AI Engineer（LLM）

貝殼生技以數位牙科科技整合能力，與矽谷工程團隊合作發展醫療 AI 核心技術，打造一個會被醫療行業長期信任的 AI 系統。

What you'll do

• 維護並優化 RAG 檢索系統——chunking 策略、embedding 模型選型、retrieval 排序
• 調校向量資料庫參數，讓精準度逐月提升
• 設計知識庫版本控制與一致性機制，避免更新後舊資料殘留造成答錯
• 建立幻覺監控管道——定期執行盲測、追蹤幻覺率、提出改善方向
• 維護 LLM API 整合層（Anthropic / Azure / GCP Healthcare 多家備援切換）
• 在 NVIDIA CUDA 環境部署並調校模型——training pipeline 的 GPU 設定、推論端的量化與最佳化
• 撰寫 pytest 測試案例，包含 async function 覆蓋率
• 從真實使用數據反推產品改善方向

What we need (Must-haves)

• 3+ 年 Python 扎實開發經驗，能讀懂並修改 FastAPI 後端，不靠AI也能debug
• 紮實的 async / await 觀念
• 實際 LLM API 整合經驗（不只是跑過 ChatGPT）
• NVIDIA CUDA 平台開發經驗——CUDA toolkit 安裝、PyTorch GPU backend、debug
• GPU OOM、能讀懂 nvidia-smi 與 CUDA error trace
• Git 流程熟練：commit / branch / PR / 看懂 CI 結果
• 對 AI 幻覺有實戰經驗——知道怎麼診斷、怎麼降低

Bonus (有則優先)

• 做過 RAG 系統（自架或 production 都算）
• 熟一種向量資料庫（ChromaDB / Qdrant / Pinecone 任一）
• 寫過 async 函數的 pytest
• 做過模型量化 / distillation / GGUF 轉換 / TensorRT 最佳化
• 多卡訓練經驗（DDP、FSDP、或類似 distributed training 框架）
• 有 Chatbot / messaging platform 整合經驗
• 對醫療、牙科或任何垂直領域 AI 應用有真興趣（不是「我看大家都在做就跟」）

Best to have

• 帶著任何你做過的 AI 相關專案——GitHub repo、作品描述、或工作成果說明都可以

我們看重 「你動手做過什麼、如何解決問題」 遠勝於 「你拿過什麼證照、學位」。