1.LLM 語言模型調教、佈署與應用設計 2.資料探勘應用 3.RAG與知識庫應用 4.設計並執行 prompt engineering 5.開發AMR AI 自動化系統 6.整合不同邊緣設備可執行的小模型（例TTS/STT） 7.主管交辦事項

: 1. 對數據觀察、資料分析、資料處理、有熱情，邏輯清晰有條理。 2. 熟悉 SQL、Python 語言 3. 具數據處理與基礎數據分析能力 4. 具資料視覺化呈現能力 5. 開放的學習心態，針對新技術上手快速 6. 良好的問題解決能力和分析能力

，幫助使用者更有效率地處理法律相關文件與事務。 【主要職責】 1) 負責設計與開發前後端系統，實現AI輔助的法律服務平台。 2) 前端開發（React/Vue）與後端 API 開發（Python/PHP）。 3) 開發使用者介面與互動流程，提升使

1.負責自然語言處理(NLP)相關技術的開發和優化，包含 text parsing, tokenization, word embedding, RNN 模型, sequence-to-sequence 模型, transformer 系列模型

開發並優化影像處理技術，用於直播畫面的即時美化（如虛擬背景、人臉識別、AR 濾鏡）。 2.實現自然語言處理技術，用於即時字幕生成、多語言翻譯和內容分析。 開發個性化推薦系統，根據用戶行為推薦直播內

的設計與管理經驗，且有管理和優化能力 4、了解並能建立 LLM 本地知識庫及其應用。 5、具備機器學習或自然語言處理的相關知識。 6、熟悉其他數據庫技術（如MySQL、PostgreSQL等）。 7、撰寫技術文件和操作手冊。 8、有團隊合作精神、良

1.開發和實施AI模型以提高醫學影像分析。 2.應用自然語言處理技術來分析醫療紀錄和臨床筆記。 3.發展精準醫學結合AI相關應用。 4.與醫療專業人士合作，使用AI識別和解決臨床挑戰。 5.將AI解決方案集成到現有的醫院系統中，以改善患者護理和運

2. 依據主管或PM交辦任務進行內/外部數據探索與分析並可視化，業務可能涉及(包含並不限於)：影像辨識與電腦視覺(Image/Vision)、自然語言處理(NLP)、機器學習(ML)、深度學習(DL)、RPA、聊天機器人(Chatbot) 3.

求條件： 具備基礎 Python 編程能力。 具備基礎統計、資料分析觀念。 熟悉 HTTP 傳輸協議，掌握網頁抓取原理及技術，能類比瀏覽器操作爬蟲。 熟悉自然語言處理（NLP）及大型語言模型（LLM）相關技術。 理解 Transformer 與

工作相關條件： 1.熟悉AI相關演算法 2.資料庫串接。 3.對軟體開發與程式設計有高度熱誠。 4.具備解決問題的能力，能夠獨立作業，並與團隊成員相互合作，共同達成任務 5.基礎英文溝通。 6.利用AI技術(機器學習、自然語言處理、影像處理等技

【工作內容】 1.碩網內部產品專案客制化需求開發。 2.與外部系統整合如 Line 、FB臉書或客戶系統資料串接 Webservice、Socket、RESTful-API等。

1. 協助找出業務痛點與定義分析命題，並提出數據解決方案。 2. 運用自然語言處理(NLP)等大語言模型，優化現有工作流程，提升作業效率和品質。 3. 研究如何將生成式AI/深度學習/機器學習等技術應用於各式業務場景，協助公司業務推展、找出潛

-具有OpenAI、Claude、Llama 3相關使用實務經驗 -對學習新技術具有熱情、企圖心與責任感，具備良好溝通能力，可團隊合作開發亦可獨立作業 -對於不同產業領域的快速理解與實作能力 -薪資依實務經驗與年資可面議 技術需求 1. LLM應用經驗: local LLM 地端模型部署 RAG、Prompt Engineering、相關工具應用開發(LlamaIndex, langchain) (加分條件: Text-to-SQL、推理加速框架、擁有NLP背景知識) 2. 懂Linux、Docker、Git版控 3. 後端(RESTful API, Database: mysql, mongodb, mariadb, VectorDB)

設計並實作後端API與微服務架構。 2) 整合 NLP 模型與資料庫以處理法律文件。 3) 優化系統效能與自動化流程準確度。 4) 與前端、產品團隊合作。 5) 撰寫測試與除錯，確保系統穩定性。 【必要條件】 1) 熟悉 Python 或 PHP

驗證。職務可能包含但不限如下相關內容： - 處理最前端的技術：研究或發表最新資料科學及人工智慧論文 - 與資料工程師合作，協助業務團隊解決商業命題：應用機器/深度學習模型解決商業問題。如：行為與屬性的分析與預測、商品或事件的推薦與預測、輿情趨勢的分

我們正在尋找LLM 生成式 AI 軟體工程師，負責設計、開發並將 LLM 技術整合到 Smart Home 領域，優化 MAX’Is 產品與服務。 工作內容： 1.評估與設計 LLM 應用：研究並評估最新的開源與商業化 LLM（如 DeepSeek、LLaMA3、Home 3B 等），將其應用於 Smart Home 生成式 AI 系統。 2.LLM 訓練：根據不同智慧家庭應用場景對 LLM 進行微調，提升模型效能與準確性。跨職能團隊協作，將優化後的模型整合至 MAX’Is 產品與服務。 3.MAX’Is優化整合：將 LLM 模型整合至MAX’Is，優化整合後提高AI服務正確性/準確度，用Perplexity評估。 4.本地與雲端部署：根據應用需求，選擇在本地端或 AWS 雲端/Hugging Face環境進行部署與優化。 5.AI前瞻技術探索：持續追蹤 LLM 領域的最新技術趨勢，並提出創新應用方案， 讓AI 技術在智慧家庭領域的應用。

1. 開發 LINE BOT：串接 LINE Messaging API，處理使用者訊息並回應 AI 內容。 2. OpenAI API 整合：負責呼叫 OpenAI API（如 GPT-4），實現 NLP 對話處理。 3. Webhook 開發

Web/API前後端開發架構。 • 至少一種語言開發經驗: Golang(GO)、TypeScript、Python佳。 • 至少一種資料庫使用經驗。

有串接 AI 模型（如 OpenAI）經驗。 3) 熟悉資料處理與 API 開發。 4) 對法律邏輯有基本敏感度或願意學習。 【加分條件】 1) 熟悉資料脫敏、合法性審查等法遵處理。 2) 熟悉 Agentic AI、AI 智能代理、n8n、

1.進行資料處理和模型建立，包括訊號處理、影像處理、資料庫語法等。 2.進行人工智慧技術研發，包括深度學習、機器學習、NLP、NLU等方向。 3.進行模型和系統的優化與最佳化，提高其效率和精度。