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公司介紹 我們是一家深耕金融科技與資料智能應用的技術團隊，正積極將 大型語言模型導入高風險、高標準的實際業務場景。不同於單純模型實驗，這裡更關注 AI 是否「可靠、可驗證、可長期運作」。 團隊由資深工程與資料背景成員組成，文化務實、重視工程品質，並持續投入 AI Safety、模型評測與自動化流程，打造能被真正信任的生成式 AI 系統。 工作內容 設計並開發 LLM / RAG 系統的自動化評測工具與流程 建立模型多維度評分機制（Accuracy、Relevance、Faithfulness、Consistency） 將評測流程整合至 CI/CD（Jenkins / GitLab CI），確保模型版本品質穩定 與業務及資料團隊合作，建立高品質 Golden Dataset 與 Synthetic Data 執行 Prompt Injection、Jailbreak 等 LLM 安全與紅隊測試 分析失敗案例，協助定位 Retrieval 或 Generation 問題，驗證修復成效 使用的技術 Python、Pytest / unittest LLM / RAG Framework：LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel 資料分析：Pandas、NumPy、Visualization Tools 評測框架：RAGAS、TruLens、DeepEval、Promptfoo（加分） CI/CD、Git Docker / Kubernetes（加分）

1. 規劃並執行測試計畫與測試案例，確保產品功能、流程與規格符合預期。2. 撰寫並維護自動化測試腳本（UI／API），提升測試效率、穩定性與可重複性。3. 設計與執行功能測試、整合測試與回歸測試，確保功能調整不影響既有系統。4. 與 RD／PM 協作釐清需求與測試重點，及早發現潛在風險與規格落差。5. 分析、回報並追蹤缺陷，協助問題重現、驗證與品質改善。6. 持續優化測試流程與測試工具，逐步提升測試覆蓋率與自動化比例。7. 彙整測試結果與測試報告，協助團隊掌握產品品質狀況。8. 協助團隊建立品質意識，提升整體軟體品質與交付穩定性。

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