (與資料工程師及分析團隊合作，優化資料管線與模型部署流程，提升資料處理效能與系統穩定性) [Model Development & Optimization]: 1. Design interpretable AI models to help business and product teams understand predictive logic, improving model transparency and trust in the application. (設計具可解釋性的 AI 模型，協助業務與產品團隊理解預測邏輯，提升模型透明度與應用信任度) 2. Develop predictive, clustering, and recommendation models; continuously monitor, evaluate, and optimize their performance and stability. (建立預測、分群與推薦模型，持續監控、評估並優化模型效能與穩定性) 3. Design robust model training and validation strategies to address challenges such as overfitting, data imbalance, and feature selection. (設計模型訓練與驗證策略，解決過擬合、資料不平衡及特徵選擇等常見挑戰) 4. Apply statistical analysis, machine learning, and deep learning techniques for data exploration and hypothesis testing, supporting product design and strategic recommendations. (應用統計分析、機器學習與深度學習技術進行資料探索與假設驗證，支持產品設計與決策建議) 5. Develop deep learning and machine learning models, leveraging large language models (LLMs) and natural language processing (NLP) tools to streamline internal workflows and enhance operational efficiency and analytical quality. (開發深度學習與機器學習模型，並運用大型語言模型及自然語言處理工具，優化內部流程、提升營運效率與分析品質) [Model Deployment & Application Strategy]: 1. Prepare detailed Statements of Work (SoW) outlining prediction tasks, data requirements, project deliverables, and acceptance criteria to ensure clear project alignment. (撰寫SoW文件，明確定義預測任務、資料需求、交付範圍與驗收標準，確保專案執行方向一致) 2. Develop model application strategies—including deployment frequency, prediction thresholds, and anomaly detection mechanisms—to continuously optimize model utilization and business impact. (制定模型應用策略(如部署頻率、預測門檻、異常警示機制等)，持續優化模型應用與商業成效)

我們正在招募一位精通 Three.js 的前端開發工程師，負責構建高度互動且複雜的 3D 網頁應用。此職位要求具備 3D 渲染技術 與 現代前端框架（如 React、Vue 等）的開發能力，能夠將創意與技術結合，打造流暢且具吸引力的用戶體驗。

本職缺以「量化策略程式維護與效能穩定」為主，輔以「日間顧單／系統監控」，適合熟悉程式交易、具備交易系統維運與版本控管經驗的人才： 量化策略程式維護與優化（核心）：負責策略程式碼之日常維護、參數與環境設定管理、版本控管（Git）、回歸測試與效能監測；協助修補異常、改善延遲與穩定性，確保策略在模擬與實盤環境的一致性。 測試與回測支援（核心）：協助策略交易員進行策略小幅調整、單元／整合測試、自動化回測任務排程與結果校核；後續依規劃擴充商品（如股票、外匯）之資料接入、因子/訊號驗證與產線落地。 顧單與日間監控（輔助）：於交易時段執行系統與下單軟體健康檢查、即時異常排查（含連線、滑價、委託/成交對賬）、部位與成交資料一致性校正，並完成事件紀錄與例外追蹤以提升整體可靠度。

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

工作內容 1.參與公司 .NET8專案開發與維運（前端 MVC+ JS + jQuery，後端 C#，資料庫MySQL）。 2.負責系統架構設計、部署與效能優化，確保系統穩定性與擴展性。 3.進行前端功能開發與維護，具備 JavaScript/jQuery 開發能力。 4.熟悉Linux 作業系統（Ubuntu、CentOS），可進行部署、監控與效能調校。 5.熟悉容器與雲端環境，使用 Kubernetes (K8s)、Docker、nginx 進行應用部署與維護。 6.了解網路架構及安全性（TCP/IP、DNS、網域與憑證管理）。 7.能操作主流公有雲服務（AWS、Azure、GCP、阿里雲），規劃並部署應用程式。 8.優化並維護 CI/CD 流程，提升團隊開發與發佈效率。 9.協助 版本控制（Git），與開發團隊協作，確保程式碼品質。 10.撰寫並維護 技術文件（系統設計、安裝配置、維護手冊），確保知識傳承。 職務需求 1.熟悉 .NET Core / .NET8架構，具備 C# 開發與維運經驗。 2.熟悉前端開發 (JavaScript、jQuery、MVC)，能獨立完成功能開發與維護。 3.熟悉MySQL 資料庫操作與效能優化。 4.熟悉Linux 環境操作與維運經驗。 5.具備Docker / Kubernetes / nginx 實際操作經驗。 6.熟悉Git 版控流程，有團隊協作開發經驗。 7.熟悉CI/CD 工具鏈（Jenkins, GitLab CI/CD, GitHub Actions）。 8.熟悉雲端平台（AWS / Azure / GCP / AliCloud 至少一種）。 9.具備網路基礎知識（TCP/IP、DNS、網路安全）。 10.具備技術文件撰寫能力。 加分條件 1.熟悉前端框架（React / Vue / Angular 任一）。 2.具備系統監控與 Log 分析工具 經驗（如 Prometheus、Grafana、ELK）。 3.具備高流量系統優化、負載平衡經驗。 4.曾參與過大型專案部署或雲端遷移 經驗。

我們正在尋找具備深度學習 (Deep Learning) 及大型語言模型 (LLM) 持續訓練 (Continue Training) 經驗的 AI Scientist，您將負責從資料搜集、清洗、特徵工程到模型訓練，參與打造高效且具推理能力的藥學AI 解決方案。 工作內容如下: 1. 參與大型語言模型 (LLM) 持續訓練 (Continue Training)、微調 (Fine-tuning) 專案，或建構深度學習模型解決各類推理、預測問題。 2. 設計並訓練深度學習模型，涵蓋結構化資料、圖資料、生成式模型等任務。 3. 規劃與執行資料收集 (Data Collection)、資料清洗與前處理 (Data Cleaning & Preprocessing) 流程。 4. 評估模型效能，分析與優化資料與訓練流程。 5. 撰寫高品質、模組化的程式碼，協助建置可擴展的 AI 訓練系統。 6. 積極學習藥學領域知識，提升對藥物理論、機制及資料特性的理解，並應用於模型設計與問題解決。 7. 與跨領域團隊合作，針對藥學領域推動 AI 技術落地，應用於藥物開發與相關研究。

1. AI技術研發/應用、設計和開發AI工具 2. 熟悉 python 語言，瞭解機器學習、深度學習、text mining、NLP等相關演算法 3. 瞭解RAG架構設計及LLM API 應用開發經驗 4. 具備雲端AI服務使用經驗( AWS, Azure, AOAI, Bedrock, Azure Machine Learning, SageMaker) 5. 熟悉git版控、docker 使用經驗 6. 其他主管交辦專案事項

負責雲端 AI 系統開發與維運，開發符合 AI 架構需求的系統模組與 API。