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・從資料庫中擷取並分析大型資料集・協助將模型部署至生產環境系統中，並確保其穩定性・運用資料探勘（Data Mining）與機器學習技術，設計並實作軟體系統與工具，以達成內部流程自動化・與跨部門團隊合作，提供技術見解，協助團隊了解機器學習的應用與限制

作為生成式AI工程師，你是否好奇AI在產物保險中隱藏著哪些改變遊戲規則的機遇？讓我們一起探索這片充滿技術創新與未來想像的領域！我們正面臨著傳統解決方案的瓶頸、不斷進化的用戶需求與未被開發的可能性。你是否準備好迎接這些挑戰，通過創建先進的AI模型與應用，推動業務轉型並改寫現狀？現在就是你釋放技術潛力、定義未來的時刻！ 1. 與跨功能團隊合作，設計、開發和實施生成式AI模型，尤其是大型語言模型（LLMs）。 2. 開發和實施保險產品和服務，優化模型的效率、可擴展性和性能。 3. 吸收並分享AI和機器學習技術的最新發展。 4. 調整和微調生成式AI模型，撰寫開發過程和使用說明文件。 5. 開發和維護模型訓練和部署流程，確保系統最佳運作。

▋▍About Us｜關於我們（醫療 X 科技） 用數據驅動決策，將生醫資訊轉化為生命的價值。 在慧康生技（Health2Sync），數據是我們最核心的資產。身為數據團隊的一員，你將有機會處理海量且多樣化的生醫數據（Biomedical Data），並透過機器學習與生成式 AI 技術，將其轉化為對用戶及醫療院所有實質幫助的數據產品。 我們不僅僅是技術的執行者，更是公司重大決策的參與者。在這裡，每一份分析報告都可能改變產品走向，每一條數據管線都在支撐全球百萬用戶的健康。期待對數據科學充滿熱忱的你加入，與我們一起用技術為病患與醫療人員創造更多可能性。 ▋▍Why Join Us｜為什麼加入我們 接觸稀缺的生醫大數據：處理真實世界（Real-World Data）的生理指標與健康數據，在技術深度之外，累積珍貴的醫療科技領域知識（Domain Know-how）。GenAI 與 LLM 實戰舞台：不只是開發傳統模型，你將主導基於大語言模型的應用開發，將最新的 AI 技術落地於數位健康場景。從基礎設施到產品落地：參與 Data Lakehouse 的架構設計與優化，親手建立支撐大規模運算與建模的高效率數據管線。高度影響力的決策參與：團隊推崇透明溝通與共創，你的分析結果與模型表現將直接影響產品的發展策略與商業方向。 ▋▍Role Highlights｜職缺亮點 數據科學的最前線：同時跨足數據工程與 AI 建模，讓你成為市面上最搶手的全方位數據專才。賦予數據生命感：看著你寫出的模型轉化為 App 上的健康建議，實質改善病患生活，這種成就感無可取代。純技術、零官僚：我們在乎的是數據的真實性與解決方案的有效性，提供最透明、最尊重專業的工程環境。接軌國際技術標準：與具備國際視野的團隊共事，使用最先進的數據架構處理跨國市場的挑戰。 ▋▍Responsibility｜主要職責 [ 數據基礎設施建構 ] 架構建立與維護：設計並持續優化數據基礎設施（Data Pipeline, Data Lakehouse），以支援高效的數據分析與機器學習建模。管線自動化：使用 Airflow/Dagster 構建穩定、可擴展的 Data Pipeline，並管理大數據儲存架構（如 Apache Iceberg）。 [ AI 與機器學習應用開發 ] 模型開發與部署：利用數位健康數據開發並部署機器學習、統計模型及生成式 AI (GenAI) 應用。LLM 應用實踐：針對產品需求，構建並維護基於大語言模型 (LLM) 的應用服務，提升產品智能化程度。系統性能優化：優化現有的 AI 系統與演算法，確保其在生產環境中的性能與可擴展性。 [ 數據決策支援 ] 跨團隊任務執行：運用分析工具與統計方法，支援產品與業務團隊的特定任務，將數據轉化為可執行的行動建議。數據專案推動：參與數據產品發想，持續探索能優化 H2 產品體驗的數據科學方案。 ▋▍Media Coverage｜媒體報導 《環球生技月刊》慧康生技明掛牌興櫃 《今周刊》打造智抗糖 App 攻入慢性病平台 《數位時代》台灣新創進軍韓國 《今周刊》慧康創業背景 《天下雜誌》台灣第一數位療法

(一)職務內容 我們部門為智慧創新營運部(Intelligent Innovation Operations)，正如其名，部門名稱即為我們的核心價值與理念，致力於透過前瞻性的創新科技(如Generative AI、Agentic AI)，打造具沉浸式的產品服務體驗，幫助提升公司營運及提供之產品服務品質。 我們正在尋找具有AI產品設計與應用能力、資料探勘與科學量化分析、及擁有創新思維的人才夥伴，一起引領公司下一代資安解決方案的發展。 舉凡跟公司既有產品服務與AI應用相關之開發/優化、或是運用新科技開發新的產品服務，皆與我們團隊息息相關，而此份職務(AI解決方案架構師)工作內容，較為偏向資料科學及AI導入應用開發，故主要專注在【資料科學量化分析】、以及【AI產品服務之設計開發】兩項任務。 (二)資源及培訓課程 工欲善其事 必先利其器，公司內部有大數據平台Splunk、自動化平台系統XSOAR，上述提到的兩項平台系統皆為市場上該領域之NO.1領導品牌，除此之外，部門團隊也建置了AI Agent平台系統(Fine-tuning、RAG、tools、LLM、GPU)、及Machine Learning Server，確保團隊能運用頂尖的平台系統，並搭配專業知識，完成目標或克服困難的挑戰。 培訓及課程方面，公司提供如Cyberbit(Cyber Range)訓練平台(目前市面上最知名資安演練平台之一)。部門團隊則提供所有所需技能的內外部教育訓練(外部訓練包含原廠訓練課程、線上訓練課程、外部講座)。 ☆☆ 請特別注意：由於部門核心目標為引領公司營運的創新與智慧，因此我們重視科技趨勢與國際接軌，隨時吸收世界上的新興科技與發展趨勢是團隊首要任務，所以我們團隊會參加如AI EXPO Taiwan、DevDays Asia...等各大論壇與博覽會，將世界最前沿的技術轉化為實戰應用。 ☆☆ (三)我們希望你具備技能/特質 具備技能：必須具備撰寫Python能力，用於AI模組開發與資料處理，不需開發大型系統，但需能處理基本分析任務。具備特質：我們團隊是由一群積極且勇於挑戰的人所組成，因此【態度積極】、【持續學習】、【團隊合作】特質為首要(也是會不會錄用最重要的關鍵喔!)。若能跳脫既有框架，並具創造性思維尤佳。 ☆☆團隊相當看重人格特質，認真有心、良好的態度對我們來說最為重要。我們團隊希望聚集一群保持正向能量、勇於創造可能的人們，看能不能一起做出卓越的成就。☆☆

1. 開發生成式AI相關應用2.協助資料收集、清理與處理文本/音檔資料]3. 參與 LLM 與語音模型(如 Whisper) 的微調與優化4. 協助開發與測試模型、提升文本生成與語音辨識的準確性與相關性5. 研究並嘗試不同的模型整合與優化方法6.其他主管交辦事項*必要技能: 1. 熟悉機器學習、自然語言處理(NLP)、向量資料庫或 RAG 技術有基礎理解2. 熟悉 Python，並了解基本的機器學習/深度學習工具(如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn任一皆可)3. 對LLM或語音AI模型有興趣，願意投入研究與實作，具備良好學習能力及問題解決能力

【Company Highlights】🫧 AI-driven companydedicated to applying Computer Vision in FB industry🫧Aiming to help businesses enhance operational efficiency, particularly by optimizing service speed🫧 Core Tech: Computer Vision, Edge AI, Machine Learning Pipeline【Responsibilities】與前端、機器學習與業務團隊緊密合作，理解產品需求並進行後端功能開發與整合。 負責雲端及本地服務的架構設計、部署、維護與效能優化。 推動工程效率提升，導入如 CI/CD、自動化流程與生產力工具等最佳實務。 與各部門的運維人員協作，建立穩定且可擴展的遠端系統管理、監控與故障排查流程。 協助國內外技術支援團隊進行故障診斷與排解，需配合 on-call 輪值。

🏢 公司介紹 我們的客戶是台灣最具規模與影響力的零售集團龍頭，積極拓展多元化的電商平台生態系。作為台灣零售業的標竿企業，該公司持續引領產業創新，近年積極推動全面數位轉型，整合線上線下（O2O）資源，打造台灣最大規模的全通路零售平台。 為什麼加入我們？ 產業領導地位：台灣零售業龍頭，擁有穩健發展基礎與龐大數據資產 數位轉型先鋒：目前正全力投入集團電商整合與數位化升級，是參與零售科技革命的絕佳時機 絕佳職涯發展：在數位經濟時代，您的專業能力將直接對數百萬消費者與企業營收產生顯著影響 工作內容介紹 領導團隊：帶領資料科學家與資料工程師團隊，訂定技術目標，打造以成長與創新為核心的團隊文化。 技術路線圖：規劃並執行資料科學與AI技術策略，導入機器學習平台與雲端資料解決方案，確保系統高效與可擴展。 跨部門協作：與工程、行銷與產品團隊合作，將業務需求轉化為數據驅動的解決方案，推動個人化推薦與預測分析專案。 資料合規：確保資料處理流程符合隱私與合規要求，建立安全且穩健的資料管線。 專案管理：監督資料蒐集、建模與部署流程，確保專案成果能有效落地並創造商業價值。 使用的技術 程式語言：Python、R、Java 雲端平台：AWS、Google Cloud Platform（BigQuery）、Azure（Redshift、Databricks） 大數據技術：Spark、Hadoop、Airflow、AWS Data Pipeline 機器學習框架：TensorFlow、PyTorch、MLflow、Kubeflow 容器與CI/CD：Kubernetes、Docker 其他：ETL/ELT流程、敏捷開發（Scrum/Kanban）、A/B測試、CDP與MarTech整合

【Responsibility】負責設計並部署具高可用性、擴展性與安全性的 GCP 雲端架構，確保能滿足業務成長與技術演進需求。檢視並分析現行系統結構，提供效能強化與上雲轉換的建議與實施計畫。熟悉並管理 GCP 運算與網路核心服務，例如 Compute Engine、App Engine、Cloud Functions、VPC、Cloud Interconnect、Cloud Armor 等，確保基礎環境穩定運作。擅長建置雲端資料解決方案，包含 Cloud SQL、Cloud Spanner、Firestore、BigQuery 等 GCP 資料相關服務的規劃與效能優化。導入 Infrastructure as Code（IaC）流程，運用 Terraform、Deployment Manager 等工具進行資源自動化部署與版本控管。建立完善的監控與告警架構，使用 Cloud Monitoring、Cloud Logging 等服務確保系統效能穩定與資安合規，並能獨立進行故障診斷與效能調校。協助規劃並落實 AI/ML 解決方案，包含應用 Vertex AI、Vision AI、Gemini API 等工具整合智慧功能至產品或流程中。熟練操作 AutoML、BigQuery ML 等工具，進行模型訓練、部署與監控管理，強化機器學習生命周期管理能力。作為技術顧問角色，支援客戶解決複雜問題，並協調內外部團隊資源，促進專案順利推進。持續追蹤 GCP 生態系最新技術與服務更新，並將實務經驗轉化為可複製的最佳實踐應用至團隊中。