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HOYA BIT 致力成為加密貨幣初學者的最佳信任夥伴，我們致力研究加密貨幣的解決場景，並針對用戶需求提供解決方案，讓加密貨幣便利每個人的生活! ▎經營理念 享受工作與生活 當你踏入 HOYA BIT 後，你會發現我們致力讓員工創造與突破，高成就感與高報酬是讓每一個夥伴全力以赴的原動力! 高度成長與不斷創新 HOYA BIT 鼓勵每一位的夥伴不斷創新，唯有求新求變才能撼動市場，為此我們也提供每位夥伴學習經費，並透過每個月的內部交流及外部講座提升每一個夥伴的能力！ 客戶至上的服務模式 由於 HOYA BIT 是主打新手友善的加密貨幣交易所，所以我們以積極熱情的精神來服務我們的客戶，並致力透過每一個用戶的回饋來改善 HOYA BIT 的產品及服務，唯有熱情擁抱用戶，才能得到用戶的最高信任。 ▏我們相信越好的人才就需要越少的管理，所以在管理上我們只要求夥伴們尊重會議所決定的專案期程，在過程中若遇任何困難都請「即時提出」、才能「及時解決」，在辦公部份我們也致力打造讓大家都能舒適工作的環境。 ▏

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。

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

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

公司簡介 我們是一間專注於「生成式 AI 應用」的軟體新創，致力於打造能大幅降低人力成本、提升營運效率的智慧客服與自動化銷售解決方案。核心產品為基於 LLM GPT 的智能客服系統，已導入多家跨境電商、平台服務、消費品牌，並與全球頂尖 CRM、社交平台及 AI 工具公司合作。公司正快速成長中，誠摯邀請對 NLP 與 AI 商業應用有熱情的技術人才加入，一起打造世界級 AI 產品。 工作內容 你將成為 AI 團隊核心工程師，負責以下任務： 優化 Chatbot 的對話效能，特別是針對負向回饋自動優化模型與回應品質 訓練與調整 NLP 模型，如情感分析、意圖辨識、回應生成等深度學習應用 開發即時效能監控與預警系統，追蹤回應時間、滿意度、完成率等關鍵指標 分析大量對話紀錄，提出數據洞察，驅動產品優化方向 規劃與執行 A/B 測試，驗證不同模型與策略的效益 若有興趣，亦可參與 MLOps、雲端部署或強化學習相關項目發展 使用技術 語言與框架：Python、TensorFlow、PyTorch、SQL 雲端平台：AWS、GCP（擇一熟悉即可） 資料科學與分析：Pandas、Sklearn、統計分析與資料視覺化工具 開發流程：Git、unit testing、code review、CI/CD 產品場景包含多語系 NLP、客服任務導向對話、情緒分析與語意理解等

🌟高流量🌟國際社群軟體開發商，致力於開發以地緣為主的社群平台，擁有將近五千萬人次下載量、數十億影片瀏覽次數，用戶遍及全球。比起關注遙遠的地點發生了什麼事，人對於發生在自己生活周遭的事物更有興趣。人們在這些熟悉的地方最有親切感與歸屬感，也因此關切在此發生的一切。我們藉由地緣結合短影片及區域話題群組探索生活周遭的新鮮事物，與所在地點有更深入的連結。🗣️新產品 AI Friend去年推出北美市場，與 ChatGPT 一問一答、整理資訊的模式不同，更像是朋友，能記住你的相關訊息，像是朋友的生日、最近的聊天內容等。該產品由一支20多人組成的AI團隊開發，已經研發多年。 如果你喜歡快節奏的工作模式，或者你希望擁有值得奮鬥的人生目標；想參與產品的快速成長，並期待在大流量的社群平台中獲得成就，歡迎聯繫我們。 工作簡述 我們正在尋找一位充滿熱情且技術熟練的AI工程師加入我們的團隊，負責設計、開發和實施人工智慧解決方案。你將與跨職能團隊合作，利用機器學習、深度學習和資料分析技術來解決複雜問題並推動產品創新。 工作內容 設計並開發AI模型，包括機器學習和深度學習演算法，用於解決業務需求。清理、預處理和分析大規模資料集，確保模型輸入資料的品質。將AI模型整合到現有系統或應用程式中，並優化其效能與可擴展性。與資料科學家、軟體工程師和產品經理合作，定義專案目標並交付成果。持續監控和改進已部署的AI系統，確保其準確性和可靠性。研究最新的AI技術和趨勢，並提出應用於公司產品的創新建議。撰寫清晰的技術文件，記錄模型開發過程和部署細節。 此職務的必要條件 至少2-3年AI、機器學習或相關領域的實務經驗。程式語言：熟練掌握Python，熟悉相關套件（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Pandas等）。技術能力：深入理解機器學習演算法（例如回歸、分類、叢集）和深度學習框架（例如CNN、RNN、Transformer）。熟悉資料處理和特徵工程技術。有雲端平台經驗（如AWS、Google Cloud、Azure）者佳。問題解決能力：能夠獨立分析並解決技術挑戰。團隊合作：具備良好的溝通能力和跨部門協作經驗。學歷：電腦科學、資料科學、數學、工程或相關領域的學士學位（碩士或博士學位尤佳）。 加分條件： 有自然語言處理（NLP）、電腦視覺或強化學習的專案經驗。熟悉大數據工具（如Hadoop、Spark）或容器技術（如Docker、Kubernetes）。已發表過AI相關論文或擁有開源專案貢獻。 工作內容： 1. 資料分析(領域資料洞悉、特徵選擇、資料前處理等) 2. 機器學習或其他相關演算法開發, 維運 3. 機器學習模型改善以及效能調校 4. 開發以及部署高度可擴展的機器學習模型 5. 使用資料整合平台(如AirFlow) 建立 MLOps 管線

誠品致力於打造結合文化、閱讀與生活的全通路生態圈，透過數位創新提升顧客體驗，實現線上與線下服務的無縫整合。我們正在尋找一位 資深 AI 工程師，您將不僅僅是開發模型，更是技術架構的設計者。您將運用電腦視覺（CV）與機器學習技術，結合 MLOps 工程思維，解決真實零售場域的挑戰（如人流分析、智慧營運），為線上下融合的新商業模式打造穩固的技術基石。 【工作任務】 將主導模型的完整生命週期，重點在於工程落地與架構設計： 1.主導模型落地與架構設計： 負責將 CV/ML 模型部署至零售服務中（Cloud 或 Edge），並在延遲、成本與準確度之間做出最佳的工程權衡。 2.建置 MLOps 閉環（Loop）： 設計自動化的監控機制，針對 Data Drift 與模型衰退建立告警，並規劃自動化再訓練（Retraining）與版控流程，確保服務長期穩定。 3.跨團隊技術整合： 與 Product、Backend、Data Team 深度協作，定義 Schema 與 Data Contract；將技術語言轉化為商業指標，確保 AI 解決方案符合零售業務需求。 【必備條件】 1.精通 MLOps 部署體系： 熟練掌握 Model Packaging、Docker 封裝、相依性管理，並具備 CI/CD 自動化部署管線的建置經驗。 2.極致的推論效能優化： 具備 Batching、Async/Concurrent 處理、Caching 設計能力；熟悉 GPU/CPU 資源調校，能執行壓力測試並解決效能瓶頸。 3.全方位的可觀測性（Observability）： 能設計完整的 Log/Metric/Trace 系統，監控服務延遲、錯誤率與資源吞吐，並建立高效的故障排查流程。 4.資料治理與模型維運： 具備處理 Data Drift/Outlier 的實戰經驗，能制定監控閾值與回饋迴路，推動模型版本更新與回滾策略。 5.紮實的 ML 理論與實作： 對常見模型原理、Overfitting/Regularization 有深刻理解，能正確選用並解讀評估指標，不盲目追求 SOTA。 【加分條件】 電腦視覺（CV）實戰經驗： 在影像分類 (Classification)、物件偵測 (Detection)、分割 (Segmentation) 或追蹤 (Tracking) 領域有實際落地經驗者優先。 【具備特質】 Impact Result Driven： 以「解決問題」為核心，能在資訊不完整下建立假設、快速驗證並推進迭代。 Resilience (抗壓與適應)： 面對原始資料、需求變更與模型退化等真實挑戰，並視為優化系統的機會。 Technical Communication： 溝通邏輯清晰，能向利害關係人清楚說明技術決策的 Trade-off (如：準確率 vs. 延遲/成本)。 Growth Mindset： 對 CV/ML 新技術保持熱忱，能主動追蹤新演算法，並快速透過小型實驗驗證其商業價值。 【技術環境】 Languages Tools: Python, Docker, Git, Linux Frameworks: PyTorch / TensorFlow

1. 開發生成式AI相關應用2.協助資料收集、清理與處理文本/音檔資料]3. 參與 LLM 與語音模型(如 Whisper) 的微調與優化4. 協助開發與測試模型、提升文本生成與語音辨識的準確性與相關性5. 研究並嘗試不同的模型整合與優化方法6.其他主管交辦事項*必要技能: 1. 熟悉機器學習、自然語言處理(NLP)、向量資料庫或 RAG 技術有基礎理解2. 熟悉 Python，並了解基本的機器學習/深度學習工具(如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn任一皆可)3. 對LLM或語音AI模型有興趣，願意投入研究與實作，具備良好學習能力及問題解決能力