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Job Summary: As a Machine Learning Engineer, your responsibilities will include designing, developing, and deploying machine learning models and algorithms to address complex challenges and improve our products and services. Additionally, you will play a key role in AI-enhanced customer service. You will collaborate closely with data scientists, software engineers, and domain experts to implement state-of-the-art machine learning solutions. As a Machine Learning Engineer, your responsibilities will include designing, developing, and deploying machine learning models and algorithms to address complex challenges and improve our products and services. Additionally, you will play a key role in AI-enhanced customer service. You will collaborate closely with data scientists, software engineers, and domain experts to implement state-of-the-art machine learning solutions. Key Responsibilities: Model Development: Design, build, and maintain scalable machine learning models and algorithms.Data Analysis: Analyze and preprocess data from various sources to prepare it for model training.Model Training Evaluation: Train, validate, and tune machine learning models to achieve optimal performance.Deployment: Deploy models into production and integrate them with existing systems.Monitoring Maintenance: Monitor model performance in production and update models as necessary to ensure they remain accurate and relevant.Collaboration: Work with cross-functional teams, including data scientists, software engineers, and product managers, to understand requirements and deliver solutions.Research: Stay current with the latest developments in machine learning and AI to continuously improve our technology stack.

公司介紹： 我們的客戶是一家領先的金融科技公司，致力於通過數位、數據和技術推動整體轉型。公司正在積極打造數據驅動文化，以成為提供卓越金融服務的科技公司為目標。公司環境開放創新，鼓勵員工發揮創造力，實現職業理想。 JD: 1. 機器學習、深度學習或統計分析模型專案開發 2. 配合數據技術發展目標，研究與實作可落地應用之新興數據模型技術 3. 協助數據轉型，規劃end-to-end的數據應用解決方案 4. 當負責之數據服務被設定為""不能中斷""之服務等級，則需配合維運團隊於非上班時段on call以便即時處理問題，確保服務穩定。

以「釋放製造業的潛力」為使命，致力於推動製造業的數據平台產品。 2022 年透過機器學習等多種技術，將製造業中極為重要的圖面數據進行結構化，並與各類資訊連結，讓圖面能夠作為資訊資產被靈活運用。該產品目前已被日本國內眾多大型製造商與加工公司廣泛採用，成長迅速。 自 2023 年起，我們也開始向海外市場拓展，包括美國、泰國、越南等地，加速推進全球佈局。 未來，我們將不只限於圖面資料，而是致力於透過科技手段，重現與整合製造業的專業知識，實現跨部門、跨企業的整體最適化。【工作內容】 MLOps 工程師將與機器學習工程師密切合作，負責建構、維護與營運能夠穩定提供機器學習與數據科學模型的系統基礎架構。此外，您也將引領建立數據收集管線，並推動數據資產活用。 以下為工作內容示例，實際工作項目不僅限於此，入職後的工作範疇將依據您的技術能力、專業知識與經驗共同討論決定： 建構支援機器學習模型推論的 API 與 Batch 運行環境，及使用 CI/CD 進行部署的系統架構 在正式環境中執行監控、效能調校等提升 Site Reliability 的相關開發 使用 Vertex AI 或 Argo Workflow 建立、維護與運營機器學習處理流程（Pipeline） 最佳化推論與訓練平台的成本效益 與建模人員、平台工程團隊進行有效溝通，並將相關流程進行文件化與制度化 ■ 使用語言 前端：TypeScript 後端：Rust、TypeScript、Python ■ 框架與函式庫 前端：React、Next.js、WebGL、WebAssembly 後端：Rust（axum）、Node.js（Express、Fastify、NestJS）、PyTorch ■ 基礎架構 Google Cloud、Google Kubernetes Engine（GKE）、Anthos Service Mesh ■ 資料庫／資料倉儲 CloudSQL（PostgreSQL）、AlloyDB、Firestore、BigQuery ■ API GraphQL、REST、gRPC ■ 監控與效能追蹤 Datadog、Sentry、Cloud Monitoring ■ 環境建置 Terraform ■ CI/CD GitHub Actions ■ 認證管理 Auth0 ■ 開發工具 GitHub、GitHub Copilot、Figma、Storybook ■ 團隊溝通工具 Slack、Discord、JIRA、Miro、Confluence

公司介紹 這是一家高速成長的 AI 新創團隊，專注於 Physical AI 與 Industrial AI 的落地應用。團隊致力於打造能將真實世界工業環境快速轉換為高擬真模擬場景的 AI 平台，讓 AI 能在虛擬環境中進行訓練與策略優化，最終部署至真實工業系統。 公司產品結合 3D Simulation、Digital Twin 與 Reinforcement Learning 技術，讓企業可以在虛擬世界完成複雜系統的訓練與測試，大幅降低現實環境的成本與風險，並加速智慧製造與自動化的導入。 團隊由多位具創業與深度技術背景的成員組成，目前已獲得 國際級 AI 科技公司與知名投資機構支持，並與高端製造及半導體產業合作。工程師將有機會參與 AI + Simulation + Robotics 的前沿技術應用，直接將研究級技術落地至真實世界場景。 工作內容 作為 Senior Reinforcement Learning Engineer，你將負責透過強化學習技術優化自動化系統與工業場景中的 AI 決策能力，並在模擬環境中訓練可部署於真實世界的 AI 模型。 你將有機會參與 AI 在 工業自動化、機器人與智慧製造場景中的實際應用。 主要職責包含： 在 NVIDIA Isaac Sim 等模擬平台上建立與訓練強化學習模型 設計並實作 state space、action space 與 reward function 開發與優化 RL policy（如 Q-learning / Policy-based methods） 與 AI / Simulation / 3D 團隊合作進行系統模擬與模型訓練 持續調整模型與參數，提升策略效率與系統穩定度 將模擬環境中的最佳策略導入實際工業系統 使用技術 Python PyTorch / TensorFlow Reinforcement Learning Algorithms NVIDIA Isaac Sim Simulation / Digital Twin Robotics / Automation Systems

公司介紹 我們的客戶是一家專注於 Physical AI 與數位孿生（Digital Twin）技術 的 AI 新創團隊，致力於打造能夠讓 AI 在虛擬環境中訓練、學習並優化決策的下一代平台，並將最佳策略部署回真實世界場域。 團隊核心技術結合 AI、3D 模擬、運籌優化與大型場域建模，應用於智慧製造、自動化物流與高精密產業等場景，協助企業在虛擬工廠中完成策略模擬與 AI 訓練，大幅提升建置效率與營運決策能力。 公司獲得 國際 GPU 生態系與多家產業資本支持，並與大型科技與製造企業合作，是少數專注於 Sim-to-Real / Real-to-Sim AI 應用落地 的技術團隊。 如果你對 AI + Simulation + Robotics / Automation 的跨領域技術有興趣，這將是一個能直接參與核心產品與演算法設計的機會。 工作內容 你將加入核心演算法研發團隊，負責設計並優化應用於 大型數位孿生場域的演算法模型，協助解決複雜環境中的路徑規劃、排程與資源配置問題。 主要職責包含： 建立與設計演算法模型（如圖論、網格建模、路徑規劃或優化模型） 從 3D 環境與場域資料中建構抽象模型並設計解法 設計並實作高效能演算法模組（Python 為主） 使用 GPU 加速工具優化大型資料處理或模擬效能 與產品與工程團隊合作，將演算法整合至平台系統 測試與評估不同策略表現並持續優化 使用技術 Python CUDA / GPU Parallel Computing PyTorch Algorithm Design / Data Structures Graph Theory / Path Planning 3D Simulation / Digital Twin Optimization / Scheduling

公司介紹 一家深耕軟體研發多年的國際化技術團隊，專注於打造高效能資料系統與即時交易相關平台，產品與服務橫跨多個海外市場。團隊致力於將資料工程與機器學習技術落地於實際商業場景，透過大規模資料分析與智慧化模型，提升系統效率與風險識別能力。 公司工程文化重視技術討論與跨團隊合作，工程師不僅負責模型開發，也能參與資料架構、系統設計與模型部署，直接看到技術對產品與業務帶來的實際影響。此外，公司採 Hybrid 工作模式，並提供完善的辦公環境與員工福利，打造兼具效率與生活品質的研發氛圍。 工作內容 從大型資料庫中進行資料擷取、清理與分析，建立可用於模型訓練與分析的資料基礎 設計並開發基於 資料探勘與機器學習技術 的內部自動化系統與工具 協助將機器學習模型部署至實際產品或系統環境，並確保系統穩定運行 與工程、產品與資料相關團隊合作，提供 ML 技術建議並評估模型應用場景 持續優化資料處理流程與模型效能，提升系統整體效率 技術環境 Programming / ML：Python、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn Data / Database：SQL、大型資料庫資料處理 Infrastructure：Linux、Shell Script、Docker / Container Machine Learning：Regression、Neural Network、Decision Tree、Clustering、Dimensionality Reduction

公司介紹｜About the Company 我們是一家深耕本土數十年的大型金融機構，現正積極推動AI數位轉型，從基礎數據整合到前線業務導入生成式AI應用，目標打造具預測性、個人化與自動化的智慧金融產品與服務。你將加入的是AI應用發展團隊的核心角色，參與企業級AI導入，並建構模型落地流程，是結合技術深度與產業影響力的理想舞台。 工作內容｜What You'll Do 主導並設計企業級AI應用場景與技術解決方案（如推薦系統、精準行銷、個人化服務） 開發與部署機器學習/深度學習/生成式AI模型，並負責模型上線、維運、效能監控 與內部跨部門協作，深入了解業務需求並轉化為可實作模型規格 領導大型AI導入專案，擔任內外部溝通窗口，控管進度與成效 持續關注並研究AI技術，如Gen AI、RAG、AI Agents、自動化機器學習等，並評估其在金融業務中的應用可能性 技術使用｜Tech Stack 語言與框架：Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 資料處理：Numpy, Pandas 資料庫：Oracle, MS SQL Gen AI 技術：LangChain, RAG 架構, AI Agent 專案管理與溝通：跨部門需求對焦、POC設計與內部教育訓練

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

我們正在尋找一位充滿熱情與創新精神的 AI 工程師，與我們攜手探索AI的前沿技術，打造創新解決方案，推動 AI 技術的落地與實踐。【你將負責的任務】研究與應用前沿技術* 深入研究前沿的 AI 深度學習技術，包括但不限於大型語言模型（LLM）、強化學習（RL）、模型微調（Fine-tuning）等。* 將最新研究成果轉化為實際解決方案，解決業務場景中的挑戰。AI 系統設計與開發* 使用主流 AI 框架（如 PyTorch、scikit-learn）設計並實現符合公司需求的 AI 功能。* 針對不同業務場景（如數據分析、電腦視覺等），開發專屬 AI 解決方案，並應用於技嘉硬體設備或內部系統（例如智慧客服）。技術趨勢追蹤與導入* 持續關注全球 AI 領域的最新技術與研究成果。* 快速評估、篩選並導入具潛力的解決方案。全流程 AI 產品開發* 參與從數據蒐集、特徵工程、模型設計、訓練到部署的完整產品開發流程。* 確保系統效能與穩定性，並負責 Prototype 的開發與驗證。跨部門協作與支持* 與工程師、PM、業務團隊緊密合作，確保 AI 產品成功落地與商業化。【你將獲得的機會】 技術挑戰與成長空間 * 面對並解決業界最前沿的技術難題，持續拓展你的專業技能。 * 豐富資源與專業培訓 提供業界領先的開發資源與充足的計算資源。 * 享有多元的學術交流與技術培訓機會。 開放與友善的工作環境 * 扁平化組織結構，溝通透明、鼓勵創新。 * 友善團隊氛圍，讓你的貢獻被充分肯定。 如果你熱愛 AI 技術，並希望走在技術的最前端歡迎加入我們！

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