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The Role At Circle, the AI Team is responsible for: Developing and maintaining internal and customer-facing computer vision services, and building machine learning pipelines to improve and expand our products.As a backend engineer, you will own core backend services that support our computer vision applications, including the design and implementation of our machine learning pipelines. Be ready for novel challenges—issues and concerns you encounter may differ from your previous work experience given the nature of large-scale machine learning and streaming video, e.g. GPU-bound issues and real-time systems that have already processed many billions of frames. What You'll Do You will face streaming, network, computer vision, machine learning, application optimization, and cloud infrastructure issues very often. You will work with researchers, engineers, and designers in Taipei, London, and San Francisco. Communication skills matter. We are moving fast to handle a dramatically increasing number of cameras. Scalability and efficiency are our chief concerns.

【關於我們 - Data Munger AI】 Data Munger 致力成為企業與實用 AI 解決方案間的最佳夥伴，從導入一路陪伴到落地。 在人人喊AI的時代下，真正為企業打造一個會持續進化的「AI 大腦」讓決策更快、流程更簡，讓人力價值最大化。 官網： https://datamunger.io/ 💼 工作職責 資料處理管道設計與開發 使用 Python 與 BigQuery SQL 為 AI 應用設計、開發及維護資料處理流程，確保機器學習模型可獲取高品質資料。ETL/ELT 工作流程構建 建立並優化 ETL/ELT 流程，確保資料自動化處理與數據一致性。RAG 系統實作 應用 RAG（檢索增強生成）技術，提升 AI 互動的準確性與上下文相關性。向量資料庫與查詢優化 優化向量資料庫（如 Pinecone、Qdrant）及 SQL/BigQuery 查詢效能，提升 AI 搜尋與回應速度。API 建構與維護 使用 Python 框架（FastAPI、Flask）建立並維護資料處理與 AI 服務 API。機器學習模型與資料管道部署 在雲端基礎架構（主要以 GCP 為主，並整合部分 AWS）上部署 ML 模型與資料管道，實踐 MLOps 原則以確保部署具備可重現性、擴展性及監控能力。跨部門協作與技術創新 與資料科學家、AI 研究人員及前端團隊協作，共同打造端對端 AI 產品，並持續導入最新技術以優化解決方案。

集雅科技以全球市場為目標，專注於 AI 影音應用創新。在此您將接觸多元領域技術知識，累積專案管理及商務開發經驗。工作內容：1. 產品業務推廣及提案撰寫-包含產品特性說明、應用場景分析等-市場分析與策略規劃-研究市場趨勢、競品分析-協助制定商業策略2.產品理解與客戶服務-深入了解產品功能與應用3.提供專業的客戶諮詢-國際商務與活動參與4.參與海內外視訊會議-協助展覽活動執行5.專案流程與進度管理-協調跨部門合作-確保專案如期完成*此職位需要先進行英文遠端筆試，投遞前請先考慮清楚喔！

Company highlights Over 100 million users worldwideDiverse product offerings, including cryptocurrency exchange, payment services, DeFi wallet, and NFT marketplace ResponsibilitiesResponsible for backend development, system architecture design, code review, and implementation.Develop prototypes for new products, lead project execution, and experiment with innovative technologies and solutions.Solve complex problems in large-scale backend architecture and mobile platforms, ensuring system performance and stability.

1. Initiate business development in overseas market to promote GliaCloud's product and propose potential partnships to overseas clients. 2. Understand GliaCloud's products and maintain client relationship by providing proactive guidance, consultations and insights. 3. Assist in maintaining and updating sales and marketing events materials. 4. Compile reports with proper market/industry research information and strategic analysis. 5. Other responsibilities as determined by supervisor

As an AI Developer, you will be responsible for implementing AI-driven solutions based on the requirements and research findings. Your primary role will be to bring innovative AI applications to life and integrate them into our existing e-commerce platform. Develop and implement AI-driven solutions to enhance product offerings, customer experience, and operational efficiency. Understand business requirements and translate them into technical specifications and actionable plans. Design, build, and test AI models and algorithms to solve specific business problems. Collaborate with researchers, software engineers, and other stakeholders to integrate AI solutions into the existing e-commerce platform. Monitor and maintain AI solutions to ensure optimal performance and accuracy. Stay up-to-date with the latest advancements in AI and related fields to identify new opportunities for innovation.作為一名 AI 開發工程師，您將負責根據需求與研究成果實現 AI 驅動的解決方案。您的主要職責是將創新的 AI 應用落實並整合至我們現有的電子商務平台中。職責內容包括：開發並實作 AI 驅動的解決方案，以提升產品功能、客戶體驗與營運效率。理解業務需求，並將其轉化為技術規格與可執行的計劃。設計、建構並測試 AI 模型與演算法，以解決特定的業務問題。與研究人員、軟體工程師及其他相關人員合作，將 AI 解決方案整合至現有電子商務平台。監控與維護 AI 解決方案，確保其最佳效能與準確性。持續關注 AI 及相關領域的最新發展，尋找創新應用的新機會。

awoo 阿物科技以深厚的 SEO 顧問專業起家，成功轉型為服務全球逾 16,000 家企業的 MarTech 領導品牌。面對生成式 AI 改寫企業營運與消費者行為的巨浪，awoo 結合「頂尖 AI 技術」與「十年顧問實戰經驗」，推出具備市場前瞻性的 GEO (Generative Engine Optimization) 與 LLMO 解決方案。我們致力於協助企業在大型語言模型主導的未來，不僅被 AI 看見，更被精準引用與推薦，將 AI 轉化為企業持續成長的最佳 Agent。 Major Duties and Responsibilities： 產品落地與協作：負責開發和優化 AI 產品與服務，從 PoC 到產品化，跨部門合作提出創新解決方案，推動 AI 產品落地。效能優化：維運現有系統，分析並解決服務和算法的效能瓶頸。ML/Data Pipeline：設計與建立可擴展的 Pipeline 自動化流程，提升開發和部署效率。 Qualifications： 具備 5 年以上軟體開發經驗，3 年以上 AI 產品研發經驗。熟悉自然語言處理（NLP）、生成式 AI 相關技術（LLM, RAG, Prompt/Context Engineering），使用開源套件或自行開發算法（Transformers, LangChain, LangGraph, DSPy, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn）。具備模型的開發、訓練、部署、優化的完整實務經驗。具備使用 Container 和 Kubernetes 的開發與部署經驗。熟悉向量資料庫與 Embedding 模型，確保系統效能與可擴充性。熟悉分散式計算與查詢引擎（如 Spark、Trino、Clickhouse），具有處理大量資料處理開發與維運經驗。熟練 Git, Linux, Python, Docker, SQL，能以 FastAPI 開發高效服務。 Nice-to-Have： 雲平台經驗，如 GCP, AWS, Azure。具有 LLM/SLM Finetuning 實務經驗。MLOps/LLMOps 專案經驗，以量化指標來衡量模型和產品的成效。規劃與實作 CI/CD 自動化流程。具備推薦、搜尋或貼標系統的產品化經驗 擅⻑工具（JD 標籤） 程式與開發：Python, Git, Linux, SQL, FastAPIGenAI：RAG, Prompt Engineering, Context Engineering, Agent資料與運算：Airflow, Spark, Trino, Vector Database, Qdrant平台與部署：Docker, Kubernetes, Cloud, GCP, AWS, Azure

About the Role We’re looking for a Senior AI Algorithm Engineer with a strong background in image processing and vision-language AI. You will lead the design and optimization of cutting-edge computer vision and inference algorithms, with applications spanning color analysis, image stitching, and multimodal understanding. This role requires hands-on experience in deep learning, cloud deployment, and production-level AI integration. You’ll also work with frameworks such as NVIDIA NeMo and deploy AI services using NIM to cloud platforms like GCP and AWS, with Kubernetes for orchestration. What You’ll Do Design and implement deep learning models for image processing, object detection, and anomaly detectionDevelop models for color recognition, color classification, and image-based feature analysis Fine-tune or integrate Large Language Models (LLMs) for vision-language tasks such as captioning, semantic search, and classification Optimize models for accuracy, inference speed, and resource efficiency Deploy and scale model services on GCP / AWS using Kubernetes (K8s) Utilize NVIDIA NeMo to train and deploy LLMs or VLMs, and package models into lightweight Docker containers served via NIM architectureCollaborate closely with product, frontend, and backend teams to integrate AI features into real-world applications

【 投遞方式 】請至https://grnh.se/70641d8f3us投遞履歷，我們會優先考慮這邊收到的履歷。【 About the company 】Tomofun是一間國際化的寵物科技新創公司，我們熱愛毛孩和科技，致力於帶給全世界寵物飼主源源不絕的歡樂與創新！在全球寵物科技業中，Tomofun 是第一家實踐AIoT於產品-Furbo 狗狗攝影機的台灣新創。Furbo結合AI、深度學習及雲端大數據，能辨識並分析狗狗行為，讓狗爸媽即使不在家也能隨時隨地瞭解寵物狀態、與寵物互動。2016年Furbo甫進入市場，至今全球已有數十萬使用者、遍布133國，位居歐美亞15國Amazon寵物類別銷售冠軍。2019年推出「Furbo狗保姆」訂閱制AI服務，是已經成功落地的AI產品，讓主人隨時知道狗狗動態、目前已成功拯救數百隻狗狗於危險之中！立足台灣的Tomofun，至今每年都有超過200%的驚人成長！延攬多國菁英，組織扁平、資訊透明的環境，讓每位Tomofuner都是產品的重要推手。想加入AIoT智慧時代、不畏挑戰、夢想用能力改變世界的你，Tomofun是屬於你的舞台！【 Who you are 】・資工或電機相關科系，大學、研究所，在校生或畢業生皆可・具備Python程式設計經驗・每週至少能進辦公室三天・喜歡吃吃喝喝，因為我們有吃不完的零食櫃跟豐富的下午茶・熱愛狗狗貓貓，因為公司每天都有狗狗貓貓陪你一起工作【 Perks 】 ．能於台灣總部與國際化團隊合作，發揮影響力讓世界都看見！．和對科技創新充滿熱情的各領域好手一同合作，相處融洽，彼此腦力激盪，創意無限，一起為毛孩家庭努力！．任何人都能自由發表自己的想法，享有充滿信任及資訊透明的扁平化組織。．每一季舉辦 all-hands meetings，讓全公司成員都能得到關於公司目標、決策的最新資訊，並且開放大家互相交流給予回饋或提問。．在Tomofun每天都可以帶你的寵物來上班，讓你們時時刻刻都在一起，毛小孩們永遠不寂寞。．Tomofun長久以來專注社會公益議題，公司不定期有志工日和服務計畫，歡迎在工作之餘，也可以與我們一同讓世界更好。．各種豐富的社團活動，與志同道合的Tomofuners一起培養多元興趣、促進彼此交流。．永遠都滿到不行的零食櫃，冰箱飲料、點心無限量供應！．舒適又具創意的工作環境，像家一樣溫馨自在。．每兩週皆有下午茶日與每月慶生會，各種台北知名下午茶甜點免排隊送到你桌上！ 【 Benefits 】．彈性上下班制度，你可以依照自己的作息彈性調配。 ．每月專業醫療健康諮詢服務，不只照顧你的頭腦也照顧你的身體。 ．每位員工都是Tomofun的珍貴資產，各個面向的內部工作坊及外部訓練補助，讓你在各階段都能與我們一同成長。

職缺描述｜About the Role 我們正在尋找一位具備強烈好奇心與技術敏銳度的 AI 應用研究員（AI Researcher），協助探索生成式 AI 與最新人工智慧技術在 Print-on-Demand（POD）電子商務中的應用機會。 此角色將負責技術研究、模型評估、概念驗證（PoC）開發，並與產品與工程團隊密切合作，將創新的 AI 應用落實到實際營運流程中。工作內容｜Responsibilities AI 技術研究與應用探索 研究生成式 AI、電腦視覺、LLM、RAG 等技術在 POD / 電商領域的應用機會 挖掘並分析最新 AI 模型、工具與框架，評估其可行性 根據產品與營運需求，提出 AI 解決方案的技術建議與創新方向 PoC 與原型開發 快速開發小型原型（Prototype）以驗證使用者流程與模型效果 進行模型比對與實驗，找出表現最佳方案 與後端工程師合作，將 PoC 轉為可上線模組 跨團隊協作 與產品、營運、工程團隊合作，找出流程可優化環節 撰寫技術研究報告，呈現研究結果及未來建議 定期更新專案進度與技術洞察 持續探索與知識分享 追蹤業界最新 AI 技術與研究論文 了解競品 AI 工具與使用案例 在團隊內部分享 AI 趨勢與研究成果