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We are seeking a Senior Software Engineer to be the technical heartbeat of our GenAI security capabilities. In this role, you sit at the exciting intersection of Research and Product, turning breakthrough experiments into scalable, production-grade software. You won’t just be implementing features; you’ll be designing the sophisticated tooling and AI Agent architectures that make the Vulcan Platform unique. We offer a playground for builders who want to solve unsolved problems, master advanced prompt engineering, and work alongside a world-class team. Come build the shield for the AI era and expand your technical horizons Learn more about us 👉 Vulcan product: https://vulcanlab.ai/Vulcan LinkedIn:https://www.linkedin.com/company/vulcanlab-ai/AIFT group:https://aift.io/ - How to apply Please apply with English CVthroughhttps://job-boards.greenhouse.io/aift/jobs/5744136004 Thank you. - What you'll do 1. Core Application Platform Development (Full Stack) Vulcan Platform: Partner with Product and Design to build intuitive frontend interfaces (React, Next.js) for dashboards, configuration consoles, and visualization tools. Backend Services APIs:Develop and maintain the essential APIs (FastAPI/Python) and microservices that power the Vulcan platform. Architect robust task execution systems using Message Queues (Celery, RabbitMQ) to handle long-running asynchronous AI inference tasks. Internal Tooling Ecosystem: Build frontend and backend tools that accelerate internal teams (Project, ML/AI), including configuration panels, data visualization pipelines, and evaluation interfaces. Guardrails Security Features: Implement backend services for AI guardrails (content moderation, prompt filtering) and automated adversarial testing pipelines. 2. GenAI Agent Logic Engineering Prompt Engineering as Code: Treat prompts as software logic. Lead the design and implementation of AI Agent behaviors, optimizing responses through structured Prompt Engineering techniques. Agent Workflow Design: Orchestrate complex, multi-step LLM workflows where the "application logic" involves chaining model interactions effectively. Response Handling: Design robust parsing and validation mechanisms to ensure raw model outputs are converted into structured, usable application data. -

Our Product Vulcan is a cybersecurity solution specifically designed for GenAI, offering two core services: Red Team (vulnerability assessment) and Blue Team (real-time defense). It ensures GenAI compliance, cybersecurity robustness, and operational integrity. Since its official launch in 2024, Vulcan has been recognized by the international standard-setting organization OWASP as a certified vendor for LLM GenAI security testing and assessment. It is one of the few solutions capable of supporting multiple Asian languages (Traditional Chinese, Simplified Chinese, Japanese, Korean, Thai) and Standard Arabic. Learn more about us 👉 Vulcan product: https://vulcanlab.ai/Vulcan LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/vulcanlab-ai/AIFT group: https://aift.io/ About the role We are seeking an experienced Machine Learning Lead to helm our Machine Learning team.In this pivotal role, you will be the engineering architect behind Vulcan’s core AI capabilities. You will act as the nexus between Research, Platform, and Product. Your mission is to translate cutting-edge findings on GenAI threats into robust, production-ready machine learning models that power our GenAI Security Guardrails (Blue Team) and Automated Vulnerability Assessment (Red Team).Crucially, you will serve as the bridge between deep tech and business strategy, articulating technical constraints (like FLOPS and latency) to leadership and clients while guiding the engineering direction. Key Responsibilities1. Model Development Optimization (Training Fine-tuning): Research to Production: Collaborate with the Security Research Team to operationalize new threat detection techniques. They identify the "what" (e.g., new prompt injection patterns); you determine the "how" (model architecture, training strategy). Fine-tuning Adaptation: Lead the fine-tuning of Language Models (e.g., using LoRA/PEFT) to optimize for our supported muti-lingual languages and specific security intents. Multimodal Readiness: Prepare the system for Multimodal (Text + Image/Audio) capabilities. Evaluate and implement models to detect visual prompt injections and non-textual threats as the product evolves. 2. MLOps Data Infrastructure: Enhance Scale MLOps: Take ownership of our existing ML pipelines. Focus on optimizing and scaling CI/CD/CT workflows to improve training efficiency and deployment velocity. Data Governance: Implement and enforce rigorous Data Versioning strategies (e.g., DVC) to ensure complete reproducibility of model artifacts and datasets. Monitoring Reliability: Maintain rigorous monitoring for model drift and performance, ensuring high reliability in a production security environment. 3. Cross-Functional Implementation Leadership: Platform Collaboration: Work closely with the Platform Engineering Team to integrate ML models into the broader product architecture. Ensure seamless interaction between model inference services and the main platform logic. Team Leadership: Lead and mentor Machine Learning Engineers, fostering a culture of engineering rigor, code quality, and operational excellence. Resource Management: Manage GPU resources and compute budgets effectively for both training and inference workloads. 4. Technical Strategy Stakeholder Management: Translating Tech to Business: Act as the technical voice of the ML team. You must effectively explain complex ML concepts (e.g., FLOPS, quantization trade-offs, model latency vs. accuracy) to executive leadership and clients. Cost-Benefit Analysis: Justify compute resource investments. Articulate the trade-off between infrastructure costs (GPU hours) and performance gains to non-technical stakeholders. -

[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。

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。

MoMo is the market leader in mobile payments in Vietnam. We strive to make all transactions fast, easy and joyful. We are looking for an experienced AI Engineer to join our growing Big Data AI team. At MoMo, we make AI/Machine Learning the core component to almost every part of the product - product recommendation, personalization, conversational AI, eKYC, risk scoring, fraud detection, promotion targeting and financial services. As a Senior AI Engineer, you will play a leading role in developing our Customer Service Chatbot system, delivering intelligent and seamless support experiences to millions of users.Mô tả công việcDesign, build, and optimize LLM-powered chatbot systems for customer service at scale;Develop and implement RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines, prompt engineering strategies, and agentic workflows for domain-specific performance;Architect conversation flows, intent handling, and dialogue management systems that handle complex multi-turn interactions;Build evaluation frameworks and monitoring systems to measure chatbot quality, detect hallucinations, and ensure response accuracy;Collaborate cross-functionally with product, customer service operations, and engineering teams to continuously improve chatbot capabilities;Write production-grade code and maintain robust, scalable AI systems serving millions of users;Stay current with LLM advancements and evaluate new models, techniques, and tools for potential adoption.Yêu cầu công việc5+ years of experience as an AI Engineer, with at least 2 years focused on LLM applications or conversational AI systems;Deep understanding of LLM architectures, capabilities, and limitations (GPT, Claude, LLaMA, etc.);Experience building chatbot or virtual assistant systems, particularly for customer service use cases;Fintech domain experience is a strong plus;Proficiency in RAG systems, vector databases, embedding models, and prompt engineering techniques;Strong software engineering skills in Python. Experience with LLM tooling (LangChain, LlamaIndex, etc.);Experience with system design for high-availability, low-latency services;Familiarity with evaluation methods for generative AI systems and conversation quality metrics.

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.

請至均一網站投遞此職缺 工作內容與職位需求 工作內容 後端系統開發與維運：設計與實作 JUTOR AI 英文家教平台的後端服務、資料模型與 API；維護 Hexagonal Architecture，確保系統穩定、可測試、可維護。AI 功能整合：串接 OpenAI API，開發 AI 驅動的學習功能（作文批改、口說對話、聽力練習等）；運用 Langfuse 進行 Prompt 版本管理與效果追蹤。前端功能支援：使用 Next.js + React 開發學習模組 UI，串接後端 API，改善使用者體驗。Vibe Coding 正規化：接手團隊中非工程夥伴使用 AI 工具（如 Claude Code）開發的 MVP 原型，理解其市場洞察，並將其正規化為可維護、可擴展的產品功能 工作優缺點（來自內部夥伴的心聲） 優點 1. 小而精的產品團隊（1 PM + 1 前端 + 1 後端），決策快、迭代快 2. 技術架構現代化：Next.js 15、React 19、Python 3.12、Litestar、Hexagonal Architecture 3. AI 原生產品，深度整合 LLM 的教育應用，不只是表面功能 4. 團隊擁抱「Vibe Coding AI Agentic Coding」文化，支持善用 AI 工具提升效率 5. 重視程式碼品質：code review、自動化測試、CI/CD 完整流程 6. 做有意義的事：幫助台灣國高中生用更好的方式學習英文 7. 親子友善，具備遠端工作的彈性 挑戰 1. 團隊規模小，需要獨立作戰、一人多工 2. 需要適應「從 MVP 到正規化」的開發流程，接手非工程師產出的原型 3. 沒有壁壘分明的職責界線，需要在模糊的環境中展現主動積極的特質 能力要求 必要條件 1. 具有 3 年以上後端開發經驗，能獨立完成功能從設計到上線 2. 熟悉 Python 或同等主流語言，能快速上手現代 Web 開發框架 3. 具備 GCP 或 AWS 等雲端部署經驗，理解容器化與 CI/CD 4. 擅長寫測試自動驗證、code review，重視程式碼品質 5. 已經在用 AI 工具提升開發效率（Copilot、Claude、Codex 等），不是「有興趣學」 加分條件 - 熟悉 Hexagonal Architecture 或 Clean Architecture - 具有 LLM 應用開發經驗（Prompt Engineering、Agent Skills） - 熟悉 Next.js / React，能支援前端開發 - 具有 EdTech 產品經驗，或對教育議題有長期關注 人格特質 能在模糊中找到方向，不需要等待完整規格開放的態度，願意接手別人的產出，先理解再優化對「讓學習更好」這件事有基本的認同感 工作待遇 薪資範圍 月薪 60,000 元至 85,000 元，實際薪資依面試結果而定。 福利待遇 除勞基法規範應有假別，入職即享有第一年 4 天特休假，並且每年度皆有 3 天全薪事假 + 3 天全薪家庭照顧假。每人每年 5,000 元學習補助；辦公室隨時補充新書。入職即享有兩年一次的 6,000 元健康檢查補助。支持夥伴的心理健康，夥伴可定期申請「均陽全人關懷輔導教育協會」的協談服務，由組織提供支持。關心夥伴工作以外的生活，提供婚、喪、生育津貼。每年一次國內兩天一夜員工旅遊、一次春酒或尾牙，保證不談工作，只有吃喝玩樂！ 工作模式＆環境 表定上班時間為週一至週五 10:00 - 19:00，在信任夥伴當責的前提下，可自由規劃彈性工時。混成式辦公盛行，只要與協作團隊有共識，夥伴能自由選擇辦公地點，遠距也能保持高效！（進辦頻率以各職務面談討論為準）辦公室位於總統府旁，捷運西門站步行 3 分鐘，生活機能便利。正職夥伴入職即可申請電腦採購，不需自備工具。以 Slack 作為主要溝通工具。每月一次「均一日」，與大家輕鬆吃吃喝喝，分享彼此的工作里程碑！每季一次 Team Building 補助，與同組夥伴定期聚聚！ 團隊文化 高度彈性、成長思維的敏捷團隊，重視四大核心價值觀「誠信、多元、恆毅力、推論與成果導向」；決策的思考以使用者（學生、教師、親屬）能否被有效協助為優先考量。組織扁平透明誠信，鼓勵不同想法的激盪；尊重每個人的專業，鼓勵「用愛心說實話」，努力創造橫向、上下都暢通的溝通管道。每半年一次 Review，與 mentor、密切協作的夥伴一起回顧一年的成長與挑戰，給彼此最棒的回饋。 申請方式 請至均一網站投遞此職缺 申請準備資料 履歷LinkedIn作品集 (GitHub、Blog)（加分）任何展現你「務實地用 AI 加速開發」的案例申請流程 申請流程 書審：填寫申請表單，讓我們對你有初步的認識。一面前導聊聊筆試：收到申請資料後，在進入面試前，和 CTO 快速的線上聊聊。兩次面試：我們會主動通知是否進行實體面談；面談將進行至少 2 次，通過後，你將和一群志同道合的夥伴一起發揮社會影響力！ 通知時程 不論書審結果為何，我們將盡快以電話或電郵聯繫回覆，請留意來電以及收件。若於二週內未收到回覆，請來信提供大名、申請職位確認。 請至均一網站投遞此職缺 了解更多均一人故事 是否該將系統升級？工程師該怎麼推動基礎建設？—— 一場花費四年推動的系統升級（Python2-3） 用科技長才，成就自己與他人——專訪均一教育平台軟體工程師 Eva 打破框架的職涯發展道路 — 專訪軟體發展組夥伴 Justin、Eva 不只「教學」能幫助教育，我在均一走上教育 x 科技的軟體工程師之路—— 專訪軟體工程師宜陞 軟體專業 + 教育意義，我認為是完美結合 —— 專訪前 Mozilla 主管、現任均一軟體 leader 先祐在非營利組織實踐創業之路——專訪均一教育平台總監 YoungHello World ! 均一軟體組開發流程介紹建立前端開發準則，讓團隊能夠有效率的開發好維護的程式碼 —— 均一前端工程師宜陞技術分享更多故事請見 均一部落格

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

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