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● 協助設計 CDP 資料架構與數據模型，整合多來源數據支援行銷自動化。 ● 協助執行數據指標定義（如延遲、吞吐量），使用 data observability 工具監控資料品質。 ● 協助開發 Kafka 或 Airflow 驅動的數據管道，執行批次或即時數據處理。 ● 使用 Delta Lake 或 Snowflake 支援數據湖/倉庫建置，執行基礎查詢與維護。 ● 協助優化數據處理流程，提升管道穩定性與效率。 ● 執行 ETL/ELT 流程的日常維護，報告異常並協助改進。 ● 具備良好的溝通與團隊合作能力，願意與資料工程、行銷、產品團隊學習與協作。 ● 能理解業務需求，執行基礎問題排查與解決。

利用AI技術(機器學習、自然語言處理、影像處理等技術)，解決供應鏈與物流產業問題，包含AI演算法設計、分析、處理、開發與驗證。 供銷鏈問題如:銷售/採購/補貨預測、定價規劃、展店預測、貨價陳列規劃、對話翻譯、虛擬語音客服、產品的個人化推薦、數位行銷圖文生成以及消費者在門市內活動偵測等… 物流問題如:出貨預測、揀貨規劃、補貨規劃、物品辨識、單據辨識等…

1.船艇電路系統/設備佈接線安裝 ★正式員工福利★ 1.【最高年薪】配合公司生產進度「達標」，全年度最高可領到18.35個月的”全薪”。 2.【現場加班專案獎金】配合公司加班之現場人員，加班工時達標後，另外發給。 3.【每月育兒補助】0～6歲補助5000元/每位、7～11歲補助1,000元/每位，在這生育低的時代，公司幫你養小孩，讓你無後顧之憂。 4.【五星級員工休息室】員工每月發給500元購物金，以及無限供應的現磨咖啡，讓你隨時隨地都能補給體力，活力滿滿。

1.　個人端軟、硬體檢修及測試安裝。 2.　保固維護設備維修。 3.　熟悉PC、Printer等。 4. 協助客戶相關事務 5.　Helpdesk。

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開發智慧機器人影像AI技術，參與下列一至多項技術研發: 1. VLM視覺語言模型導航、LBM大型行為模型導入。 2. 2/3D視覺模組整合，應用於機器人(如手臂/足型/專用形等)。 3. 影像即時追蹤與地形分析技術。 4. 多機協作編隊與群控技術。 5. Omniverse仿真模擬驗證平台驗證。 6. 多足機器人實機整合開發。

一、設計與開發 RAG 流程（Retrieval-Augmented Generation） 建置 GenAI 應用所需的 RAG 流程，包括： 　- 資料處理：轉換各種格式（如文本、圖像、程式碼）為模型可解析的結構 　- 向量嵌入：將處理後資料轉為向量表示，並儲存於向量資料庫 　- 相似度檢索：根據使用者查詢，在向量資料庫中搜尋最相關的內容 　- 提示強化：將檢索結果整合至 LLM 輸入提示中，提升生成結果品質 　- 結果產生：透過 GenAI 模型生成最終回應 評估並選擇合適的嵌入模型與向量資料庫（如 Pinecone、Milvus），持續優化流程效能與準確性 二、建置與維護向量資料庫 部署並設定向量資料庫系統，依據需求設計資料結構（schema） 開發資料導入、更新、自動化維護相關工具與腳本 監控資料庫效能與資源使用，進行調校與最佳化 三、開發與優化向量嵌入模型 根據應用場景選擇適合的嵌入模型 利用工具（如 SentenceTransformers）進行模型訓練與微調 監測模型準確性與表現，進行優化與迭代 四、提升 GenAI 應用準確性與可靠性 利用 RAG 技術降低模型產生幻覺（hallucination）的機率 確保模型生成內容具備事實性、準確性與一致性 建立監控與評估機制，強化系統回應品質 五、跨部門協作與技術溝通 與 GenAI 工程師、資料科學家、產品團隊密切合作，確保系統設計符合實際需求 以簡潔方式向非技術同仁說明 RAG 與向量技術的核心概念與應用價值 六、技術研究與持續進修 追蹤 RAG 架構、向量資料庫、嵌入技術等相關領域的最新發展 研究新穎的相似度搜尋算法與嵌入技術應用 參與社群活動、技術論壇或研討會，拓展專業視野

一、GenAI 應用設計與開發 規劃並帶領團隊設計創新的 GenAI 應用，涵蓋以下核心場景： 　- 內容生成：自動撰寫文案、產生程式碼、翻譯語言、生成音樂與影片等 　- 數據分析：從海量資料中提取洞見，實作預測模型、生成動態報表 　- 智慧客服：建構 AI 聊天機器人、推薦系統、自動回覆模組 　- 教育科技：開發互動式學習工具、自適應學習平台、自動批改系統 根據應用需求選擇合適的 GenAI 模型（如 GPT-4、Gemini、Claude），並進行微調與最佳化 運用相關開發框架與工具（如 LangChain、Python、TensorFlow）實作應用 領導 GenAI 系統與企業內部平台的整合與佈署 二、跨部門協作與技術溝通 與產品經理、UI/UX 設計師、資料科學家、IT 團隊等協作，推動專案開發進度與品質 能以業務導向思維，向非技術團隊清楚說明 GenAI 應用的原理、效益與限制 擔任團隊與高階管理層之間的技術橋樑，提出具可行性的技術建議與決策支持 三、技術研究與知識傳承 持續追蹤全球 GenAI 技術發展趨勢、主流模型演進（如 GPT、Claude、Mistral 等）與最佳實務 深入研究模型訓練、推論效率、提示工程、RAG 等核心技術 推動團隊內部技術分享、建立知識庫、鼓勵參與技術社群與研討活動 四、團隊領導與品質管理 建立技術標準與開發流程，確保 GenAI 應用的穩定性、可維護性與可擴展性 帶領團隊撰寫高品質技術文件與 API 文件 指導應用測試與部署流程，主導關鍵問題除錯與技術瓶頸排解