AI 工程師

我們正在尋找一位對 AI 技術充滿熱情、後端基本功扎實的 Junior AI / 後端工程師。
你將加入我們的 AI 研發團隊，在資深架構師的帶領下，協助開發與維護企業級的 AI Agent 系統與高精度知識檢索（RAG）應用。
這是一個能讓你深入現代 AI 前沿技術鏈（LangGraph, MCP, GraphRAG），並接觸生產級 AI 落地工程的絕佳機會。
-AI 應用串接與開發：使用 FastAPI、LangChain 與 LangGraph 協助建構與調整 AI Agent 的工作流程（Workflow）。
-資料與檢索管線維護：協助開發與維護企業 RAG 系統，包含資料前處理(Parsing / Chunking)、向量資料庫寫入，以及混合檢索（Hybrid Search）的測試與調優。
-工具鏈整合：協助實作 Agent 所需的基礎工具（Tools / APIs），如 Function Calling 介面串接、基礎的 Browser Automation 腳本編寫與 Text-to-SQL 查詢優化。
-系統觀測與測試：利用 LangSmith 或 Phoenix by Arize AI (OpenInference) 協助追蹤 Agent 的執行歷程（Tracing），收集幻覺或錯誤樣本，並配合團隊優化 Prompt 與容錯機制。

【必備條件 Requirements】
✔ 程式語言與後端：熟悉 Python 語言，並具備 FastAPI 的開發經驗，了解非同步（Async）程式設計與 Pydantic (v2) 的數據校驗概念。
✔ AI 框架實作經驗：曾使用 LangChain / LangGraph 實作過基礎的 RAG 應用或對話 Bot。
✔ LLM 基礎理論：了解 Transformer、Attention 機制、Tokenization 的基本概念，並知道 Context Window 限制對 LLM 輸出的影響。
✔ 強大的動手能力：遇到不懂的開源框架，能閱讀英文文件、串接 Sample Code 並動手實驗。

【加分項目 Preferred Skills】
●有使用過 PyTorch 進行簡單模型推理、訓練或 Dataset 處理的專案經驗。
●曾接觸過 Weaviate、Milvus 或 pgvector 等向量資料庫。
●具備 ASR（如 Whisper）或 OCR（如 PaddleOCR）開源工具的自主研究或串接經驗。
●具備 Docker 或 Podman 容器化基礎知識，有編寫過簡單 Dockerfile 的經驗。