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1. Assist in defining project scope and objectives, engaging all relevant stakeholders to ensure technical feasibility.2. Develop actionable project schedules and lead scrum team members to deliver projects on time and within scope.3. Ensure clear and consistent communication of project updates and their impact on development progress to stakeholders.4. Coordinate with Engineering, Product, Business Development, Marketing, and Customer Success teams to clarify project priorities, timelines, and resource allocation.5. Identify and manage project risks, escalating issues to stakeholders as necessary.6. Enhance current processes to improve team efficiency.

Key Responsibilities:1.Design, develop, and maintain scalable and efficient backend services to support NLU workflows.2. Integrate and optimize vector databases for storing and querying embeddings.3. Develop APIs and services to expose NLU capabilities to other systems and applications.4. Ensure data pipelines and backend services meet performance, security, and scalability requirements.5. Research and implement best practices for integrating LLMs and vector databases into backend architectures.

[About Us 醫療X科技] 慧康生活科技 Health2Sync 成立於 2013 年，旗下擁有「智抗糖 App」與「雲端智慧照護平台」兩大產品，是同時具有B2B2C的數位新創團隊。主打產品「智抗糖App」為亞洲最大慢性病管理平台，提供個人化並可複製的慢性病管理方案，建立新一代的數位療法，這套數位醫療解決方案在全球累計已有超過百萬名使用者。我們的服務結合簡易操作的數位工具與個人化及自動化的即時分析，串連慢性病友的關懷照護網路與生活數據，協助糖友透過 App 自我管理血糖，並讓家人與醫療單位透過「雲端照護平台」更即時瞭解狀況並提供關懷。透過這套解決方案，我們積極串起糖尿病照護生態圈，連結藥廠與病患，讓藥廠提供個人化的衛教及介入 (engagement)，進而提升用藥的依從度，讓病患能有較好控制效果。[ About Our Team ]在數位醫療領域中，數據團隊是不可或缺的角色。作為H2數據團隊的一員，你將有大量的機會接觸到多樣化的生醫數據，通過數據分析探索及機器學習技術，最終的數據產品將可以直接回饋給用戶或醫療院所，讓數據發揮最大的價值。另外，數據團隊也有機會參與公司的重大決策，你的分析成果將會影響產品的走向及各項商業發展。在我們團隊中每個人都有機會一起發想及創造全新的數據產品，同時每個人的意見在團隊中都是非常重要的。期待在數據科學領域有豐富經驗的你可以加入我們，一起學習如何用數據科學相關的技術，為病患及醫療人員開發更多有價值的數據產品。 [Job Description]- 推動數據科學專案，以優化H2 產品。- 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。- 針對產品及分析應用，構建並維護基於大語言模型 (LLM) 的應用。- 優化並維護現有的 AI 系統，確保其性能與可擴展性。- 建立並改進數據基礎設施（data pipeline, data lakehouse), 以支援數據分析與建模。- 透過分析工具與統計方法，支援產品及業務團隊任務。

「台達研究院」成立於2013年，由各領域專家組成，專注於研發台達下下世代 (next-next-generation) 產品之前瞻技術，開發新一代的創新產品，在台北、台南等地設有研發實驗室，加速了解產業需求、驗證技術與解決方案的多面向整合。 我們致力於協助建構企業級的軟體與韌體開發輔助工具 (Coding Copilot)，研發、設計並實作各式 AI Agents 來提升軟、韌體的品質與開發效率。工作將橫跨 LLM 微調、Agent 架構設計、最新技術的調研與實作，以及服務架構的建置與維運，打造真正落地的 AI 工具鏈。 工作內容包含但不限於: • 設計與實作 AI Agentic Workflow：將需求轉化為可部署、可擴展的 AI Agent 流程 • 微調 LLM 模型：針對特定任務進行模型微調，提升模型在特定領域的表現 • AgentOps 與 LLMOps：負責 AI Agent 的部署、監控與維護，確保穩定與高效運作 補充說明: 在這裡，不只是做研究，而是能將想法轉化為真正落地的 AI 工具。 • 全棧歷練：從設計、開發到部署，參與 AI Agent 的完整生命週期，累積難得的端到端經驗 • 實際影響力：成果將直接應用於台達場景，解決真實產業痛點 • 方法不設限：用各種創新方法解決真實痛點，挑戰沒有標準答案的問題 • 自由創造：親手打造理想中的 coding 工具，讓更多開發者一同使用，體驗創造的成就感

設計與實作 LLM 微調（Fine-Tuning）流程，並根據實務應用需求進行模型優化運用 HuggingFace、LoRA、QLoRA、Deepspeed 等工具對 Transformer 架構進行調校建構與維護資料前處理與 Tokenization pipeline，支援中文與多語環境下的 NLP 任務撰寫並執行模型評估流程（BLEU / ROUGE / EM / Retrieval-based Precision 等）部署並持續優化已訓練模型於雲端環境中的表現與穩定性與產品開發團隊協作，提供技術建議與最佳實作，落地 AI 解決方案

這是一家以遊戲起家的台灣科技集團，目前正全力推動 AI 與平台轉型，打造內容與數據整合的網路生態。產品涵蓋遊戲、媒體、電商、支付與社群，現正擴編 AI 技術團隊，歡迎富有熱情與創新思維的你一起挑戰！ 【工作內容】 設計與開發生成式 AI / 機器學習模型（如推薦系統、LLM、CV 等） 負責模型部署、效能優化與流量架構設計 管理 ML 專案進度與品質，與多部門協作推動 AI 應用落地 【使用技術】 PyTorch、TensorFlow、Huggingface、OpenAI API Kubernetes / Docker / GitOps Kafka / Spark / GCP/AWS 【工作環境與福利】 彈性上下班、全開發團隊使用 Macbook Pro + 雙螢幕 內湖總部設有 24hr 健身房與淋浴間 員工免費點心、早餐、下午茶 提供托育方案與旅遊補助

公司介紹 這是一家正積極推動AI轉型與數據驅動決策的大型網路平台集團，致力打造以使用者為中心的多元生態服務。 內部AI團隊為企業智能化的核心引擎，五年內已成功建置超過數百項AI應用方案，廣泛應用於客服、內容生成、推薦系統與自動化決策等場景。 在這裡，你將與頂尖AI人才協作，從模型研發到產品落地，親手定義生成式AI於大型平台的真實應用價值。 工作內容 設計與實作先進的 ML/生成式AI 模型（如推薦系統、LLM、計算機視覺） 規劃並優化模型部署架構，確保高效、可擴展的AI服務 跨部門協作，將AI技術落地至產品與商業應用中 負責專案進度與品質管理，確保成果符合業務需求與技術標準 探索新興AI技術（RAG、多模態生成、模型微調等），推動持續創新 使用的技術 Machine Learning Frameworks：TensorFlow / PyTorch LLM Generative AI：RAG、Prompt Engineering、Fine-tuning Cloud Deployment：Kubernetes、Docker、CI/CD Pipelines Data Tools：Python、SQL、Feature Store、MLOps Pipeline

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

建構與維護 AI 應用微服務架構，使用 FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy 等技術堆疊整合 OpenAI API、HuggingFace 模型與內部 LLM 推論流程，開發彈性可擴展的 inference pipeline與資料科學家合作，協助 AI 模型部署與效能最佳化使用 Docker 與 K8s 建立容器化部署流程，實現 DevOps 自動化與多環境可遷移性實作 CI/CD pipeline（GitHub Actions、Terraform 等），佈署至 GCP/AWS 等雲端平台設計穩定與高可用的 RESTful API / event-driven 架構，提供高品質產品對外服務介面參與跨部門產品設計與開發週期，實現 AI 功能與用戶需求之間的最佳整合