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Mid-AI 應用工程師（AI Application Engineer）
APACMiddle
Taiwan
Zhongzheng District, Taipei City【工作內容】 模型部署與效能評測：在 Kubernetes 上部署與測試新發布的開源模型（含 BF16 / NVFP4 等不同精度），比較推論效能、成本與品質，找出最適合上線的配置 模型訓練與微調：依任務需求 finetune 模型——ViT、BERT 類小模型直接用 Python 訓練，LLM 則透過 K8s Job 排程；重點是快速讓現有模型適配客戶場景，而非從零發明架構 模型服務化：將模型包成 API…
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