AI 基礎設施工程師
Summary
Internal AI infrastructure engineer at ASUS in New Taipei: deploys and manages data-center automation workflows, GPU clusters, and network/system infrastructure. Core stack is Ansible, Linux, and Docker/Kubernetes, with preferred experience in OpenTelemetry/Prometheus observability and LangGraph agent workflows.
工作說明
1. 資料中心自動化工作流佈署與管理
2. 資料中心級 GPU 叢集與架構佈署
3. 網路與系統基礎設施維護
需求條件
1. AI 自動化與組態管理（必備）：熟悉 Ansible 等組態管理工具，能熟練運用 ADE（Agent IDE）取代傳統手寫腳本維運，並具備網路架構規劃、建置、管理與最佳化相關經驗 2 年以上。
2. 系統與容器化管理（必備）：具備 Linux 系統操作管理經驗 2 年以上，熟悉 Docker / Kubernetes 容器叢集架構，具備 AI 平台軟體服務入口（Portal）與大型系統環境維護經驗。
3. 複雜工作流與人類參與機制（尤佳）：熟悉如何在 AI 工作流中設計「人類參與（Human-in-the-loop）」的審批與除錯機制，確保自動化佈署流程的安全性與高可用性。
4. 全域觀測與系統監控（尤佳）：具備 OpenTelemetry 實作經驗，能進行分散式追蹤（Distributed Tracing）與效能瓶頸分析，並能將觀測指標整合至傳統 IT 監控儀表板（如 Prometheus），實現高效的系統除錯。
5. 狀態化代理實務（尤佳）：具備運用 LangGraph 打造多代理協作與長效運行任務（Long-running workflows）的實務經驗。
6. 大型運算基礎設施經驗（尤佳）：具備資料中心級架構與大型 GPU 運算叢集建置，或 HPC 系統相關佈署經驗 1 年以上尤佳。具備高速網路（如 Infiniband、DPDK、UCX）環境經驗，熟悉 POSIX、NFS、S3 等儲存協定，且具備網路封包分析、可靠度監測、流量測試及探測工具相關經驗 1 年以上尤佳。
7. 有責任感、工作態度積極、主動自我學習、具團隊合作精神，並具備邏輯分析能力。