這是一個結合尖端 AI 技術與硬體工程領域的職位。我們正在招募具備熱情、能利用大語言模型 (LLM) 解決複雜工程問題的開發者。你將負責開發智慧代理人 (AI Agent)，整合內部技術文件與設計工具，直接輔助伺服器研發流程。
工作內容
1.AI Agent 架構設計與開發： 基於 LLM 開發具備任務規劃與執行能力的 AI Agent，用於輔助硬體工程師進行電路設計、零件選型及規範查詢。
2.RAG 系統建置與優化：負責檢索增強生成 (RAG) 系統開發，包含向量資料庫架構設計。
3.MCP 生態系整合： 利用 Model Context Protocol (MCP) 打造標準化接口，串接不同部門的知識庫與外部自動化工具（如 OrCAD 或其他相關模擬軟體）。
4.知識架構建置： 負責開發結合向量檢索與知識圖譜 (Knowledge Graph) 的 GraphRAG 系統，針對伺服器硬體組件間的複雜相依關係進行關聯建模。
5.研發流程自動化：將 AI 能力嵌入硬體開發生命週期，包含自動生成電路圖草案、零件選型推薦及規格合規性檢查。
6.輔助工具自動化： 開發自動化腳本或 API，將 AI 輸出結果整合進硬體設計流程，提高研發與驗證效率。
7.前瞻技術追蹤： 主動追蹤並評估最新的 AI 框架或技術。
※依學經歷、工作年資敘薪
工作經歷: 不拘
學歷要求: 大學、碩士
科系要求: 資訊工程相關、資訊管理相關、電機電子工程相關
語文條件: 英文 -- 聽 /中等、說 /中等、讀 /中等、寫 /中等
擅長工具: C#、C++、Python、VBA、MS SQL、VBScript
工作技能: 不拘
其他條件:
必備條件 (Must-have)：
1.程式語言： Python
2.LLM ： 深入理解 LLM 推理機制，並有 Function Calling / Agentic Workflow 的實作經驗。
3.以下技術熟悉一項即可
-RAG ： 熟悉RAG完整流程與優化策略，如 Hybrid Search, Rerank, Query Transformation；精通至少一種向量資料庫，如 ChromaDB, Qdrant。
-知識工程與圖架構： 具備構建與查詢知識圖譜的經驗，並熟悉至少一種圖資料庫（如 Neo4j, FalkorDB, 或 NebulaGraph），了解如何從非結構化技術文件中提取實體與關係 (Entity-Relation Extraction)。
-工具協議整合：深入理解 Model Context Protocol (MCP) 核心概念，具備開發對應 MCP Server 或 Client 的經驗，能利用 MCP 實現 LLM 與外部研發工具（如 EDA 工具、內部 API 或資料庫）的標準化串接與數據交換。
4.熱忱與自學： 具備極強的技術敏感度，能自我學習並更新AI 技術。
5.具備良好的邏輯思維與獨立解決技術問題的能力。
加分條件 (Nice-to-have)：
1.熟悉 伺服器硬體組成 (如 CPU, Memory, PCIe, Power Supply 等知識)。
2.有電路設計或 PCB Layout 輔助工具開發經驗。
3.開發維運： 熟悉 Docker 容器化部署及 CI/CD 流程。
4.熟悉雲端平台部署 (AWS, Azure, 或 GCP) 與向量資料庫維運。
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