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※網訊電通成立於2001年，是國內規模領先的雲端 CRM 平台與 AI 客服企業。公司擁有超過十年的 AI 研發經驗，已成功應用於零售、家電、金融等六大產業，累積超過 100 個跨國品牌的成功案例。1. 開發與維護可整合至平台的 GenAI 技術模組，如語意查詢、摘要、問答、工作流程代理（Agent）等功能。2. 設計與開發任務導向的 AI Agent，支援客戶在各類情境下的智慧應用（例如：知識查詢、流程推薦、內部客服、自動回報等）。3. 編排與整合大型語言模型（LLMs），善用工具調用（tool-calling）、function-calling、RAG 等技術。4.搭配 Gradio / Streamlit 等工具進行前後端 Demo 整合與迭代5.與後端工程師協作，將模型服務部署至雲端或地端環境【歡迎點選公司官網參考相關產品】https://www.telexpress.com/【網訊電通獲全國AI競賽冠軍】https://reurl.cc/xKzlOE【歡迎加入官方LINE@帳號】：@082uvzel，進一步了解工作內容喔！

以「釋放製造業的潛力」為使命，致力於推動製造業的數據平台產品。 2022 年透過機器學習等多種技術，將製造業中極為重要的圖面數據進行結構化，並與各類資訊連結，讓圖面能夠作為資訊資產被靈活運用。該產品目前已被日本國內眾多大型製造商與加工公司廣泛採用，成長迅速。 自 2023 年起，我們也開始向海外市場拓展，包括美國、泰國、越南等地，加速推進全球佈局。 未來，我們將不只限於圖面資料，而是致力於透過科技手段，重現與整合製造業的專業知識，實現跨部門、跨企業的整體最適化。【工作內容】 MLOps 工程師將與機器學習工程師密切合作，負責建構、維護與營運能夠穩定提供機器學習與數據科學模型的系統基礎架構。此外，您也將引領建立數據收集管線，並推動數據資產活用。 以下為工作內容示例，實際工作項目不僅限於此，入職後的工作範疇將依據您的技術能力、專業知識與經驗共同討論決定： 建構支援機器學習模型推論的 API 與 Batch 運行環境，及使用 CI/CD 進行部署的系統架構 在正式環境中執行監控、效能調校等提升 Site Reliability 的相關開發 使用 Vertex AI 或 Argo Workflow 建立、維護與運營機器學習處理流程（Pipeline） 最佳化推論與訓練平台的成本效益 與建模人員、平台工程團隊進行有效溝通，並將相關流程進行文件化與制度化 ■ 使用語言 前端：TypeScript 後端：Rust、TypeScript、Python ■ 框架與函式庫 前端：React、Next.js、WebGL、WebAssembly 後端：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、PyTorch ■ 基礎架構 Google Cloud、Google Kubernetes Engine（GKE）、Anthos Service Mesh ■ 資料庫／資料倉儲 CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、BigQuery ■ API GraphQL、REST、gRPC ■ 監控與效能追蹤 Datadog、Sentry、Cloud Monitoring ■ 環境建置 Terraform ■ CI/CD GitHub Actions ■ 認證管理 Auth0 ■ 開發工具 GitHub、GitHub Copilot、Figma、Storybook ■ 團隊溝通工具 Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

・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

【工作內容】● 參與 AI 服務的設計、開發與優化。● 協助評估技術方案與可行性。● 跨部門需求理解與溝通協作。● 技術文件撰寫與知識分享。

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。

【團隊介紹】 我們是一個充滿熱情與創意的團隊，致力於結合科技與數據驅動保險業的創新變革。在這裡，你將與專業的技術與商業團隊協作，打造下一代智能解決方案，推動產險的數位轉型與智能化發展。 我們相信，未來的保險不僅僅是理賠和風險分攤，更是結合數據與AI技術實現全方位的風險預測與預防。 無論是車險理賠自動化、自然災害風險評估，還是風險預防方案，我們不僅在傳統產險領域引入前沿技術，也正在探索保險科技的無限可能。 如果你熱愛結合商業與技術，並希望將創意和洞察力轉化為可落地的AI解決方案，這裡將是你大展身手的最佳舞台！加入我們，與數據和科技共同塑造保險的未來！👀更多關於我們做的數據服務，期待您的加入，運用數據專案管理與技術整合能力，推動 AI 轉型與數據生態建構，讓數據創造最大價值！1. 九成跨域人才！國泰產險多元跨域、探索共融 打造數位數據轉型創新基地🔗https://www.bnext.com.tw/article/81887/cathay_ddt_2025012. 國泰產險推業界首創「CarTech智能車險加值服務」，數據驅動助法人車隊落實損害防阻🔗https://www.bnext.com.tw/article/81313/cathay-ins2024113. 國泰產險數位轉型新里程！AI與數據驅動加速全險種理賠、提升風控更有效阻詐2,300萬🔗https://www.bnext.com.tw/article/81460/samrtclaim_2024

建構與優化機器學習模型：運用多維度運動數據（如賽事數據、球員表現），開發球員薪資計算、表現預測等核心模型，並持續進行優化。支援產品與行銷決策：深入分析用戶行為與市場趨勢，提供數據洞察，協助產品團隊優化功能、支援行銷團隊制定精準策略。整合生成式 AI 與 Agent 應用：導入並開發生成式 AI 功能與對話式代理應用，例如自動化產出運動新聞、球員動態、賽事摘要，以及可支援用戶查詢、內容推薦與任務自動化的 agent，豐富產品內容與互動體驗。提升內部數據工作流程效率：運用 AI 技術優化資料處理、分析與建模的流程，提升團隊整體開發效率。

▋▍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。☆☆

▋【關於我們】 思邁智能股份有限公司（MaiAgent Co., Ltd.）是一家由充滿熱情的技術專家創立的公司，專注於軟體開發與系統維運。我們致力於深耕 AI 軟體技術，為公部門、金融業提供先進的 AI 平台，提升用戶體驗。 我們誠摯邀請更多優秀且志同道合的朋友加入我們的團隊。我們理想的候選人應具備積極主動的態度、出色的邏輯思維能力，以及良好的團隊合作和溝通協調能力。同時，我們希望您具備快速學習的能力，勇於挑戰自我，並能夠迎接和解決各種未知的問題。MaiAgent AI 發展歷程2024年：- 第一代系統正式上線 ：https://money.udn.com/money/story/5635/8111622- 成為中國信託、微星科技、慈濟基金會等大型機構AI 助理合作廠商。- 團隊獲得總統杯黑客松卓越團隊。- 獲得金峰獎十大傑出產品獎項。新聞連結：https://money.udn.com/money/story/5635/8729582- 2025年：全面發展擴編中未來 我們期許：深耕Gen AI 領域、協助各大企業加速 AI 導入與效率優化，若您喜歡 AI 想成為 AI 領域的工作者、歡迎加入我們，跟上 AI 變革浪潮。 公司網址：https://maiagent.ai/ 職務需求 ▋【工作內容】- 負責開發 RAG 以及 AI Agent 平台等應用，及其他延伸功能開發- 依照客戶需求運用 AI Agent 平台制定客製化 AI 解決方案以滿足其特定要求- 執行 AI 專案，協助客戶清洗資料- 解決客戶 AI 助理無法正確回答的情況▋【具備條件】- 精通 Python 語法與資料結構- 熟悉 AI 領域知識，包含 RAG 技術邏輯- 熟悉 Git, Github- 邏輯清晰、享受嘗試新方法，對於新工具、技術保有好奇心。▋【加分條件】- 熟悉 Django- 熟悉 LlamaIndex, LangChain, ElasticSearch- 具有 AI 產品開發經驗- 曾任職 AI 新創團隊或變動快速的環境，能面對不斷變化的工作節奏及任務▋【上班天數】- 此職務需每週可至公司3天以上、且不開放遠端實習，請確認時間可配合再投遞履歷。- 可實習達五個月以上者優先 面試流程 ▋【面試流程】 1. 履歷篩選 2.考題測試：履歷合適者會提供一份測試考題、作答期７天(不欲參與考題測試者、請不要投遞履歷，謝謝) 3.考題通過者進行現場面試