AI 應用研究工程師 (AI Applied Research Engineer)0609

【職位目標】
我們正在尋找對 AI 技術充滿熱情、具備紮實程式基礎的新秀人才。你將參與最前沿的 LLM 應用（RAG/Prompt） 與 多模態分析（語音/影像） 開發，並在導師引領下，學習如何透過高效能框架將 AI 模型部署於實體場域。此職位包含 80% 的研究開發 與 20% 的維運/出差支援，是你進入 AI 落地實務領域的絕佳機會。

核心工作任務 (Responsibilities)
1. AI 應用研究與開發實作 (80%)
LLM 應用探索： 執行 Prompt Engineering 測試與優化，並參與 RAG (檢索增強生成) 系統的模組開發。
多模態技術實作： 協助語音分析（STT/TTS）與影像辨識（物件偵測、OCR）的功能實作與測試。
推論技術跟進： 追蹤最新開源模型，並在開發環境中測試各種推論引擎的效能表現。
API 開發： 撰寫並維護穩定、易用的 AI 服務接口，與軟體平台進行整合。
2. 系統導入與維運實務 (20%)
佈署實作： 學習並負責 AI 服務的 Docker 化佈署，協助監控推論效能及處理基礎環境問題。
場域實作支援： 配合專案需求，隨團隊前往客戶端或分部，進行系統安裝測試與現場環境參數調優。
問題追蹤： 紀錄並協助解決地端環境（On-premise）的技術問題，從實戰中累積維運經驗。

條件要求 (Requirements)
學歷背景： 資訊工程、數學、統計或 AI 相關系所應屆畢業生（大學/碩士）。
程式基礎： 精通 Python，具備良好的資料結構與演算法邏輯。
AI 基礎知識： 了解 LLM 運作原理，並對語音或影像處理流程有高度興趣與基礎認識。
維運潛力： 熟悉 Linux 基本指令，具備 Docker 使用經驗或強烈學習意願。
特質與移動性： 具備主動學習的態度與抗壓性，能接受因專案需求進行的國內外短程出差。

加分項目 (Preferred Qualifications)
專案實績： 曾參與過 AI 相關專題、競賽（如 Kaggle）或有 GitHub 開源專案維護經驗。
推論框架接觸： 曾使用過 vLLM, Ollama, llama.cpp 其中之一進行模型測試。
開發套件經驗： 熟悉或曾嘗試過使用 LangChain, LlamaIndex 進行專案開發。
硬體環境： 具備基本的 NVIDIA GPU 環境設定經驗者優。

職位亮點
導師帶領： 團隊將提供技術引導，幫助你快速從理論跨越到工業級 AI 落地。
完整視野： 不只玩模型，你將學習到從研究、開發到地端維運的完整技術棧。
創新氛圍： 鼓勵嘗試最新的開源技術，你的每一個實驗都有機會成為產品核心。