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AI Engineering LLM Applications | Senior AI Engineer / Tech Lead - TL (Global Financial Group | Fluent English Required) Company Overview Our client is the Taiwan entity of a well-established global financial group with operations across multiple international markets. The organization is known for its strong governance, financial stability, and long-term commitment to technology-driven transformation. In recent years, the company has made significant investments in AI and data-driven initiatives, forming a dedicated AI team focused on delivering production-ready AI solutions that directly support core business operations and customer-facing platforms. This role involves frequent collaboration with overseas teams, making strong English communication skills essential. Responsibilities Lead AI Engineers and Software Engineers to design and deliver AI-powered solutions Apply Machine Learning and LLM technologies to real-world business systems (e.g., call center, telesales, customer interaction and call routing platforms) Collaborate closely with global stakeholders to understand requirements and drive execution Design, build, and maintain scalable, reliable, and secure AI services Ensure high code quality, system performance, and long-term maintainability Contribute to technical decisions, architecture design, and best practices Balance evolving priorities while maintaining delivery momentum Technologies Python (production-grade development) Machine Learning / Deep Learning(PyTorth, TensorFlow) Large Language Models (LLMs) Generative AI FastAPI, Uvicorn Docker, Kubernetes Distributed, high-throughput, low-latency system architectures CI/CD and cloud deployment experience is a plus

公司介紹 我們的客戶為台灣具指標性的大型金融機構，長期被市場視為金融科技與 AI 落地的領先者。近年在 Generative AI 領域投入大量資源，不僅推動多項 GenAI 旗艦方案，更成功將 AI 技術導入實際營運流程，建立可複製、可擴展的企業級應用模式。 本職缺隸屬於核心的轉型單位（約百人規模），高階長官具備資工博士級背景，組織定位關鍵、決策鏈短，並直接影響 AI 產品是否能安全、穩定地交付給最終客戶。 職務說明 我們正在尋找一位 AI 模型主管，從零建立企業級 AI 品質與評測體系。 你將擔任 AI 產品上線前的 「守門員（Gatekeeper）」，全權負責 LLM、RAG 與 ML 系統的評測標準、發布流程與風險控管，平衡模型效能、安全性與合規性，對產品能否正式上線具有關鍵影響力。 工作內容 一、AI 評測策略與框架建立 從零打造企業級 AI 評測架構，定義 LLM / RAG / ML 系統的核心評估指標 評測面向涵蓋：準確率、相關性、真實性（Faithfulness）、一致性（Consistency） 將 Responsible AI 原則納入驗收標準（公平性、偏見、可解釋性） 推動評測流程自動化，並與 MLOps / CI-CD 深度整合 二、基準測試與資料治理 規劃並管理 Golden Dataset，涵蓋關鍵業務流程、Edge Cases 與對抗性樣本 追蹤並評估主流評測工具與方法（如 RAGAS、DeepEval、Arize Phoenix） 建立模型版本間可比較、可追蹤的 Benchmark 體系 三、AI 安全與紅隊演練 建立 AI 安全防護與風險驗證機制 主導 LLM 紅隊演練（Red Teaming） 制定並驗證 Prompt Injection、Jailbreaking、PII 洩露等風險的防禦與壓力測試標準 四、跨部門協作與團隊領導 與演算法、後端工程、產品團隊密切合作，建立錯誤分析回饋迴圈 針對生產環境 Bad Cases 進行 RCA，提出 Fine-tuning / Prompt Engineering 優化建議 負責團隊培育、流程標準化與評測文件制度建立

用 AI 幫政府大腦升級！尋找邏輯清晰、擅長溝通的專案指揮官 👋 關於這個角色 我們正在協助政府單位導入最先進的「AI 知識管理系統」。這不是傳統的硬體採購，而是充滿挑戰的軟體服務與 AI 應用落地。 我們需要一位能獨當一面的 PM，擔任**「政府承辦窗口」與「內部開發團隊」**之間的翻譯官與指揮塔。如果你擅長把模糊的需求變清楚，並且對 AI 應用有熱情，這個位置就是為你準備的！ ⚔️ 你的核心任務 (Responsibilities) 專案全生命週期管理：從專案啟動、需求訪談、進度控管到最後的驗收結案，你是整艘船的舵手。確保專案在時程內交付（政府案的 Deadline 是鐵律！）。政府標案與文件駕馭：協助撰寫服務建議書（Proposal）、需求規格書。處理繁瑣的專案文件（會議記錄、測試報告、驗收文件），確保符合公部門的行政流程與規範。溝通與需求轉譯：對外： 聽懂政府承辦人員的「許願」，釐清他們真正的痛點，管理客戶期望。對內： 將客戶需求轉化為工程師看得懂的 User Story 或規格，並協調開發資源。AI 產品落地應用的把關：協助客戶整理知識庫資料（Data），確認 AI 回答的準確度，不僅是把系統架好，更要讓客戶覺得「好用」。 🔍 我們尋找的夥伴 (Requirements) ✅ 必備條件 (Must-Haves) 具備軟體或資訊專案管理經驗： 至少 2 年以上經驗，清楚軟體開發流程（SDLC）。熟悉政府專案生態： 知道什麼是 RFP、限制性招標，或者曾經與公部門打過交道，不排斥撰寫正式文件。邏輯強大的溝通者： 能在客戶（許願方）與工程師（實作方）之間取得平衡，不會當只會傳話的傳聲筒。抗壓性與解決問題能力： 遇到需求變更或突發狀況時，能冷靜找出替代方案。 🌟 加分項目 (Nice-to-Haves) 有 AI / LLM / KM 相關經驗： 對 RAG（檢索增強生成）、知識庫管理有概念者優先錄取。PMP 證照： 或其他相關專案管理證照。技術背景： 曾經寫過程式，或者能看懂 API 文件、資料庫結構，溝通會更順暢。 🎁 我們提供什麼 (What We Offer) 具有影響力的專案： 你的成果將直接改善公部門的運作效率，是看得到的具體貢獻。AI 實戰經驗： 你將站在 AI 應用導入的第一線，累積極具市場價值的 Domain Know-how。強大的後盾： 我們有經驗豐富的技術團隊支援你，你不必單打獨鬥面對技術難題。

在 Pinkoi，工程師的任務是讓每個來 Pinkoi 的人都能擁有難以忘懷的使用體驗，你必需擁有極大的熱情，因為我們相信一個令人讚賞的網站服務，是由背後每一位工程師努力的追求卓越，每一個小細節都是 Pinkoi 非常在乎的事情！Pinkoi 致力於打造流暢且量身打造的探索與購物體驗，讓顧客輕鬆發現感興趣的商品、品牌與內容，並加深與平台的連結。同時運用創新的 AI 技術與深厚的產業知識，幫助品牌提升銷售業績、使規模快速成長，成為設計品牌邁向規模化、國際化不可或缺的重要夥伴。工作內容與挑戰維護和迭代網站底層架構，包括正式環境和開發環境，例如：CI/CD 流程、程式語言迭代、資料庫架構調整...等。協助建立與優化內部平台工具，提升開發者體驗。設計與維護監控、告警與可觀測性（logging / metrics / tracing）。產出高品質、穩定、可維護且可讀性高的程式碼，並養成良好的自動化測試習慣。能夠順暢地與各種領域的夥伴溝通合作，例如前端工程師、後端工程師、App 工程師、資料工程師等。擁有快速辨識系統問題的能力，並且能夠確實修復問題。持續改善系統架構、效能與穩定性，並樂於撰寫技術文件、分享知識，提升產品開發體驗。持續研究並導入新技術（如 Cloud Native 工具、AI 輔助開發）與創新想法，並評估其在實際環境中的落地與價值，創造更大的影響力。我們希望你有的特質充滿熱情，你想要做出世界級一流的產品。樂於學習，對於新技術抱有好奇以及開放的態度。良好溝通，能夠清晰地和 Pinkoi 的夥伴們溝通你的想法。主動積極，能發掘系統上的不足或可以更好的地方，並提出改善作法。自我要求，具備高標準、時限觀念和責任感。應徵條件有 2 年以上後端開發經驗，具備開發與維護系統的能力。具備良好的程式基礎，並樂於持續精進（Pinkoi 主要使用 Python，但我們歡迎任何程式語言的使用者來應徵）。對資料庫、資料結構以及演算法有基礎的理解，知道它們如何影響你的程式效能。對 Linux 作業系統有基礎的理解，特別是針對 Process 跟 Thread 的部分。熟悉 container 相關技術（例如：Docker、Kubernetes）。加分條件應用程式效能校調相關經驗。具備 Observability 相關經驗（Prometheus, Grafana, OpenTelemetry）。熟悉使用如 MySQL、Elasticsearch、Redis 等常見服務，並了解在設計與開發中需針對其分散式特性（如一致性、可用性、效能瓶頸）做出相應考量。熟悉以 LLM 工具輔助開發，並整合至日常工作中以提升效率與品質。熟悉雲端平台與基礎設施維運（AWS / GCP / Kubernetes / CI/CD pipeline）。熟悉 Cloud Native, Kubernetes 生態系（Helm, ArgoCD, Operators 等）。＃不用想了，趕快來當個 Pinkoi 人如果你有信心能夠勝任這份工作，歡迎提供你的個人履歷及小作業回答，即刻應徵！

【關於這個角色】核心任務是打通 LLM 與應用程式之間的溝通橋樑。你需要使用 Java 實作 Model Context Protocol (MCP Server)，讓 AI Agent 能夠安全、標準化地存取我們的資料與工具。 【你將面臨的挑戰】 Protocol Implementation: 開發與優化 MCP Server，確保與 LLM Client 端的通訊順暢且低延遲。Backend Development: 負責 API 的設計與實作，處理複雜的資料流邏輯與外部 API 整合。System Stability: 透過 Docker 容器化技術確保環境一致性，並透過完整的測試代碼（Unit/Integration Test）保障系統品質。

Responsibilities Lead the design and development of end-to-end data science projects, from business problem understanding to model deployment and monitoring.Collaborate with domain experts and cross-functional teams to translate business goals into goal-driven autonomous agent workflows.Design and implement robust RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines to enhance the performance of large language model (LLM) applications.Prototype and deploy multi-agent LLM systems for planning, reasoning, and task orchestration. Build and deploy machine learning models for use cases such as recommendation systems, NLP, time-series forecasting, and computer vision.

開發與實作 生成式 AI 與影像辨識模型，用於產品瑕疵生成（Stable Diffusion、ControlNet、GAN 及其變體）、資料擴增與品質檢測。應用與微調 影像辨識／表徵學習模型（如 YOLO、CLIP、DINOv3 等新型開源模型）。進行 大型模型（ViT、LLM）Fine-tuning、模型建置、調校與效能優化。建立 資料清理、特徵工程、模型訓練與評估流程，持續提升模型穩定性與準確度。規劃並實作 RAG（檢索增強生成）架構，整合向量資料庫與 LLM。開發與維護 AI 模型服務 API，並與 WPF 前端及其他系統整合。進行 AI 技術與學術文獻研究，將研究成果應用於實務專案。使用 Docker、Git 進行部署與版本控管，配合主管交辦事項與團隊合作。依專案需求配合國外出差（一年約 1--3 次，每次約 3--4 週），參與專案導入、系統部署、模型調校或跨部門協作。其他主管交辦事項，並與團隊密切合作完成專案目標。必備條件3 年以上 AI／機器學習／深度學習 相關工作經驗，熟悉python、C#。熟悉 TensorFlow、PyTorch、Keras 等深度學習框架。熟悉 影像辨識模型與演算法，具 YOLO、CLIP、DINO（含新版本）等實作或應用經驗。具備 生成式模型（GAN 及其變體、Stable Diffusion、ControlNet）實務經驗，並理解模型底層原理。熟悉 Hugging Face 生態系（Transformers、PEFT、Datasets、Tokenizers）。有使用 PEFT 技術經驗（如 LoRA、QLoRA、Prefix Tuning 等），能在有限 GPU 資源下進行有效訓練與調校。了解 Fine-tuning 對模型效能、泛化能力與推論成本的影響，並能依量產需求進行權衡與最佳化。具備 RAG 架構、Prompt Engineering、向量搜尋與任一向量資料庫 經驗。具備 API 開發經驗，熟悉 Docker、Git。具備 數據清理、特徵工程、模型評估與效能優化能力。具良好溝通能力，可獨立作業並進行團隊合作。加分條件曾參與 產品瑕疵檢測、工業影像或製造業 AI 專案。具 影像生成＋影像辨識混合應用 經驗（如生成資料輔助訓練）。具 論文閱讀與模型重現（Reproduction）經驗。具 WPF 前端開發 或 AI 系統整合經驗。曾參與 AI 相關研究、技術分享或開源專案。具 對比學習（Contrastive Learning） 應用經驗（如 Self-Supervised Learning、Representation Learning）。有使用 StableDiffusion WebUI、ComfyUI經驗。

We’re building a next-generation Search experience that understands intent, retrieves information intelligently, and helps users complete tasks with the support of ML and LLM workflows. As a Search Senior Product Executive, you’ll work across Product, Engineering, and Data teams to improve relevance, quality, and emerging agentic capabilities.Mô tả công việcAnalyze search behavior, identify failure patterns, and drive improvements in query understanding and relevance.Collaborate with ML/DS teams on retrieval (embeddings, vector search, ranking) and LLM-driven components (rewriting, semantic scoring, evaluation).Support agentic search workflows involving tool/function calling and multi-step task completion.Maintain and improve structured data powering search entities and metadata.Write product requirements, support experimentation (A/B tests), and monitor key KPIs such as success rate, relevance, CTR, and latency. Yêu cầu công việc2-3 years experience in Search in B2C products.Experience of ML/LLM workflows and ability to work with technical teams.Experienceto agentic systems or multi-step workflow design and evaluation.Strong analytical skills;experience with experimentation and metrics evaluation.Strong UX sense for simplicity and efficiency.Clear communication, structured thinking, and strong problem-solving skills.

介紹 GNTC 團隊 Dcard GNTC 團隊致力於打造企業級 AI 工作平台，讓企業都能透過 AI 提升工作效率、創造更高價值。我們相信 AI 不只是工具，更是每個團隊成員的智能助手，能夠深度整合企業資料與流程，協助團隊做出更精準的決策、產出更高品質的成果。我們提供全方位的企業 AI 工作平台，使企業夥伴可以提升決策與洞察 、加速企劃產出 ，並且能透過 Agent 自動化處理例行任務，讓團隊專注於更具創造性與決策價值的工作。為了達成這個目標，我們需要 Senior Backend Engineer 加入我們，負責 Dcard GNTC 企業 Agent 平台的後端架構設計、AI 模型整合與系統開發。你將專注於打造穩定、可擴展的生成式 AI 後端服務，為企業客戶提供強大的技術支撐。 你將在團隊參與⋯ 設計與開發 Dcard GNTC Agent 平台的後端系統設計並實作 MCP Server、API、AI Workflow整合 LLM、Vector Database、RAG 等 AI 技術優化系統效能、可靠性與可擴展性根據產品規劃與客戶需求，設計並實作技術方案參與技術方案討論，根據時程、成本、技術可行性提出建議將產品需求轉化為清晰的技術架構與實作持續改善平台架構與開發體驗全面瞭解整體系統架構，識別並優化架構建立可復用的技術元件與最佳實踐改善 CI/CD、監控、部署流程技術研究與知識分享持續學習 Agent 相關知識與新技術，評估並導入適合的技術在團隊內部進行技術分享與文件撰寫

介紹 GNTC 團隊 Dcard GNTC 團隊致力於打造企業級 AI 工作平台，讓企業都能透過 AI 提升工作效率、創造更高價值。我們相信 AI 不只是工具，更是每個團隊成員的智能助手，能夠深度整合企業資料與流程，協助團隊做出更精準的決策、產出更高品質的成果。我們提供全方位的企業 AI 工作平台，使企業夥伴可以提升決策與洞察 、加速企劃產出 ，並且能透過 Agent 自動化處理例行任務，讓團隊專注於更具創造性與決策價值的工作。為了達成這個目標，我們需要 Fullstack Engineer 加入我們，負責 Dcard GNTC 企業 Agent 平台的前後端開發與系統架構設計。你將端到端打造完整的生成式 AI 應用，為企業客戶提供優質的產品體驗。 你將在團隊參與⋯ 開發 Dcard GNTC Agent 平台的前後端完整功能設計並實作 AI Chat 介面、Dashboard、管理後台等前端應用開發 MCP Server、API、AI Workflow 等後端服務整合 LLM、RAG 等 AI 技術棧優化前端使用者體驗與後端系統效能根據產品規劃與客戶需求，快速交付完整的技術方案參與技術方案討論，從前端到後端提供完整的實作建議將產品需求轉化為清晰的前後端功能與使用者體驗根據時程、成本、技術可行性平衡前後端開發優先順序持續改善產品體驗與技術架構優化前端互動體驗、效能與可用性強化後端系統的穩定性、可擴展性與維護性建立可重用的 UI 元件與後端模組改善開發工具、CI/CD 與部署流程技術研究與知識分享持續學習 Agent 相關知識與前後端新技術，評估並導入適合的技術在團隊內部進行技術分享與文件撰寫