【TL-24】雲端技術研發

 學歷：國內外研究所資工、資科、資管、電機、電信、網路、通訊、計算機等相關科系碩士畢業。 

 報名網址：https://rmis.cht.com.tw/portal/hroms/prelogin.jsp，點選右上角「註冊」報名。 

 工作內容： 

1. 容器管理平台與微服務架構技術研發。 

2. AI算力與應用服務平台技術研發。 

3. 公/私雲AI管理技術研發。 

 所需專長與工作經驗： 

1. 具備Java或Python或Go等任一程式語言開發經驗。 

2. 具備容器管理平台或應用技術之開發或使用經驗。 

 具備下列經驗能力尤佳： 

1. 前端程式開發 React、Redux、HTML5 與 CSS3 等前端技術，擁有大型網站開發經驗尤佳。 

2. 公雲服務(如：AWS、Azure、GCP)之使用或管理經驗，具備公雲或雲端相關證照尤佳。 

3. 深度學習或機器學習等人工智慧演算法能力及開發經驗。 

4. 公雲或地端GPU等算力服務及開發經驗。

 學歷：國內外研究所電機、資工、資科、人工智慧、智慧科學、大數據、電信、電子、資管、資應、資通、數理、統計等相關科系碩士畢業。 

 工作內容：(以下1~2項) 

1. 大型語言模型(LLM)技術研發 

2. 多模態基石模型技術研發 

3. 預訓練/微調資料科學研發 

4. 自然語言理解與生成技術研發 

5. 影像理解與生成技術研發 

6. 聲訊辨識與生成技術研發 

7. 可控/可信任/可解釋/負責任AI技術研發 

8. 前瞻AI研究及論文/專利發表 

 所需專長及相關工作經驗： 

1. 熟悉Python，具備AI機器學習之Pytorch開發框架、模型開發、訓練、調參經驗，閱讀並實作論文能力 

2. 熟悉以下任一技術： 

(1) LLM/多模態基石模型資料科學：預訓練、指令微調、任務微調等階段所需資料之蒐集、清理、整備及分析等實務技術。 

(2) LLM/多模態(視覺和文本)模型開發：熟悉模型架構與原理，具備模型預訓練、微調 (PEFT、LoRA、QLoRA等)、RLHF/RLAIF、量化、建立Tokenizer、評量等相關理論與實作能力。 

(3) GenAI模型評測與安全性：熟悉模型評測方法/原理、安全問題(幻覺、偏見、隱私、資安、可解釋性等)，以及國內外因應作法與趨勢，能針對可信賴AI論文深入研究、開發與實作。 

(4) GenAI創新應用研發：熟悉Prompt Engineering，具備基於公雲生成式AI API開發能力、可基於開源模型建立推論框架提供服務；熟悉開源AI應用框架(Langchain、LLamaIndex)；熟悉檢索相關模型 (embedding, re-ranker, dense retriever) 訓練、微調、優化；能建置、設計與管理 AI 向量資料庫用於 RAG；熟悉並具備開發 AI Agent 能力。 

(5) 智慧人機互動：客服對話機器人整合LLM及RAG、開源Code LLM微調、程式碼文件生成、LLM Prompt Engineering、開源AI應用框架工具及LLM整合實務開發經驗。 

(6) 影像理解與生成：指紋/虹膜辨識、偽造偵測、圖片生成、影片/動畫生成、多模態影像辨識/生成、影像理解等技術開發經驗。 

(7) 聲訊辨識與生成：多國語言辨識翻譯合成、事件音/偽造語音偵測、多模態內容浮水印、歌聲/音樂合成、情緒/風格語音合成、語音生物標記、MRCP架構。 

3. 具備下列經驗能力尤佳： 

(1) 資料科學家分析經驗。 

(2) 熟悉三大公雲AI平台模型訓練有實務經驗。 

(3) 熟悉MLOps、LLMOps、容器化、微服務、K8S、CI/CD pipeline、自動化建置、Agile、GPU推論架構。

 學歷：國內外研究所資工、資科、資管、資應、資通、電機、電子、電信、控制、統計、數學、應數、語言學等相關科系博士畢業。 

 工作內容：(以下1~2項) 

1. 大型語言模型(LLM)技術研發。 

2. 多模態基石模型技術研發。 

3. 預訓練/微調資料科學研發。 

4. 自然語言理解與生成技術研發。 

5. 影像理解與生成技術研發。 

6. 聲訊辨識與生成技術研發。 

7. 可控/可信任/可解釋/負責任AI技術研發。 

8. 前瞻AI研究及論文/專利發表。 

 所需專長及相關工作經驗： 

1. 熟悉Python，具備AI機器學習、模型開發、訓練、調參經驗，以及閱讀並實作論文能力。 

2. 熟悉以下任一技術： 

(1) LLM/多模態基石模型資料科學：預訓練、指令微調、任務微調等階段所需資料之蒐集、清理、整備及分析等實務技術。 

(2) LLM/多模態(視覺和文本)模型開發：熟悉模型架構與原理，具備模型預訓練、微調 (PEFT、LoRA、QLoRA等)、RLHF/RLAIF、量化、建立Tokenizer、評量等相關理論與實作能力。 

(3) GenAI模型評測與安全性：熟悉模型評測方法/原理、安全問題(幻覺、偏見、隱私、資安、可解釋性等)，以及國內外因應作法與趨勢，能針對可信賴AI論文深入研究、開發與實作。 

(4) GenAI創新應用研發：具備開發 AI Agent 能力、熟悉Prompt Engineering，熟悉開源AI應用框架(Langchain、LLamaIndex)；熟悉檢索相關模型 (embedding, re-ranker, dense retriever) 訓練、微調、優化；能建置、設計與管理 AI 向量資料庫用於 RAG。 

(5) 智慧人機互動：客服對話機器人整合LLM及RAG、開源Code LLM微調、程式碼文件生成、LLM Prompt Engineering、開源AI應用框架工具及LLM整合實務開發經驗。 

(6) 影像理解與生成：指紋/虹膜辨識、偽造偵測、圖片生成、影片/動畫生成、多模態影像辨識/生成、影像理解等技術開發。 

(7) 聲訊辨識與生成：多國語言辨識翻譯合成、事件音/偽造語音偵測、多模態內容浮水印、歌聲/音樂合成、情緒/風格語音合成、語音生物標記、MRCP架構。 

(8) 前瞻性AI研究：研發因果人工智慧(Causal AI)技術、體現人工智慧(Embodied AI)、決策智慧(Decision Intelligence)、可解釋性AI、全感知AI之演算法、論文/專利發表。 

3. 具備追逐AI新知的熱忱，能積極主動解決問題，個性開朗富想像力，善於團隊溝通。

 學歷：國內外研究所資工、資科、資管、電機、電子、電信、應數、統計等相關科系碩士畢業。 

 工作內容： 

1. 大型資訊系統(資通訊網路營運管理)規劃、設計與開發。 

2. 資料庫規劃、設計與應用。 

3. 電信大數據分析與應用。 

 所需專長與工作經驗： 

1. 至少具備下列任一項專長與經驗： 

(1) 熟悉Java後端程式開發，具RESTful API設計與開發經驗、Spring Framework/Spring Boot等應用程式框架開發經驗尤佳。 

(2) 熟悉HTML5、CSS3、JavaScript前端程式開發，具前端框架開發經驗(如：Vue.js、React)尤佳。 

(3) 熟悉關聯式(如：MySQL、PostgreSQL、Informix等)、非關聯式資料庫軟體。 

(4) AI深度學習或大數據分析應用，熟悉ELK分析工具尤佳。 

2. 具備下列經驗或能力尤佳： 

(1) 具備公雲服務(如：AWS、Azure、GCP)、Container/Kubernetes等雲原生技術研發經驗。 

(2) 具備資訊系統可靠度工程(Reliability Engineering)技術實務經驗。 

(3) SDN/NFV及雲原生等網路功能軟體化技術及開源專案使用經驗。 

(4) 國際標準組織、國際資通訊技術論壇、國際學術交流參與經驗。 

(5) 具備資通訊技術相關證照者(例：OCPJP、CCNA、公雲技術等)。