AI工程師

< 團隊主要職責 >
本職位將根據您的技術背景，參與以下二至三項核心任務的開發與優化

1. 大型語言模型與 RAG 系統架構設計
■負責 RAG 檢索增強生成系統之端到端架構設計、開發與推論效能優化。
■執行 LLM 模型微調與量化評估，確保 AI 解決方案在業務場景下的精準度。

2. 深度學習模型開發與部署
■研發、設計與優化類神經網路模型，如 CNN、Transformer、BERT 等。
■負責模型從地端研發到雲端 VM 的部署、監控與效能調優。

3. 自動化數據架構與流程建置
■規劃高擴展性的資料處理 Pipeline、向量資料庫儲存架構及 API 整合邏輯。
■設計自動化數據擷取、清洗與轉換流程，提升系統穩定性。

4. 提示工程與後處理邏輯研發
■研發高效 Prompt 策略，並建立預測結果之邏輯校正、過濾與品質控管機制。
■規劃資料收集與回傳機制，建立自動化迭代流程以持續提升模型表現。

5. 多模態技術開發
■研發影像前處理與增強技術，提升下游 OCR 與資訊擷取之準確度。
■執行文字探勘與語意分析，將非結構化資料轉化為結構化知識資產。

6. 高品質資料集設計與管理
■負責資料集格式設計、建立與標記規範制定。
■執行資料集之品質管理與持續性維護工作，確保模型訓練與驗證數據之完整性。

7. 技術研究與前瞻技術導入
■追蹤最新 AI 論文（SOTA），評估並導入新技術以解決業務瓶頸。

< 必備條件 >
■具備紮實的 Python 開發能力，能撰寫高效且易於維護的代碼。
■熟悉 PyTorch 框架，具備深度學習模型訓練、微調與推論優化之實務能力。
■具備 Prompt Engineering 實戰經驗，熟悉如何處理模型輸出的穩定性與結構化問題。
■具備非結構化資料清洗、擷取與轉換流程設計經驗。
■具備嚴謹的模型評估思維，能針對模型輸出結果建立量化評估指標。
■具備良好的溝通能力與團隊合作精神，能追蹤最新技術進展並主動分享。

< 次要條件 / 加分項目 >
■具備大型專案開發經驗，熟悉 Git Flow 分支管理與團隊協作流程。
■熟悉非同步處理與效能瓶頸分析。
■熟悉 FastAPI / Flask 等高併發 API 設計。
■具備 RAG 系統開發經驗並熟悉向量資料庫之應用與架構設計。
■有 LLM 量化、LoRA/QLoRA 或處理長文本的經驗。