後端工程師｜生成式 AI 平台（Java / Python）高雄辦公室

如果你具備紮實的後端開發能力，不希望只停留在一般 API、CRUD 或既有系統功能開發，而是希望參與企業級平台、系統架構與 AI 應用的實際產品開發，這個職位將讓你參與從需求、技術研究、系統設計、實作、測試到正式交付的完整軟體開發流程。

Profet AI 深耕製造與半導體產業，協助大型企業將 AI 導入實際營運環境。後端工程師將負責產品核心後端服務、API、資料處理流程與平台子模組開發，並與 PM、Frontend、SQA、Platform 及 AI 團隊協作，打造穩定、可維護、可擴展且能實際部署於企業環境中的軟體產品。

我們正在擴編後端研發團隊。這個職位以 Software Engineering 與 Backend Development 能力為核心，同時希望你對生成式 AI、LLM 及 AI Application Development 具備基本理解與實際接觸經驗。

你不需要一開始就是 AI 專家，但需要理解 LLM、Prompt、Token、Model API、Embedding、RAG 等基本概念，並具備至少基本的 AI 功能整合或實作經驗。

我們也特別重視工程師的研究能力。面對新的產品需求、陌生技術或尚未有標準答案的問題時，希望你能主動蒐集資訊、閱讀第一手技術文件、比較不同方案，並透過 Prototype、PoC 或實驗驗證可行性，最後將研究成果轉化為可以實際導入產品的工程方案。

▍職務定位

• 作為 Backend Engineer，負責產品核心後端服務、API、資料處理流程與系統模組開發
• 使用 Java／Spring Boot 或 Python／FastAPI 等技術開發穩定、可維護且可擴展的後端服務
• 參與 System Design、API Design、Database Design、資料流程及服務架構設計
• 參與生成式 AI 功能與產品後端系統的整合與開發
• 持續改善程式品質、系統效能、可靠性、安全性與可維護性
• 與 PM、Frontend、SQA、Platform 及 AI 團隊合作，將產品需求轉化為可落地的系統功能
• 針對新的技術需求或未知問題進行研究、方案比較、PoC 與技術驗證
• 將研究成果轉化為技術設計、產品功能或工程改善方案
• 參與 Code Review、Testing、Debugging、Refactoring 與 Architecture Discussion

▍主要工作內容

• 開發與維護產品後端服務、RESTful API 及核心系統模組
• 使用 Java／Spring Boot 或 Python／FastAPI 進行後端系統開發
• 參與 API、Database、資料流程與系統架構設計
• 撰寫 Unit Test／Integration Test，並參與 Code Review 與程式品質改善
• 進行系統效能優化、Bug 修復、Log 分析與問題排查
• 與 PM、Frontend、SQA、Platform 等團隊協作完成產品功能開發與交付
• 針對新技術、新框架或系統需求進行技術研究、方案評估與 PoC 驗證
• 將研究成果轉化為可實際導入產品的技術方案或工程改善
• 參與 LLM API、Prompt、Embedding、RAG 等生成式 AI 功能整合與開發
• 持續研究 Backend、Software Architecture、AI Application 及相關開發技術

▍必要條件

• 具備 2 年以上 Backend Development 實務經驗
• 熟悉 Java 或 Python 至少其中一種後端開發語言
• Java 方向熟悉 Spring Boot／Spring Framework，或 Python 方向熟悉 FastAPI、Django、Flask 等 Web Framework
• 熟悉 RESTful API 設計與開發
• 熟悉 MySQL、PostgreSQL 等關聯式資料庫
• 具備良好的 SQL 基礎，理解 Schema、Index、Transaction、Query 等基本概念
• 熟悉 Git 版本控制與團隊協作流程
• 具備良好的 Software Engineering 基礎，包括模組化、Testing、Exception Handling、Logging、Code Review 等概念
• 理解 HTTP／HTTPS、REST API、JSON、Authentication 等常見 Web Service 技術
• 具備基本系統設計能力，能將需求拆解為合理的 API、Service、Data Model 與系統模組
• 具備 Unit Test 或 Integration Test 實作經驗
• 具備良好的 Debugging 與問題排查能力，能閱讀 Log、Exception、Stack Trace 並分析問題
• 能撰寫具有可讀性、可測試性與可維護性的程式碼
• 具備良好的問題拆解、邏輯分析及跨團隊協作能力
• 能閱讀英文技術文件及官方 Documentation
• 具備良好的技術研究能力，面對陌生技術或未知問題時，能主動蒐集資訊並形成自己的分析與判斷
• 能比較不同技術方案的優缺點、限制、Trade-off、導入成本與適用情境
• 具備 Prototype／PoC 實作能力，能透過實際程式與測試驗證技術方案
• 能將研究成果整理為團隊可理解、可評估且可執行的技術建議
• 能將研究成果進一步轉化為可維護、可測試且能真正導入產品的工程方案

▍AI 基礎能力

• 了解生成式 AI 與 LLM 的基本運作概念
• 理解 Prompt、Token、Context Window、Model API 等基本概念
• 理解 Embedding、Vector Search、RAG 等基本原理與使用情境
• 具備至少基本的 LLM API 或生成式 AI 功能整合經驗
• 曾實際使用 OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini 或其他 LLM／Model API 進行功能開發或技術驗證
• 能理解 AI Application 與一般 Backend Service 在資料流、延遲、錯誤處理及不確定性上的差異
• 願意持續研究 AI、LLM 與 AI Application Development 相關技術