語言模型工程師

關於這個職位：
在 GOMORE，我們把運動與生理數據變成真正能改變人們健康的洞見。我們正在尋找一位對語言模型充滿熱情的工程師，與我們一起打造下一代「會聽、會懂、會建議」的智慧穿戴體驗——讓裝置能即時理解使用者的需求，提供個人化的健康管理與訓練建議。
你將同時接觸雲端大型語言模型（LLM）與輕量化的小型 / 嵌入式語言模型（SLM / ELM）的開發與部署，把最前沿的 AI 帶到資源受限的穿戴裝置上。這是一個能同時磨練演算法深度與工程實戰能力的舞台。

工作職責：
•研究、開發與優化語言模型（LLM / SLM / ELM），並探索模型壓縮、量化、裁切（pruning）與蒸餾等技術，讓模型能在邊緣端高效運行。
•負責語言模型的訓練、驗證、測試與商用部署流程，建立可靠且可重現的開發管線。
•將語言模型與運動及生理數據（如心率、步態、活動識別等）結合，設計能即時回應使用者、提供個人化建議的智慧系統。
•與產品、韌體與資料團隊緊密協作，持續優化模型效果與使用者互動體驗。
•關注領域內的最新進展，將合適的新方法導入產品。

任職要求：
•具備語言模型相關的開發、訓練或應用經驗——無論是 LLM、SLM 還是嵌入式語言模型，理解 NLP 的基本原理與模型架構。
•熟悉 Python 與深度學習框架（PyTorch 或 TensorFlow），具備實際的模型開發或調優經驗。
•具備良好的程式設計能力，C/C++ 或 Python 擇一熟練即可；對訊號處理或運動健康演算法有經驗者尤佳。
•良好的數學與統計基礎，能用數據思考並解決問題。
•優秀的問題分析與團隊協作能力，能快速理解需求並把演算法落地到產品中。

約 3 年以上相關開發經驗為佳；具備紮實實力的資深工程師我們也誠摯歡迎。
電子、電機、資訊工程或相關工程領域背景者尤佳；非本科但有相關實作經驗同樣歡迎。

加分條件：加分條件（有的話很好，沒有也沒關係）
•熟悉容器化與 GPU 開發環境，例如 Docker、CUDA。
•具備模型壓縮、量化或邊緣端 AI 部署的實作經驗。
•熟悉穿戴裝置訊號的處理與分析（如 PPG、IMU、GPS 等）。
•熟悉 Git、CI/CD 流程與資料庫應用。
•具備機器學習 / 深度學習的應用經驗，能快速上手並用於演算法優化。
•熱愛運動，對跑步、游泳、自行車等耐力運動有所了解——這會讓你更懂我們的使用者。

為什麼加入我們：
你將參與一個把 AI 真正落地到人們日常運動與健康的產品，看見自己的工作如何即時影響使用者。我們是一支重視技術深度、彼此尊重、樂於分享的團隊，給你發揮與成長的空間。
對這個職位有興趣、或想多了解一些嗎？歡迎與我們聊聊——即使你還在猶豫是否完全符合條件。