AI Engineer AI 工程師

我們正在尋找一位對 AI 落地應用充滿熱情、具備紮實工程能力的 AI 工程師，核心任務是驅動 AIE4x（AI Expert for Everything）產品線的技術開發與持續優化。你將直接參與一個從架構設計到實際部署的全端 AI 平台，讓 AI 真正在企業環境中運作，而不只是停留在實驗室。

LLM 應用開發：

• 設計並開發基於大型語言模型（LLM）的企業 AI 應用，包含 RAG（檢索增強生成）架構、Prompt Engineering 與 Agent 工作流程設計
• 開發並優化 WiLMStudio 領域專用 LLM，涵蓋模型微調（Fine-tuning）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）與領域適應（Domain Adaptation）
• 設計並維護 WiKMDB 知識記憶資料庫，包含向量資料庫建置、短中長期記憶分層架構與自動更新機制

系統架構開發：

• 參與 WiClaw AI Hub 核心元件開發，包含 K8S Master/Worker Node 架構、動態擴展（Auto-scaling）與負載平衡機制
• 建立並維護 Smart Router 模型路由機制，根據使用情境自動選配最適合的 LLM 模型
• 負責 API 介面設計與整合，串接 Web Application、LINE／WhatsApp 等社群平台渠道
• 執行模型效能評估（Evaluation）與品質監控，持續優化模型回覆品質與推論速度

地端部署與維運：

• 負責全地端（On-premise）AI 系統的部署、封裝與安裝流程優化，確保客戶能開箱即用
• 建立 OTA 模組化升級機制，確保 AI Hub 與 LLM 模型可獨立升級而不影響既有知識
• 協助企業客戶導入技術支援，排查並解決地端環境的相容性問題

研究與創新：

• 持續追蹤 LLM、RAG、Agent 等 AI 領域最新研究與開源社群動態
• 評估並引入新技術與工具，推動產品技術競爭力持續進化

• 2 年以上 AI／ML 工程或後端開發相關經驗
• 熟悉 Python，具備 LLM 應用開發實務經驗（LangChain、LlamaIndex 或同等框架）
• 具備 RAG 系統設計與實作經驗，熟悉向量資料庫（如 Chroma、Qdrant、Weaviate、Milvus 等）
• 了解主流開源 LLM（如 LLaMA、Mistral、Qwen 等）及模型推論框架（Ollama、vLLM、llama.cpp 等）
• 具備 Docker 容器化與基本 Kubernetes 操作能力
• 具備 RESTful API 設計與開發能力
• 邏輯清晰、能獨立解決問題，具備良好的程式碼品質意識

• 有 LLM Fine-tuning 或 Knowledge Distillation 實務操作經驗（LoRA、QLoRA 等）
• 熟悉 AI Agent 框架設計（如 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等）
• 有地端（On-premise）AI 系統部署經驗，了解 GPU 資源管理與推論優化
• 具備 K8S 進階操作能力，有 Auto-scaling 與多節點叢集管理經驗
• 熟悉資訊安全與資料加密機制，具備企業級資料保護意識
• 有參與開源 AI 專案貢獻或個人 AI Side Project 作品集
• 對企業 AI 落地應用有高度興趣，理解中小企業導入 AI 的實際挑戰與需求

🧘 工作生活平衡，不只是口號

我們真心相信，休息是為了走更長遠的路。公司特別訂定「休假獎勵制度」，鼓勵每位同仁確實把假休完——不是掛在帳上的數字，而是真正放鬆、充電的時間。當你在年度內將假別全數執行完畢，公司將發給一次性獎勵金，讓你的休假更有感。

📚 持續學習，公司陪你一起長大

我們希望每位夥伴都能在 WiSING 不斷成長。公司設有「外部教育訓練補助制度」，支持同仁主動進修、提升專業技能。無論是參加研討會、取得證照或報名課程，只要與工作發展相關，公司都樂意與你共同投資這份成長。

✨ 活力假，給你多一點喘息空間

除了勞基法規定的法定假別之外，公司額外提供「活力假」，讓你在需要的時候，真的能好好照顧自己。我們希望每一位夥伴都能以最好的狀態出現在工作上——而那需要你先好好照顧自己。