「機器學習工程師 / Machine Learning Engineer」的相似工作

【工作簡介】 御諾資訊是一家專注於半導體製造的機台數據治理、人工智慧和機器學習及數據交換平台的大數據服務公司。 我們正在尋找一位【軟體開發工程師 Software Developer】來開發可擴展的軟體解決方案。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完整應用程式開發生命週期。 作為軟體開發人員，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】 - 設計與開發高標準軟體程式、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 - 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 - 維護公司內部資訊系統與改善開發環境 - 貫徹公司的文化與價值觀 【具備條件】 - 熟練Java、Python、SQL、JavaScript等程式語言，並有足夠的實務經驗 - 熟練Spring Boot框架與Java程式庫，並有足夠的實務經驗 - 熟悉應用程式的後端架構，並清楚了解高併發與非同步系統架構設計 - 熟悉RDBMS，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 - 清楚了解Web service各項互動原理與背景知識 - 熟悉git等版本控制系統，並對CI/CD有實務經驗 - 熟悉RESTful API、socket、message queue與RPC - 熟悉網路通訊架構與溝通協定 - 熟悉Docker系統與containerized programming - 熟悉Unix-like系統 - 可以使用中文以及英文溝通 【Job brief】 - We are looking for a Software Developer to produce scalable software solutions. You’ll be the major developer in the product development team that’s responsible for the full software development life cycle, from conception to deployment. - As a Software Developer, 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, code reviews, and solve complex coding problems. 【Responsibilities】 - Design and develop high-standard software programs to enhance product quality and capabilities. - Collaborate with internal teams to develop innovative technologies. - Work closely with product managers and management teams to follow task directions and meet requirements. - Establish automated integration systems and development processes. - Actively participate in architecture and code discussions, solving problems and growing with the development team. - Create effective automated tests, troubleshoot and debug, and thoroughly analyze issues. - Document product development and technical information. - Maintain internal information systems and improve the development environment. - Uphold the company's culture and values. 【Required Skills and Qualifications】 - Proficient in programming languages such as Java, Python, and SQL, with practical experience. - Skilled in the Spring Boot framework and Java libraries, with practical experience. - Proficient in backend architecture of applications with a clear understanding of high concurrency and asynchronous system design. - Experienced with RDBMS, including data storage design and various database operations, with practical experience. - Thorough understanding of web service interactions and background knowledge. - Familiar with version control systems such as Git, and experienced with CI/CD. - Proficient in RESTful APIs, sockets, message queues, and RPC. - Knowledgeable in network communication architecture and protocols. - Experienced with Docker systems and containerized programming. - Familiar with Unix-like systems. - Able to communicate in both Chinese and English.

(具有至少五年以上工作經驗，並且能夠有效管理與指導團隊成員是至關重要的) 1. 以Unity/C#為平台，開發日文、中文及英文版的MR/AR人工智慧產品。 2. 構建最先進的混合實境及擴增實境方案，例如用於Mobile AR。 3. 開發及支援高品質、可靠度高的互動性應用。 4. 配合團隊提供數位資產、工作流程及研發的最佳實施架構。 5. 對於專案設計流程及工具提出建議及改善方案。 6. 參與創意性腦力激盪討論，開發創新的AR/MR體驗。 7. 對於如何構建有效率的產品製作流程提出建議與經驗。 8. 能夠與產業當中最新趨勢同步，並可提出技術創新想法。 9. 能夠與不同功能團隊配合工作，確保進行的專案能夠及時完成。 10. 配合Unity進行IOS/Android底層開發。 +++++積極主動是我們的核心價值之一，我們喜歡那些能夠積極主動，並在團隊工作中提出解決方案和改進建議的人！+++++ (Having at least 5 years of experience, the ability to effectively manage and mentor team members is crucial.) 1. Develop MR/AR AI products in Japanese, Chinese, and English on the Unity/C# platform. 2. Build cutting-edge mixed reality and augmented reality solutions, such as for Mobile AR. 3. Develop and support high-quality, highly reliable interactive applications. 4. Collaborate with the team to provide the best implementation framework for digital assets, workflows, and R&D. 5. Suggest and implement improvements for project design processes and tools. 6. Participate in creative brainstorming sessions to develop innovative AR/MR experiences. 7. Offer suggestions and share experiences on how to build efficient product development processes. 8. Stay up-to-date with industry trends and propose technical innovation ideas. 9. Work with cross-functional teams to ensure projects are completed on time. 10. Collaborate with Unity to develop iOS/Android underlying systems. +++++Being proactive is one of our core values; we love people who are proactive and suggest solutions and improvements in the team's work!+++++

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，負責以 LLM 技術為基礎，建構能落地的 AI Agent 系統，並針對產業需求開發創新應用，將先進技術轉化為具商業潛力的解決方案。包含： ﹡負責 NLP / LLM 模型的開發、微調（如 LoRA、PEFT、QLoRA）、評估與優化 ﹡針對特定任務（如文件問答、多輪對話、資料摘要）快速組裝 LLM 應用原型 ﹡開發與整合 AI Agent 架構（如 LangChain、AutoGen、RAG 等） ﹡部署與管理本地化 LLM 模型，並進行模型壓縮（蒸餾、量化）與性能調校 ﹡搭配 Gradio / Streamlit 等工具進行前後端 Demo 整合與迭代 ﹡與後端工程師協作，將模型服務部署至雲端或地端環境 ﹡探索與提案創新技術應用方案，涵蓋 AI、醫療、生技、視覺等多元場景

職務內容： - 人工智慧應用系統開發 - 影像辨識技術開發 - 大數據分析(機器學習、人工智慧模型應用)及資料可視化 - NLP(自然語言處理) 條件需求： - 具有人工智慧、機器學習及深度學習領域等基礎知識 - 熟悉深度學習理論、TensorFlow或PyTorch等(不限)

We are going to be a leading provider of online gaming solutions, specializing in slot games and live casino experiences. We are on the lookout for an innovative Senior ML/AI Engineer to push the boundaries of AI application within our gaming platforms, enhancing user engagement and operational efficiency. #Responsibilities Natural Language Processing (NLP): 1. Develop and maintain multilingual chatbot systems for customer support automation. 2. Design and implement real-time content moderation systems for multi-language chat rooms, focusing on filtering out inappropriate content such as profanity, hate speech, and explicit material. 3. Create and optimize text classification models to ensure effective content moderation. Computer Vision and Real-time Processing: 1. Develop real-time face modification and swapping systems for live streaming, including transforming appearances like changing an "old lady into a fashion sexy girl" for themed casino games. 2. Implement and optimize real-time video processing pipelines with a focus on low-latency performance for live casino applications. AI Systems Development: 1. Design scalable AI infrastructure capable of handling high-concurrency gaming environments. 2. Implement monitoring and evaluation systems to assess AI model performance continuously. 3. Maintain and upgrade AI systems based on performance metrics and feedback. #Qualifications 1. Master's or Ph.D. in Computer Science, AI, Machine Learning, or related fields. 2. 5+ years of experience in machine learning/AI development, particularly in gaming or similar real-time applications. 3. Extensive experience with NLP, content moderation systems, and real-time video processing. 4. Proven expertise in deep learning models for computer vision, especially in face detection and modification. 5. Proficiency in Deep Learning frameworks (PyTorch, TensorFlow). 6. Familiarity with Computer Vision libraries (OpenCV, Dlib). 7. Expertise in NLP frameworks (Transformers, spaCy, NLTK). 8. Knowledge of real-time processing systems. 9. Experience with cloud computing platforms. 10. Use of version control (Git). 11. Management of container technologies like Docker/Kubernetes. 12. Professional working proficiency in English (both written and verbal). 13. Experience with massive field deployments. #Preferred Qualifications 1. Direct experience in the gaming industry or with real-time streaming applications. 2. Knowledge of multiple languages to enhance content moderation capabilities. 3. Experience with streaming technologies. 4. Background in distributed systems and high-performance computing. 5. Experience with MLOps and model deployment pipelines.

工作內容: ◆ AI 伺服器環境評估、設置，與效能優化。 ◆ 優化/部署適合 Vision AI 運行的模型與框架（e.g., Nvidia Triton）。 ◆ 參與 MLOps 的功能評估及開發。 必要條件: ◆ 熟悉 Linux 網路架構與檢測指令（Shell Script）或工具。 ◆ 熟悉版本控管工具 (e.g., Git)。 ◆ 熟悉 Python 語言。

【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. 【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. - Practical experience with LLM. 【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 【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 - 具備LLM開發與應用的實務經驗

▋【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

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。

Position Overview We are looking for a highly skilled and motivated Machine Learning Engineer to join our dynamic team. The ideal candidate will have a strong background in machine learning, with a focus on developing and deploying ML models and systems. You will be responsible for designing, developing, and maintaining the infrastructure that powers our innovative AI products and services. Responsibilities Model Evaluation: Understanding of and experience in evaluating machine learning models, including running benchmarks. Data Management: Implement and manage datasets, ensuring data integrity and efficiency. Algorithm Optimization: Optimize machine learning algorithms for performance, reliability, and scalability. Collaboration: Work closely with data scientists, backend developers, and other stakeholders to ensure integration and functionality. Code Quality: Write clean, maintainable, and testable code, following best practices and development standards. Documentation: Maintain thorough documentation for machine learning processes and systems. Research and Development: Stay updated with the latest technologies and methodologies related to machine learning and AI. Must-Have Qualifications Educational Background: Master's degree in Computer Science, Machine Learning, or a related field. Programming Languages: Familiarity with at least one programming language commonly used in machine learning, such as Python, R, or Java. ML Frameworks: Experience working with machine learning frameworks (e.g., TensorFlow, PyTorch). Domain Knowledge: Strong foundation in Multimodal AI and Information Retrieval, with hands-on experience in LLM, RAG and agent-based architectures. AI infra: Experience working on backend infrastructure for model serving or AI workloads. Data Handling and Analysis: Experience in handling large datasets and data processing, data science/analysis skills and techniques for data driven works. Problem-Solving Skills: Good analytical and problem-solving abilities. Teamwork: Strong communication and collaboration skills. Nice-to-Have Qualifications Cloud Services: Familiarity with any major cloud platform (AWS, Azure, Google Cloud) Experience developing machine learning systems for AI-related applications. Agile Development: Familiarity with or participation in Agile development methodologies Work Ethic: Ability to adapt to a fast-paced environment, attention to detail, and a commitment to quality About Us At Truley.AI, we develop AI-powered business and enterprise agents and solutions to assist organizations in improving productivity by accelerating and managing workflows. Our offerings include intelligent meeting assistants, comprehensive resource and knowledge-based management systems, customer support, and customizable workflows for any organization. AI agent-based solutions are transforming business operations. With advances in AI technologies, AI agents are expected to become common in various business segments. Our product vision and strategy focus on developing AI-based companions for business users to enhance productivity and facilitate daily work tasks. For internal engineering development and processes, we use AI tools to support more efficient and agile development. As an early-stage startup, we are at the forefront of AI innovation, developing cutting-edge technologies that solve real-world problems and enhance user experiences. We value creativity, ownership, collaboration, and excellence. Our team is small yet driven, and we seek individuals who share our mindset and excel in a fast-paced, agile environment while addressing complex challenges. We strive to create an environment where our team members can thrive and grow professionally. Founder was a Partner Director of Engineering at Microsoft corporate headquarters. He has extensive and deep experience and knowledge on research and development, proven track record of data driven based product delivery, engineering process, and people management.

【提醒】本職缺面試分為兩階段： 第一階段為實體面試，通過後第二階段為線上面試（時間為平日18:30後），可接受者再投遞履歷，感謝您的配合。 【工作內容】 ● 考慮擴充與發展性，根據產品、營運需求，使用大數據技術對資料進行處理清理、分析及建模。 ● 針對不同業務、營運場景設計並規劃、開發AI應用。 ● 將開發之模型部署雲端並進行測試。 ● 長期調研人工智慧技術，與各專案維持溝通，協助同步與提供產品解決方案。 ● 建立並維護產品營運自動化流程，使程式的整合、測試與部署更快速且穩定。 ● 提供技術指導和培訓，確保團隊對軟體系統架構的理解和遵循。 【技能需求】 ● 至少2年以上AI產品相關開發經驗，具備整合能力。 ● 熟悉Python 語法。 ● 具ML/AI建模、資料處理經驗。 ● 具NLP、LLM等相關語言經驗。 ● 熟悉RAG技術。 ● TensorFlow、PyTorch等學習框架經驗。 【特質需求】 ● 良好的研發習慣、良好的團隊溝通協調能力。 ● 具備全局宏觀視野，能理解業務需求，並提供技術解決方案以維持長期發展。 ● 對於新技術保持敏銳度，掌握Ai領域最新發展與應用趨勢。 【加分項目】 ● 具CI/CD、Linux、shell script等經驗 ● 具備PHP、Nodejs、C/C++等後端開發經驗。 ● 具備Docker、Git版本控制 ● 曾在AI產業相關經驗尤佳。 ● 若無工作經驗， AI相關科系畢業之學士(含以上)學位亦可考慮。

1. 參與醫學AI模型開發 2. 協助後端工程師將AI模型整合至網站式伺服器 3. 開發影像或文字前處理演算法 4. 撰寫實驗開發紀錄 5. 協助撰寫QMS文件

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AWS, Azure 服務使用經驗( 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

Please provide an English resume for our review. Job Description: ● Machine Learning Model Development: Design, develop, and implement machine learning models and algorithms to address business challenges and improve performance across various domains such as marketing ● Data Analysis and Preprocessing: Analyze and preprocess large-scale datasets to extract meaningful insights and identify relevant features for model development. Cleanse transform, and normalize data to ensure data quality and consistency. ● Model Training and Evaluation: Implement and optimize machine learning models using appropriate frameworks and tools. Train models using supervised and unsupervised learning techniques, and evaluate their performance using statistical metrics and validation techniques. ● Collaborative Approach: Collaborate with cross-functional teams, including data engineers, business analysts, and domain experts, to understand business requirements and translate them into actionable machine learning solutions. ● Research and Innovation: Stay up-to-date with the latest advancements in machine learning, data science, and related fields. Continuously explore and evaluate new algorithms, methodologies, and tools to enhance the company's data capabilities and competitive advantage. ● Documentation and Reporting: Document all stages of the machine learning model development process, including data collection, preprocessing, model architecture, and evaluation results. Prepare reports and presentations to communicate findings and recommendations to both technical and non-technical stakeholders.

台灣人工智慧學校致力於人工智慧技術知識的推廣與人才培育，為產業學員提供專業的 AI 技術與知識培訓。我們正在尋找一位具備紮實技術背景、熱忱於知識分享的 AI 工程師 加入我們的 AI 團隊，共同肩負起提升台灣產業 AI 競爭力的使命。 本職位將專注於 AI 技術知識的教學傳遞、實作導向教材的開發、以及前沿技術的研究與應用。您將有機會在一個充滿挑戰與成長的環境中，與一群優秀的專業人士協作，共同為台灣 AI 產業的發展做出貢獻。 ▌工作職責： ● AI 技術教學： 　o 負責講授人工智慧、機器學習、深度學習等相關技術課程，對象包含具備不同技術背景的產業學員。 　o 需能根據學員程度與課程目標，清晰、有條理地傳達複雜的技術概念，並引導學員掌握核心知識與技能。 　o 課堂中需進行實作演練指導，並即時解答學員提問，確保教學品質與學習成效。 ● AI 教材開發： 　o 設計與開發實作導向的 AI 教材，內容涵蓋程式碼範例、Low-code 工具應用、教學簡報、案例分析等形式。 　o 教材開發需緊密結合產業應用案例，確保教材的實用性與關聯性。 　o 定期更新與優化現有教材，以反映 AI 技術的最新發展趨勢。 ● AI 技術研究與開源工具整合 ： 　o 持續關注生成式 AI (Generative AI)、大型語言模型 (LLM) 等前沿技術的發展，並進行深入研究。 　o 評估開源 AI 工具的適用性，並將其整合應用於教學與教材開發中。 　o 探索運用開源工具開發創新 AI 應用，並將成果貢獻於開源社群的可能性。

【關於我們 - Stark Tech】 Stark Tech 致力於成為傳統產業與數位科技之間的橋樑。我們深入理解各行業的場景與商業模式，為客戶提供高效、實用且高性價比的數位化解決方案，協助企業提升經營效率，並擁抱現代化的消費趨勢。以行業場景為核心，我們打造高度客製化的解決方案，結合對技術品質的堅持，成功開發出多個可規模化的行業應用。 我們的影響力橫跨： 旅遊休閒｜智慧醫療｜ 新零售｜電子商務｜ 生鮮供應｜ 數位媒體｜ 金融科技 【工作職責】 - 資料處理管道設計與開發 使用 Python 與 BigQuery SQL 為 AI 應用設計、開發及維護資料處理流程，確保機器學習模型可獲取高品質資料。 - ETL/ELT 工作流程構建 建立並優化 ETL/ELT 流程，確保資料自動化處理與數據一致性。 - RAG 系統實作 應用 RAG（檢索增強生成）技術，提升 AI 互動的準確性與上下文相關性。 - 向量資料庫與查詢優化 優化向量資料庫（如 Pinecone、Qdrant）及 SQL/BigQuery 查詢效能，提升 AI 搜尋與回應速度。 - API 建構與維護 使用 Python 框架（FastAPI、Flask）建立並維護資料處理與 AI 服務 API。 - 機器學習模型與資料管道部署 在雲端基礎架構（主要以 GCP 為主，並整合部分 AWS）上部署 ML 模型與資料管道，實踐 MLOps 原則以確保部署具備可重現性、擴展性及監控能力。 - 跨部門協作與技術創新 與資料科學家、AI 研究人員及前端團隊協作，共同打造端對端 AI 產品，並持續導入最新技術以優化解決方案。 【必備條件】 - ✅ 3 年以上 Python 開發經驗，熟悉 Flask、FastAPI 或 Django，並具備使用 pandas、numpy 等資料處理函式庫的能力。 - ✅ 具備大規模資料處理與分析實務經驗，能運用 BigQuery SQL 進行資料查詢與優化。 - ✅ 有設計與實作 ETL/ELT 資料處理流程的經驗，確保數據準確與高品質。 - ✅ 熟悉 RESTful API 或 GraphQL 開發，能夠設計高效能的後端服務。 - ✅ 理解向量資料庫（如 Pinecone 或 Qdrant）及 embeddings 技術。 - ✅ 熟悉 GCP 服務（BigQuery、Cloud Functions、Vertex AI 等），並具備部分 AWS 雲端服務經驗。 - ✅ 熟悉容器化技術（Docker）、Kubernetes 及 CI/CD 管線在專案中的應用。 - ✅ 具備 MLOps 實踐經驗，能管理 AI 模型訓練、部署與監控流程。 - ✅ 良好的團隊合作與跨部門溝通能力，能與各部門協同達成專案目標。 --- 【加分條件】 - ➕ 有進階 RAG 實作與語義搜尋技術的經驗。 - ➕ 熟悉 LangChain 或 LangGraph，能開發 LLM 驅動的 AI 應用。 - ➕ 具備使用 Python 進行資料管道調度工具（Airflow、Prefect）的經驗。 - ➕ 熟悉 Jupyter Notebook，用於資料探索與技術文件撰寫。 - ➕ 有實時資料處理與串流框架經驗（如 Spark、Dask、Ray）。 - ➕ 曾對開源 Python 資料科學或機器學習函式庫作出貢獻。 - ➕ 熟悉 Node.js，可參與部分後端服務開發，作為技術加分。 --- 【福利與待遇】 - 競爭力薪資：根據您的經驗與能力調整，確保專業價值得到充分認可。 - 完善休假制度：週休二日，提供完整特休、病假及彈性休假，助您達到工作與生活平衡。 - 年終獎金與績效獎金：努力工作必有豐厚獎勵，與公司共同成長。 - 臨時遠端工作機會，保持工作與生活的彈性 【招募流程】 - 首次面試 公司介紹、團隊文化、職位內容與福利制度說明，同時了解您的背景與職涯規劃，確保雙方期待一致。 - 技術測驗 根據首次面試情況，我們將提供一項與職位相關的能力測驗，請於 1-2 週內完成並提交，以便客觀評估您的技能與適配度。 - 技術面試 通過測驗後，我們邀請您參加深入的技術面試，與團隊成員交流專業能力與團隊契合度，並針對測驗結果進行討論與回饋。 - 錄取通知與 Offer 討論 完成所有面試流程後，我們將與您討論最終條件與入職細節。 如果您對這個機會充滿熱情，並希望在 AI 應用開發領域中展現才華，請立即投遞您的履歷！ 我們期待與您攜手共創創新、高效的 AI 解決方案，改變產業未來！

【工作內容】 1. 數據平台開發與維護 - 使用 Databricks 建立完整數據處理平台 - 設計與維護 Delta Lake 數據湖架構 - 建立高效能 pipeline jobs - 整合多源數據(訂單、商品、價格、會員資料等) 2. 推薦系統開發與優化 - 開發個人化商品推薦引擎 - 設計購物行為分析模型 - 建立商品關聯性分析系統 - 開發價格追蹤與優惠推薦機制 3. 數據分析與應用 - 使用 PySpark 進行大規模數據處理 - MongoDB 應用開發與優化 - 建立自動化數據管道(Data Pipeline) - 開發數據監控與警報機制 4. API 開發與系統整合 - RESTful API 設計與開發 - 微服務架構整合 - 系統效能優化 【專業能力需求】 1. 具備 3 年以上機器學習相關實務經驗 2. 精通 Databricks 平台開發 3. 熟悉 Delta Lake 與 Data Lake 架構 4. 具備 MongoDB 應用開發經驗 5. 精通 Python、PySpark 程式開發 6. 具備 Pipeline 設計經驗 【技術能力要求】 1.資料工程工具：Databricks、Delta Lake、MongoDB、PySpark、Python pandas、Git 2.機器學習：推薦系統開發、A/B Testing、特徵工程、模型部署與監控 【工作特質】 1. 具備端到端(End-to-End)專案交付能力 2. 良好的跨團隊溝通能力 3. 能夠快速理解業務需求並轉化為技術方案 4. 具備問題分析與解決能力 【主要專案】 - 數據平台架構開發 - 個人化商品推薦 - 價格追蹤推薦 - 購物行為分析 - 會員興趣分析 - 商品關聯性分析

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. Design and build the Al inference platform. 2. Design and debugging Retrieval Augmented Generation (RAG) models. 3. Participate in the entire development life cycle of the Al inference platform. 4. Collaborate with AI/LLM developers to integrate models into inference platform. *備註：此職缺非研發替代役*

作為生成式AI工程師，你是否好奇AI在產物保險中隱藏著哪些改變遊戲規則的機遇？讓我們一起探索這片充滿技術創新與未來想像的領域！我們正面臨著傳統解決方案的瓶頸、不斷進化的用戶需求與未被開發的可能性。你是否準備好迎接這些挑戰，通過創建先進的AI模型與應用，推動業務轉型並改寫現狀？現在就是你釋放技術潛力、定義未來的時刻！ 1. 與跨功能團隊合作，設計、開發和實施生成式AI模型，尤其是大型語言模型（LLMs）。 2. 開發和實施保險產品和服務，優化模型的效率、可擴展性和性能。 3. 吸收並分享AI和機器學習技術的最新發展。 4. 調整和微調生成式AI模型，撰寫開發過程和使用說明文件。 5. 開發和維護模型訓練和部署流程，確保系統最佳運作。

【工作內容】 - 設計、開發及部署大型語言模型（LLM），包括預訓練、微調及模型評估，實現最佳效能。 - 使用 Fine-Tuning、RAG、Prompt Engineering 等技術開發應用，並整合至垂直領域解決方案。 - 研究與實作 LLM 的優化技術，包括模型縮減及加速，確保效能與準確性。 - 整合 LLM 至現有系統，開發 LLM 驅動的功能（如 Assistant、Agent 系統等）。 - 協助研發 AI / LLM 新技術，進行可行性分析與技術導入評估。 - 與跨部門團隊緊密協作，將 LLM 應用於產品開發、決策輔助及流程優化。 【必要條件】 - 技術能力：- 熟悉 Python、TensorFlow 或 PyTorch 等深度學習框架。 - 精通 LLM Prompt Engineering，LangChain架構、具備 Function Calling、RAG 增強模型技術的實作經驗。 - 精通LLM應用框架、AI Studio。 - 實務經驗：- 至少 2-3 年 AI / NLP 相關開發經驗，尤其是在客服、搜尋、生成式 AI 或智慧應用領域的實作。 - 實際部署 LLM 至生產環境，並確保其性能與穩定性。 - 加分經歷：- 有參與 LLM 開源項目或商業應用項目的實績。 - 熟悉雲端技術（如 AWS、GCP、Azure）及雲端部署經驗。 【加分條件】 - 精通 API 開發與串接，熟悉 OpenAI API、Hugging Face 等工具的應用與整合。 - 擅長使用 GitHub 管理代碼並能進行 CI/CD 開發流程。 - 熟悉數據流技術（如 Kafka / MQTT），能優化 LLM 的即時推理效能。 - 瞭解大模型評估方法，如 BLEU、ROUGE、Perplexity 等。 - 熟悉 Transformer 架構並有 LLM 微調、蒸餾 (Self-Distillation) 經驗。 【人格特質】 - 邏輯思維：擅於分析與解決問題，能快速針對業務需求提出技術解決方案。 - 團隊合作：具備良好的溝通技巧，能高效整合團隊意見並執行專案。 - 學習熱忱：對 LLM 技術保持高度關注，並有意願不斷提升專業知識。