AI工程師(AI輔助開發 Vibe Coding)

1. 模型開發與訓練 (Model Development & Training)：
－根據產品或業務需求，設計並實作高效能的機器學習 (ML) 或深度學習 (DL) 模型。
－進行數據清洗、特徵工程與模型優化，以確保模型準確度與效能。
－持續實驗新的演算法與框架，並追蹤最新的 AI 發展趨勢。

2. 系統整合與部署 (System Integration & Deployment)：
－將訓練好的 ML 模型部署至生產環境，並確保系統穩定性與可擴展性。
－實作 MLOps 流程，包含模型監控、性能追蹤與自動化再訓練。
－與後端工程師協作，將 AI 模型以 API 形式無縫整合到現有產品或服務中。

3. 數據分析與管理 (Data Analysis & Management)：
－與數據團隊合作，定義並準備用於訓練、驗證和測試模型所需的高品質數據集。
－分析模型輸出的結果，提供業務洞察，並針對問題提出改進方案。

4. 技術文件與交流 (Documentation & Communication)：
－撰寫清晰的技術文件，記錄模型設計、實作細節和部署流程。
－與跨職能團隊（如產品經理、設計師）有效溝通 AI 方案的技術限制與商業價值。