職缺描述
本職務將加入公司的 AI 技術開發團隊，參與 LLM 服務從模型選型、應用開發到部署的完整生命週期，協助客戶建構能真正產生價值、可維運的 AI 解決方案。 【工作職責】 1. AI 應用開發：設計與實現基於 LLM 的應用架構（如 RAG 檢索增強生成、AI Agent、多模態應用）。 2. 模型優化與實驗：研發機器學習（ML）與深度學習（DL）模型，進行模型微調（Fine-tuning）、Prompt Engineering 以及模型評估。 後端服務開發：使用 Python 開發高效能 API 服務，與前端或系統架構進行深度整合。 3. 系統部署與運維：利用 Docker 與 Linux 環境進行模型的容器化部署、資源管理與效能監控。 4. 數據架構維護：設計並優化 SQL 資料庫結構，處理大規模數據集的清洗、特徵工程與存取優化。 5. 技術研究：追蹤 AI 領域（特別是 GenAI/LLM）的最新論文與技術動態，並將其應用於實際業務場景。 【任職】 程式語言：精通 Python，熟悉異步程式設計（Asyncio）及常用框架（如 FastAPI, Flask, Pytest）。 - 熟練使用 Linux 作業系統（Shell Scripting, 系統效能診斷）。 - 具備 Docker 容器化經驗，能獨立編寫 Dockerfile 及優化映像檔大小。 - 數據管理：精通 SQL，具備資料庫優化（PostgreSQL, MySQL）與複雜查詢處理能力。 【加分條件】 具備大模型微調經驗（如 LoRA, QLoRA）或分散式訓練經驗。 有雲端平台（AWS, GCP, Azure）的 AI 服務使用與部署經驗。 熟悉 MLOps 工具（如 MLflow, DVC, Kubeflow）。 了解 CI/CD 流程（GitHub Actions, GitLab CI）。 曾參與過開源專案或在 AI 競賽（如 Kaggle）。 【加入團隊後的學習與支援】 - 可深入了解並操作各種開源 LLM、向量資料庫與 AI 工具鏈 - 累積跨產業 AI 落地專案經驗（製造、金融、零售、政府等） - 參與產品與 AI 服務的技術 roadmap 規劃，強化 AI 系統設計能力 【薪資與福利】 - 依學經歷與能力核薪，並依公司營運與個人表現，發放年終獎金與專案獎金 - 彈性上下班、學習資源補助、完善內部升遷輪調制度 - 年度健康檢查、員工旅遊團體保險、優質辦公環境
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