[AI企業培訓][可兼職] AI 講師顧問｜後端講師｜AWS 雲端講師

一、 職務說明（模組化清晰版）
【核心工作內容】（所有講師共同職責）

企業培訓與授課： 擔任企業內訓、公開班或專案工作坊之技術講師，將複雜概念轉化為易懂的教學內容，並引導學員進行實作練習（Hands-on labs）。

教材與課程開發： 追蹤最新技術趨勢，設計並更新課程大綱、簡報、實作演練講義與測驗。

技術顧問與支援： 協助評估企業客戶的技術導入可行性，或偶爾協助內部技術專案與概念驗證（PoC）。

【專業授課領域】（請於履歷註明您擅長以下哪一項或多項領域）

領域 A：AI 人工智慧

生成式 AI 與落地應用： 教授 LLM 原理、Prompt Engineering 技巧、AI 工具（如 ChatGPT, Copilot）辦公室與開發應用，或 API 串接與 RAG 系統建置。

資料科學與機器學習（視您的專長擴充）： 教授 Python 數據分析、資料視覺化，或傳統機器學習與深度學習（ML/DL）模型訓練。

領域 B：後端開發

教授後端程式語言（如 Node.js 或 Python/Django）。

指導 RESTful API 設計原則、系統架構設計。

講解關聯式（SQL）與非關聯式（NoSQL）資料庫設計與應用。

領域 C：AWS 雲端技術

引導學員認識 AWS 核心服務（EC2, S3, RDS, VPC 等）。

教授雲端架構設計、高可用性（HA）與成本控管概念。

講解 Serverless 架構或容器化技術（Docker / ECS），並帶領上機實作。

二、 其他條件（強調教學能力與加分項）
【共通必備條件】

教學特質： 具備良好的表達能力與同理心，邏輯清晰，熱愛分享技術並樂於解答學員問題。

實務經驗： 具備上述任一領域（AI、後端或雲端）之扎實開發或導入經驗。

開發素養： 熟悉 Git / GitHub 版控與現代化軟體開發流程。

【加分條件】（非必備，但有這些超加分！）

曾有公開授課、擔任技術社群講者或企業內訓講師的經驗。

擁有個人技術部落格、技術自媒體，或有開源專案（Open Source）貢獻紀錄。

持有相關專業證照（如：iPAS AI 應用規劃師、AWS 原廠認證、NVIDIA 原廠認證等）。

應徵小提醒： 投遞履歷時，請務必附上您過去的作品集、技術文章連結、教材範例或曾講授過的課程大綱，這會讓我們更快認識您的專業！