AI Engineer

作為 AI Engineer，您將站在 AI 與法律科技（LegalTech）的最前沿，與產品及法律專家團隊深度合作，將前沿的 LLM/ML 技術轉化為高可靠度、高商用價值的核心產品。

【核心職責與工作內容】

1、AI 法律科技應用設計（LegalTech Innovation）
- 與法律團隊及產品團隊密切協作，深入理解法律實務痛點，設計 AI 輔助核心功能（如：法律文件預先草擬 Pre-drafting、智慧合約與文件審核輔助、自動化文件分類等）。
- 掌握法律邏輯並與 AI 輸出精準對齊，確保生成內容嚴謹符合法規與實務慣例。

2、NLP/LLM/ML Pipeline 設計與優化（GenAI Core）
- 設計、實作並迭代 NLP/LLM/ML Pipeline，靈活運用 Agentic AI、RAG、Prompt Engineering、Tool Calling 等現代 GenAI 技術。
- 建立完整評估框架（Evaluation Framework），追蹤並優化模型的準確率與輸出一致性；視需要規劃資料標註策略以支援模型訓練與評估。

3、AI 系統工程化與雲端平台整合（AI MLOps & Production）
- 將驗證成功的 AI Pipeline（LLM Agentic / ML pipeline）封裝為高效能微服務（Microservices），完成與主平台前後端系統的無縫串接。
- 負責 AWS 雲端架構設計（EC2 / ECS / Lambda 等）與微服務資料層設計（PostgreSQL 等資料庫 schema 規劃）。
- 依業務情景需求，彈性規劃高可用性的執行架構（含 async 處理、即時觸發與排程流程）。

Requirements

【必要條件】
1、具備 Python 實務開發經驗，熟悉至少一種後端框架（如 FastAPI、Flask 或 Django），並具備後端服務或微服務的設計與開發經驗。
2、具備 LLM API（如 OpenAI API、Claude API）的串接與應用開發經驗，並能將其整合至後端服務及生產環境。
3、熟悉資料處理及 RESTful API 的設計與開發，具備關聯式資料庫（如 PostgreSQL）Schema 設計、SQL／ORM 操作、非同步任務及錯誤處理的實務經驗。
4、熟悉 Git、Docker 及基本 CI/CD 流程，重視程式碼品質，並具備良好的版本控制與團隊協作習慣。
5、具備建構可靠、可維運系統的思維——能正確認知模型輸出的不確定性，並透過系統化的評估、監控與風險控管機制，打造穩定、可靠且可持續維運的 AI 服務。
6、對法律邏輯具備基本敏感度，或有高度意願深入學習法律領域知識。

【加分條件】
1、具備 JavaScript／TypeScript 實務開發經驗，能將 AI 服務整合至 Web 前端或 Node.js 後端應用。
2、具備資料脫敏、個人資料保護或合規審查等法規遵循（Compliance）實務經驗。
3、具備 AI／ML 訓練資料的蒐集、清理、標註與品質控管經驗，並熟悉模型評估或微調流程。
4、具備 AWS（如 EC2、ECS、Lambda）雲端服務的部署與維運經驗，並熟悉容器化或 Serverless 架構。
5、曾參與 AI／LLM 評估框架（Evaluation Framework）的設計與實作，能透過量化指標、測試資料集及回歸測試，持續追蹤與改善模型輸出品質。