Lead AI-Native Full Stack Engineer AI 全端工程師

【我們在做的事】

幾年前，我們打造了一個產品，並成功在市場上驗證價值，讓公司穩定站住腳。
但這不是終點。

現在，我們正在做一件更大的事情——
把 AI 能力，直接接到「商業價值」上。

我們不只是處理流量，而是開始處理「意圖（intent）」：

當使用者在閱讀內容、發問、互動時，我們即時捕捉這些訊號，透過 AI 分析與轉換，讓這些行為變成可以被理解、被匹配，甚至被變現的商業價值。

這不只是 AI feature，而是一整條從「使用者行為 → AI理解 → 商業轉換」的產品鏈。

我們在找的不是單純的工程師，而是——
能把產品做出來，也能讓它產生影響力的人。

【這個角色在做什麼】

你會參與一條非常直接的 loop：

把使用者的行為（intent）轉成產品價值，甚至營收

日常會包含：

1️⃣ 產品開發（End-to-End Ownership）

• 設計與開發 backend services（Go / Python）
• 建立 OpenAPI-first 的 API（逐步走向 AI / agent interface）
• 開發前端體驗（Vue / Nuxt），包含 AI Q&A、互動流程、內容嵌入等

2️⃣ AI 功能整合（Production，而不是 PoC）

• 將 LLM / AI 模型整合進實際產品功能
• 應用在：內容理解、問題生成、推薦、對話等場景
• 不只是 demo，而是面對真實使用者與流量

3️⃣ 快速實驗與產品迭代

• 快速做出 prototype（幾天內，而不是幾週）
• 決定哪些東西該繼續、哪些該停止
• 持續把好的想法推進到 production

4️⃣ 全流程負責（從開發到上線）

• 部署、監控、維運你開發的系統（Kubernetes / EKS）
• 使用 Prometheus / Grafana / Sentry 進行觀測
• 問題發生時能快速定位與處理

5️⃣ 工程 × 商業思維

• 理解產品如何創造價值（例如：轉換、匹配、流量品質）
• 在技術決策時，同時考慮效能、體驗與成本（FinOps）

6️⃣ AI-native 開發方式

• 日常使用 AI 工具（Claude、Cursor 等）加速開發
• 自動化測試、文件與流程
• 持續優化開發效率與方式

【技術架構】

〖Frontend〗
Vue.js / Nuxt.js / Vuex

〖Backend〗
Golang / Python / PostgreSQL / Redis

〖Infrastructure〗
AWS / GCP / Kubernetes（EKS）/ multi-cloud CDN

〖Observability〗
Prometheus / Grafana / Sentry / Loki

〖AI / Data〗
Claude / Cursor / Databricks / Clickstream pipelines / Vector Search

【必備條件】

• 有 5 年以上全端或相關開發經驗（接近以下 tech stack）
• 曾經完整參與產品開發流程（前後端 / 部署 / 維運）
• 熟悉 Go 或 Python（至少一種），以及 Vue.js 或類似前端框架
• 有實際將 AI / LLM 應用到產品中的經驗（不只是實驗）
• 能在需求不明確的情況下推進事情，而不是等待指示

【加分條件】

• 熟悉 agent 架構或相關工具（MCP、LangGraph、n8n 等）
• 有 ad tech / martech / SaaS 經驗
• 理解基本商業指標（如轉換率、流量價值等）

【為什麼這個角色重要】

我們正處於一個關鍵階段：

• 既有產品已經驗證成功並穩定運作
• 新一代 AI 產品已經有真實用戶與使用場景
• 下一步，是證明它能規模化創造商業價值

--

【What You’ll Do】

You’ll be part of a very direct loop:
Turning user intent into product value—and potentially revenue.

Your day-to-day will include:

1️⃣ Product Development (End-to-End Ownership)

• Design and build backend services (Go / Python)
• Develop OpenAPI-first APIs (evolving toward AI / agent interfaces)
• Build frontend experiences (Vue / Nuxt), including AI Q&A, interactive flows, and embedded content

2️⃣ AI Integration (Production, not PoC)

• Integrate LLMs / AI models into real product features
• Apply them to use cases such as content understanding, question generation, recommendation, and conversational flows
• Work with real users and real traffic—not just demos

3️⃣ Rapid Experimentation & Iteration

• Build prototypes quickly (in days, not weeks)
• Decide what to push forward and what to stop
• Continuously move strong ideas into production

4️⃣ Full Ownership (From Development to Production)

• Deploy, monitor, and operate the systems you build (Kubernetes / EKS)
• Use tools like Prometheus, Grafana, and Sentry for observability
• Diagnose and resolve issues quickly when they occur

5️⃣ Engineering × Business Thinking

• Understand how the product creates value (e.g., conversion, matching, traffic quality)
• Consider performance, user experience, and cost (FinOps) in technical decisions

6️⃣ AI-Native Development Workflow

• Use AI tools (Claude, Cursor, etc.) as part of your daily workflow
• Automate testing, documentation, and development processes
• Continuously improve development speed and quality

【Requirements】

• 5+ years of full-stack or related development experience (aligned with the stack above)
• Experience building and shipping products end-to-end (frontend, backend, deployment, operations)
• Proficiency in Go or Python (at least one), and Vue.js or similar frontend frameworks
• Hands-on experience applying AI / LLMs in real product scenarios (not just experimentation)
• Ability to move forward in ambiguous situations instead of waiting for perfect clarity

【Nice to Have】

• Familiarity with agent architectures or tools (MCP, LangGraph, n8n, etc.)
• Experience in ad tech / martech / SaaS
• Understanding of basic business metrics (e.g., conversion rate, traffic value)