AI 應用工程師 AI Application Engineer

⚑ 職務概述

我們正在尋找一位能把 AI 從「概念驗證」帶到「實際上線」的 AI 應用工程師。你將負責以大型語言模型（LLM）為核心，結合 RAG、AI Agent 與企業既有系統，打造穩定、可量測、可持續優化的 AI 應用，並與產品、業務及各部門協作，讓 AI 真正解決日常營運問題。

⚑ 工作內容

1. LLM 應用開發與整合
串接雲端 LLM API（如 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini）與地端開源模型，開發對內／對外的 AI 應用服務。
設計 System Prompt、Few-shot 範例與結構化輸出（Output Schema），確保回覆準確且符合業務情境。
2. RAG 知識庫建置與搜尋調優
建構企業專屬知識庫：文件解析、切塊（Chunking）、向量化、Embedding 與檢索 Pipeline 設計。
持續優化檢索品質（Hybrid Search、Reranking、Metadata Filtering 等）。
3. AI Agent 與流程自動化
將企業流程拆解並整合進 AI Agent（Tool Calling、MCP、多步驟工作流）。
串接內部系統（ERP、CRM、MES、資料庫、內部 API 等），推動流程自動化。
4. 部署、維運與品質監控
將 AI 服務容器化並部署至雲端或地端環境，設計穩定的 API 介面。
建立評估指標（Eval）、日誌與可觀測性機制，追蹤準確率、延遲、成本與錯誤案例並持續迭代。
5. 資安與治理
落實資料權限控管、個資保護與 Prompt Injection 等風險防護，高風險操作設置人工審核關卡。
6. 跨部門協作與技術推廣
與需求單位釐清痛點，評估 AI 導入可行性與 ROI，並撰寫技術文件。
協助內部同仁理解與使用 AI 工具，舉辦教育訓練。
7. 技術前瞻評估
追蹤新模型、Agent 框架、多模態能力等趨勢，評估導入可行性。

⚑ 必要條件

•具 2 年以上軟體開發或 AI 相關開發經驗
•熟悉 Python，具 API 後端開發經驗（如 FastAPI、Flask）
•具 LLM 應用實作經驗（Prompt 設計、API 串接、RAG 至少其一有完整專案經驗）
•熟悉 Git 版本控管與基本 Linux 操作
•具備良好的溝通能力，能將業務需求轉換為技術方案

⚑ ｜加分條件：

•熟悉 LangChain、LlamaIndex、LangGraph 或其他 Agent 框架
•具向量資料庫使用經驗（如 Milvus、Qdrant、pgvector、Elasticsearch）
•熟悉 Docker、Kubernetes 及雲端平台（AWS／GCP／Azure）部署
•具地端模型部署經驗（如 vLLM、Ollama）或模型量化、微調（LoRA／QLoRA）經驗
•具 LLM 評估與監控工具使用經驗（如 Langfuse、LangSmith）
•具前端開發能力（React／Vue），可獨立完成 PoC Demo
•具【製造業／金融／零售等】產業領域知識
•有 GitHub 作品、技術部落格或 AI 應用 Side Project 者，請於履歷附上