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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。

職位說明 負責影像辨識模型的訓練與推論能力，提供 Host System 決策依據，但不具最終裁定 權。 工作內容 • 訓練與調校 YOLO v12 模型 • 影像資料前處理與標註 • 推論效能與準確度優化 • 與 Host 系統整合推論結果

關於這個職位 Fortune AI(富據智能科技)做的是讓實體場域有自己的 AI 協作夥伴。我們把場域影像變成可以對話、可以行動的營運情報。已部署超過 40 個場域,橫跨台灣、日本、韓國、香港,並由 UC Berkeley SkyDeck 與 ITIC StarFab Accelerator 投資。 這個職位是跟 CTO 直接合作的 AI 工程師。你會參與一條從模型開發、合成資料生成、自動標註、自動訓練、邊緣部署到場域驗證的完整 pipeline。你做出來的模型不是放在 paper 上,是會在客戶現場 24/7 跑著的。 我們現在的工程主軸是把 vision model + agent orchestrator + 邊緣推論這三層整合成可以跨場域配置的平台。你會做什麼 Computer Vision / VLM 模型開發 設計與訓練 detection / behavior recognition / VLM fine-tuning 流程,涵蓋人員偵測、行為分析、區域違規、特殊物件辨識 評估與導入前沿模型(目前團隊在追:YOLOE 開放詞彙偵測、Gemma 系列、VLM edge quantization、DINOv3 backbone 等) 合成資料與資料工程 利用 LLM 影片生成、NVIDIA Omniverse 3D 深度資料、Diffusion 模型等合成困難場景 建立資料前處理、版本管理、標註流程,以及人類回饋(human feedback)與 VLM training 邊緣部署與效能調校 在 Jetson Orin、AIBOX、DGX 上部署與最佳化 inference pipeline(模型量化、TensorRT 加速、多路串流調度) 量測延遲、吞吐、功耗,在「精度」與「邊緣可跑」之間做 trade-off 決策 場域驗證 FDE客戶現場(全台場域 + 視專案可能海外:日本、韓國、歐洲)做安裝、調校與驗收 把現場 corner case 帶回實驗室,當作下一輪 fine-tuning 的訓練資料 待遇與成長 薪資依職級與實作能力議定 年度績效獎金;具影響力職位提供 ESOP(個案議定) 補助專業課程、研討會、模型/雲端資源(目前團隊持續訂閱 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等) 直接跟 CTO(NTU PhD)、CEO 一起做 0→1 與 1→N 決策

📋 崗位職責 桌面端應用開發：負責基於 Rust 的桌面端應用程式（跨平台 Windows/macOS/Linux）的核心架構設計、端到端開發與長期維護。 AI 模型整合與優化：負責將圖像/視訊識別模型（如 YOLO、OpenCV 基底模型等）整合至 Rust 應用中，優化推理（Inference）速度、記憶體佔用與 CPU/GPU 資源調度。 介面與效能優化：與 UI/UX 設計師配合，精準實作流暢的互動介面；針對視訊串流處理、跨執行緒資料傳輸進行極致的效能調優。 程式碼品質把關：編寫高品質、高安全性的 Rust 代碼，維護自動化測試（單元測試、整合測試），並參與團隊的 Code Review。

公司簡介 我們正在協助一間具國際市場布局的技術型新創團隊招募關鍵人才。 團隊專注於結合 Cloud、AI 與 Edge 技術，打造具規模化潛力的產品與系統解決方案，服務海外市場。 目前正處於從 0 到 1 的快速發展階段， 擁有穩定資金支持與充足資源，同時保有新創的速度與彈性。 團隊規模精實、決策快速，工程師能實際參與架構設計與產品落地， 與資深技術領導者密切合作，影響技術方向與產品發展。 🔍 你會做的事• 將 AI 模型部署到 Edge（YOLO / AI inference）• 設計 IoT 通訊架構（MQTT / LoRa / RF / Satellite）• 建構低延遲即時決策系統• 處理 SLAM / sensor fusion / navigation• 與 AI、Data、系統團隊密切合作 💡 為什麼值得看 • 高技術密度（Edge AI × IoT × Autonomous）• 真實場景部署，不只是 PoC• 團隊精實、決策快、影響力大• 技術導向文化，能參與核心系統設計

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