🚀 FinTech 新創 🚀 - 打造全新 AI Agent 產品線 - AI Engineer (Potential Lead) - Agnes

關於公司
我們是一間服務金融機構與企業客戶的金融科技新創，已與多家國內金融機構展開合作。目前正在建立全新的 AI 產品線，打造可在企業內部環境運行的 AI Agent 解決方案。

關於這個職位
你將負責 AI Agent 的核心智能：從決策邏輯、品質驗證到模型優化。前端、後端與基礎設施由其他工程夥伴負責，讓你可以專注在 AI 技術本身。

我們希望找到具備技術深度、也願意帶動團隊成長的人。隨著產品線擴展，這個角色有機會發展為技術領導職。

主要職責

• Agent 系統設計：規劃並實作多步驟 Agent 流程，包含工具調用、多 Agent 分工、任務狀態管理與異常處理機制
• 品質評估體系：建立可量化、可自動化的 AI 品質驗證流程，追蹤任務成功率、工具使用正確性與回答可靠度，確保每次迭代都有客觀依據
• 模型微調：當檢索增強與上下文設計無法滿足需求時，負責整理訓練資料，並對開源模型進行微調，提升領域知識與指令遵循表現
• 私有環境部署：在硬體資源有限的條件下部署與優化模型推論，兼顧效能、延遲與資源使用
• 技術選型：評估自建開源模型與使用雲端 API 的取捨，找出成本與效果的最佳組合
• 團隊協作與分享：與後端及全端工程師定義介面規格，並定期分享 AI 技術趨勢與實戰經驗

Requirements

我們希望你具備

• 5 年以上軟體或 AI 開發經驗，其中 1.5 年以上投入 LLM 應用、Agent 開發或模型訓練
• 熟悉至少一種 Agent 開發框架（例如 LangGraph、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等），理解狀態管理、記憶機制與錯誤處理的設計考量
• 有 LLM / Agent 評估的實務經驗，能設計測試資料集並建立自動化回歸測試（熟悉 LangSmith、Langfuse、DeepEval、Ragas 等工具尤佳）
• 有開源模型微調實作經驗（如 LoRA、QLoRA、SFT、DPO 等），熟悉 Hugging Face 生態系，能說明資料組成與訓練問題的排查方式
• 有私有化模型部署經驗，熟悉 vLLM、Ollama、llama.cpp 等推論框架，了解模型量化技術
• 良好的溝通與文件能力，能把技術概念說明給非 AI 背景的夥伴理解

加分條件

• 曾將微調後的開源模型部署在有限硬體環境，並穩定支援正式服務
• 熟悉 MCP 等 Agent 相關通訊協定
• 有 AI 安全實務經驗，例如 Prompt Injection 防護、個資遮蔽、輸出控管
• 有帶領技術團隊或擔任 Tech Lead 的經驗
• 有開源貢獻、技術寫作或公開分享經驗