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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

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。

▋【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

【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

▋【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】1. 行銷策略規劃與執行 - 依公司目標與 AI 平台特性，洞察目標客群需求與痛點，參與制定並執行面向企業、公部門與技術夥伴的整合行銷策略。 2. 內容、數位與品牌（以 LinkedIn 行銷為核心） - 產出與管理 B2B 內容，並依決策者／技術端／使用者等受眾進行調整。 - 維運官網與 SEO，規劃、排程；經營社群以 LinkedIn 為主。 - 品牌與公關：撰寫新聞稿初稿與追蹤露出，強化專業形象與能見度。3. 產品行銷支援（Product Marketing） - 深入理解產品與解決方案，提煉價值主張與市場定位。 - 製作 Sales Enablement 素材：產品手冊、FAQ、DEMO 腳本、Pitch Deck 等，支援業務拓展。4. 活動策劃與執行（線上／線下） - 規劃並執行 Webinar、產品發表、及參與產業展會／論壇，以擴大品牌曝光與商機接觸。5. 成效分析與報告 - 追蹤行銷活動 KPI，定期產出分析報告，並依據洞察提出優化建議與實驗假設。6. 其他交辦事項▋【具備條件】- 學歷：大學在學生、應屆畢業生（行銷、商管、資訊或相關科系尤佳） - 經驗：具行銷、SaaS、雲端、AI 或軟體科技產業相關經驗者優先 - 技能與特質： - 優秀的中文（繁體）書寫與口語表達，能將複雜技術（如 AI 平台），撰寫專業且具說服力的文案 - 良好的英文讀寫能力，能快速吸收國外產業與技術新知 - 熟悉 / 能快速學習數位行銷方法與工具（SEO、內容行銷、社群、Email 行銷、LinkedIn等） - 具備數據分析思維與基礎工具操作能力 - 主動負責、解決問題能力強，能在新創快節奏下獨立完成任務並達成目標 - 樂於學習、對 AI 與 B2B 市場有熱忱，能跨部門協作▋【加分條件】- 對 AI／機器學習有基本認識 - 具備基礎設計或影音編輯能力 - 熟悉 CRM（HubSpot、Salesforce）或行銷自動化工具 ▋【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3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

▶赴日工作 軟體工程師相關職缺 Taiwan Mynavi和日本最大型的外籍工程師招募平台合作，提供軟體工程師轉職赴日的機會。職缺包含前端、後端、全端、機器學習、AI、數據科學家、應用程式開發、自動控制等，歡迎各種相關領域的人才。

1. 參與集團內部資訊系統與輔助工具之軟體開發2. 使用內部現有系統工具導入至生產單位3. 負責專案中軟體開發任務，包含需求分析、系統設計、程式撰寫、測試驗證與系統上線4. 持續關注並學習新技術，探索如 AI、機器學習及智慧製造等領域的應用