Cake Job Search

[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。

參與生成式AI、判別式AI和AI自動化等領域的專案開發，包括但不限於： 自然語言處理應用（例如文案生成、內容摘要）AI代理系統（例如自然語言處理、對話管理、任務執行等）機器學習模型開發與整合RPA和API自動化解決方案與團隊成員及其他部門協作，參與技術研討與方案設計，推動AI應用落地根據業務需求設計與實作大型語言模型（LLM）的微調與優化，以適應特定業務領域的需求參與AI模型的效能測試、除錯、效能優化和部署，確保模型在生產環境中穩定高效運行開發及整合各類API介面，實現AI系統與異質系統間無縫整合協助制定AI應用的最佳實踐和標準，推動公司內部的AI知識分享和培訓持續關注AI領域的最新發展，評估新技術的應用潛力，並提出創新的解決方案負責內部AI應用文化的建立，提升AI數位賦能

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

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.

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