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【公司介紹】這是一家隸屬大型企業集團的知名品牌，長期深耕消費者服務與企業解決方案，近年正全面推動 AI 與數位轉型。公司擁有穩定的市場基礎與龐大的用戶場景，並積極將生成式 AI 導入多元業務流程與產品服務中。目前 AI / Data 團隊由 PM、DA 與 AI Engineer 組成，採用敏捷式開發 (Scrum) 協作模式，並直接獲得高層支持。團隊不僅負責技術研究，更著重於 將 AI 真正落地到產品與商業流程，讓工程師能直接參與從架構設計到應用場景落地的完整過程，對產品與決策產生實際影響。若你期待在穩定資源環境下，挑戰真實商業場景中的 AI 應用，這會是一個能發揮技術價值與影響力的機會。 【工作內容】• 設計與開發 LLM 驅動的 AI Agent 系統架構與核心模組• 建立任務規劃、記憶管理、工具調用與流程執行等 Agent 能力• 利用 Google ADK / Vertex AI 等平台打造具備推理能力的 AI 系統• 建構並優化 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，降低模型幻覺並提升知識準確度• 整合 Function Calling、Skills 等技術，建立具上下文理解與知識注入能力的智慧系統• 建立 LLM / Agent 評估機制與自動化測試工具，持續提升系統品質與可靠度• 推動 AI 在搜尋、客服、自動化分析與數據流程等場景的應用落地 【使用技術】• Python• SQL / Database Design• RESTful API• LLM Application Development• RAG Architecture• AI Agent Systems• Prompt Engineering 加分技術：• GCP（Vertex AI / Google ADK）• Vector Database（Pinecone / Weaviate / Vertex AI Vector Search）• LLM Evaluation Framework（RAGAS / DeepEval / LangSmith）

【計畫介紹】Turing Plan 以計算機之父 Alan Mathison Turing 為名，尋找最頂尖的技術研發落地與科研專案管理菁英。本計畫在職培訓為期兩年，期間年薪百萬起，以人工智慧技術為核心，打造多元金融場景的科技應用，並有機會參與科技策略的制定，推動集團未來的科技發展！於培訓過程中累積實戰經驗，探索個人興趣與專精領域，培訓結束後在原崗位持續深化專精領域，並將成果導入集團各大業務體系，創造實質影響。團隊迄今已上線數十個科技專案，如票據辨識、盜刷防詐、投資水晶球、iWish 等。【角色說明】本職位以技術研究為核心，工作內容涵蓋模型訓練、特徵工程、資料工程、上下文工程等，並持續關注建模技術與模型架構等研究趨勢。本職位不以系統開發與部署為主要職責，但需具備足夠的工程能力以獨立實現與測試自身的研究成果。此外，視需求參與團隊策略規畫等幕僚工作，協助擬定全集團科技策略方向(如 AI、資料策略等)。 【工作內容】 AI 研究方向與問題定義追蹤 AI 領域(包含 ML、Agent 等)研究趨勢，規劃具研究價值之技術方向 從專案與實務場景出發，提出可驗證的研究問題與技術假設 資料分析與模型設計進行資料分析、特徵設計與模型建構，實作並優化 AI 模型 / Agent 流程 分析模型行為與效能瓶頸，提出模型或資料層面的改進方向 實驗設計與技術可行性驗證執行問題定義、假設建立與結果驗證等流程，並完成技術文件產出 執行實驗、PoC 與模型比較，分析結果並評估技術可行性 Agentic 應用流程研究與優化設計與實作 Agentic 應用流程，涵蓋任務規畫、工具執行與 Multi-Agent 協作等 建立 Agentic 應用的實驗與評估流程，優化提示詞、上下文與工具設定 分享技術知識，提升團隊專業能力透過內部技術分享、文件撰寫與教學，促進知識交流並提升團隊技術能力 作為技術顧問，向公司內部單位提供技術建議與應用諮詢 【工作地點】 台北或台南擇一，面試地點將與工作地點相同 【履歷投遞】**職缺申請Tips：履歷隨到隨審，初審通過即安排面談，截至計畫人數招滿為止。 **本計畫另有「AI後端工程師」職位，歡迎探索更多職涯的可能性：https://www.cakeresume.com/companies/bank-sinopac/jobs/b7bed2**本計畫另有「AI專案管理師」職位，歡迎探索更多職涯的可能性：https://www.cake.me/companies/bank-sinopac/jobs/aipm 【團隊文化】 - 新創團隊風氣，注重效率與生活平衡，內部組織扁平，討論風氣興盛，無階級之分 - 支持分享共好，每週 Lab Meeting 交流論文、Tech Scout Meeting 交流技術趨勢 - 鼓勵突破框架，不自我受限，每週可以有 20% 時間進行 Side Project 等其他學習

【核心職責】 作為產品團隊的數據大腦，您將透過量化分析來驅動商業決策，確保每一個產品改動都有數據佐證。 商業與營運診斷：深入剖析業務流程與系統運作，主動挖掘流程中的斷點與瓶頸 (Bottlenecks)，提出具體的優化策略。實驗設計與評估：主導 A/B Testing 與各類驗證實驗，從假設設立、變數控制到成效解讀，提供精準的產品迭代建議。指標體系建置：與 PM 及工程團隊協作，定義關鍵績效指標 (KPIs) 與埋點計畫 (Data Logging)，確保數據採集的完整性與一致性。跨部門顧問：扮演數據顧問角色，協助不同部門釐清模糊的商業需求，將其轉化為可執行的分析專案，並產出具洞察力 (Actionable Insights) 的報告。

1.依部門訂立之計劃, 落實執行, 達成目標. 當責大數據平台建立與維運, 提供有競爭力的資料運算環境, 提升公司競爭力 2.依據規劃建立大數據平台 3.開發維護資料整合介面, 讓資料存取有效率 4.日管維運, 建立 SOP, 維持系統穩定 5.新技術/開發框架評估與導入

300多萬人使用的雲端發票載具https://www.cinvoice.tw/簡單記帳APPhttps://apps.apple.com/tw/app/id1525674363英文知識王APP【工作內容】 發展道路：成為專注於分散式系統與平行運算領域的技術專家，打造巨量資料的後端架構。 設計並實現高效能的後端服務架構，處理高流量及大規模資料運算需求。開發並優化基於 MongoDB、Redis、Kafka 的系統架構。負責後端核心服務與大型分散式系統的開發與維運，支撐數據驅動的業務需求。撰寫與優化微服務，確保高效的 API 效能與穩定性。協助規劃與建置大型平行運算環境，提升系統的擴展性與處理效率。與產品、前端及數據團隊合作，實現技術需求並確保項目交付質量。

Perform qualitative and quantitative validation on risk models, including machine learning modelsAssess model logic, assumptions and technical approaches, and evaluate model implementation and performancePerform data analysis and data quality check on large data sets through the use and/or development of algorithms.Manage validation process, including planning, executing project activities, monitoring milestones, and controlling quality of deliverablesPrepare validation of reports and communicate to the management, auditors, and other related stakeholdersEstablish and review policies and procedural guidelines regularly

【 What You'll be Doing 】 Develop, operate, and monitor ETL and real-time data pipelines for data collection, cleansing, processing, storage, and analyticsDesign and maintain data schemas, and perform database performance tuningDevelop backend APIs and maintain data visualization platforms for SHOPLINE merchants

1. 參與雲端數據架構發展規劃，設計資料處理、儲存、分析架構，以符合數據科學、數據分析、行銷應用等發展。2. 負責地端數據轉換雲端 ETL Pipeline 開發與維護、DevOps 開發與維護。3. 負責雲端數據平台穩定及架構精進，以利數據應用發展。4. 負責雲端數據應用服務平台之監控/問題解決/維運升級。5. 數據應用相關 API 開發 。

1. 參與項目中的需求溝通，可視化分析，前端以及分析維度設計 2. 參與BI及大數據項目的實施工作 3. 參與系統需求討論，進行系統的概要設計及詳細設計 4. 負責項目中的數據倉庫開發、報表開發、儀錶盤開發

【工作內容】1.分析工廠機台生產數據併偵測問題或建置異常偵測模型。2.數據ETL、探索整併、預處理、分析、管理與建立data mart。3.執行大數據業務訪談，收集工廠單位需求。4.將廠端需求或提案轉成AI專案，提供解決方案，包括演算法開發及AI模型建置。◎依學經歷、科系、經驗相關性、特殊需求證照及專長等條件核敘個人薪資。