AI應用工程師 / AI & Automation Engineer

‧ 參與公司 AI 助理系統 (Venus) 之設計與開發，打造具備實際執行能力的 AI Agent 系統。
‧ 設計並開發 MCP 服務，整合 EIP、SAP 及內部系統功能，使 AI 可調用企業既有資源。
‧ 建構 AI 與資料中台的整合能力，讓 AI 可進行查詢、分析與決策輔助 (如報表生成、資料解讀、流程建議)。
‧ 運用 AI 輔助開發 (vibe coding) 快速打造內部工具、小型系統或自動化流程，解決實際業務問題。
‧ 與業務單位密切合作，深入理解作業流程，將需求轉化為可落地的 AI 解決方案。
‧ 設計 AI Agent 的任務流程 (workflow)、工具使用邏輯與系統架構 (multi-agent / tool-using agents)。
‧ 持續優化 AI 系統的可用性、穩定性與實際業務價值，推動企業內部 AI 化進程。

【必備條件】
1. AI 系統開發或整合經驗：
‧ 熟悉 LLM 應用開發 (如 OpenAI / Claude / Gemini API)，具備 Prompt 設計與工具調用 (tool use/function calling) 經驗。
‧ 理解 AI Agent 基本架構 (如工具調用、記憶、任務拆解等概念)。
2. 軟體開發與系統整合能力：
‧ 熟悉 Node.js 或 Python，具備實作 API、串接系統與開發小型應用的能力。
‧ 熟悉 RESTful API、Webhook 及基本系統整合模式。
‧ 具備資料庫基礎 (SQL 或 NoSQL)。
3. AI輔助開發能力 (vibe coding)：
‧ 能有效利用 AI 工具 (如Cursor、Copilot等) 進行開發，加速原型製作與問題解決。
‧ 知道如何拆解問題並引導 AI 產出可用程式，而非僅依賴生成結果。
4. 問題分析與需求理解能力：
‧ 能理解業務流程，並將模糊需求轉化為具體系統或工具設計。
‧ 具備跨部門溝通能力，避免專案偏離實際需求。

Requirements

學歷：大學、碩士
1. AI Agent 與 AI 進階應用經驗：
‧ 有 RAG、Agent workflow、multi-agent 系統設計經驗。
‧ 曾開發或設計具工具調用能力的 AI 應用 (如內部助理、流程自動化 Agent)。
2. 系統架構與平台經驗：
‧ 熟悉微服務架構或分散式系統設計。
‧ 有 MCP 或類似「AI 工具層 / 中介層」設計經驗。
3. 資料與分析能力：
‧ 能設計資料查詢流程，並將結果轉為可被AI使用的結構。
‧ 熟悉 BI 工具 (Power BI / Tableau) 或報表系統整合。
4. 雲端與部署能力：
‧ 熟悉Docker或基本部署流程 (雲端或內部環境)。
5. 產業應用經驗：
‧ 曾參與企業內部系統 (CRM / ERP / EIP) 整合或流程優化專案。