AI系統工程師

1. AI基礎設施與佈署
    i.模型佈署：負責將開發完成的 AI 模型轉換為穩定的 API服務，並應用容器化技術（如 Docker, Kubernetes）進行管理。
   ii.效能優化：針對推論端進行硬體加速與模型輕量化，確保系統回應速度符合生產需求。
  iii.系統維運：建立模型監控機制，追蹤模型在實務環境中的準確度漂移，並執行自動化重新訓練流程。

2. 數據流水線建置
    i.資料採集：與BI工程師協作，從各生產設備或資料庫中擷取非結構化數據。
   ii.預處理自動化：開發自動化標註工具與資料清洗程式，確保 AI 訓練資料的品質與一致性。

3. 跨系統整合與應用
    i.系統對接：將AI功能整合至公司現有的數位工具，實現智慧化輔助決策。
   ii.種子人員支援：擔任技術導師，協助各部門的數位種子人員理解 AI 的應用邊界，並協助驗證 AI 專案的PoC（概念驗證）。

4. 技術研究與選型
      持續追蹤 LLM（大型語言模型）、電腦視覺或預測分析的最新技術，評估其導入公司的可行性與成本效益。

1.從事過AI&BI相關工作，累積2年以上經歷。
2.精通 Python，並具備C++或Java 等後端開發能力。
3.熟練使用 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn。
4.熟悉 AWS/Azure 的AI服務，或具備地端伺服器佈署經驗。
5.熟悉 SQL 與 NOSQL 資料庫，並理解向量資料庫（Vector Database）
應用者佳。
6.具備問題解決導向。
7.具備轉譯能力。
8.具備自我驅動學習能力。