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業技術研究院綠能所高速流機研究室誠徵資訊系統研發工程師，肩負重要使命。本職主要工作任務如下： 1.負責冷暖空調資訊系統之全生命週期管理，包含系統架構設計、開發、及持續維運 2.協助支援並維護既有冷暖空調資訊系統，支援運算系統模組、資料介面與部署設計等相關技術課題 3.主導多租戶管理架構、前後端混合模式等關鍵技術之研發，以期提升系統彈性與可擴充性 4.整合軟體與硬體資源，打造具備高度可靠性與前瞻性的冷暖空調服務系統

1.建置、維運與優化 Kubernetes（K8s）叢集平台，管理 CPU 與 GPU 伺服器資源，確保系統穩定與高可用性。 2.建立與維護 GPU 計算環境，整合容器化技術（Docker、NVIDIA Container Toolkit 等）以支援各類運算與視覺化應用。 3.支援 Omniverse 與數位孿生（Digital Twin）相關應用之部署與系統整合。 4.VMWare的管理。 5.規劃叢集網路、儲存與資源調度機制，確保平台效能與擴充能力。 6.建置與維運系統監控與告警機制（如：Prometheus、Grafana 等），監控系統資源與服務狀態。 7.建立自動化部署與維運流程（CI/CD），提升系統部署效率與維運品質。 8.撰寫系統文件與操作流程，協助排除系統問題並確保平台穩定運作。

1.建置、維運與優化Kubernetes（K8s）叢集平台，管理CPU與 GPU伺服器資源，確保系統穩定與高可用性。 2.建立與維護GPU計算環境，整合容器化技術（Docker、NVIDIA Container Toolkit等）以支援各類運算與視覺化應用。 3.支援 Omniverse 與數位孿生（Digital Twin）相關應用之部署與系統整合。 4.建置與維護 WebRTC 即時串流平台，支援遠端互動式 3D 視覺化與多使用者連線。 5.規劃叢集網路、儲存與資源調度機制，確保平台效能與擴充能力。 6.建置與維運系統監控與告警機制（如：ometheus、Grafana 等），監控系統資源與服務狀態。 7.協助研究與開發團隊部署 AI、3D 模擬、資料處理等應用服務，並進行效能優化。 8.建立自動化部署與維運流程（CI/CD），提升系統部署效率與維運品質。 9.撰寫系統文件與操作流程，協助排除系統問題並確保平台穩定運作。

《工作內容》 1. 負責雲端與邊緣運算平台之基礎架構建置、部署與維運，聚焦 Kubernetes、K3S 與 KubeEdge 架構整合。 2. 規劃並開發邊緣節點管理、工作負載佈署、服務治理、資源監控與異常排除機制。 3. 建立 CI/CD、自動化部署與 Infrastructure as Code 流程，提升開發與維運效率。 4. 與 AI、系統軟體與應用團隊協作，支援容器化服務於雲邊協同場域之落地。 《職務亮點/優勢》 1. 參與雲邊協同與智慧場域之核心平台建設，技術可落地於多元產業應用。 2. 深入實作 K8s / K3s / KubeEdge 與 Edge Native 架構，累積前瞻基礎設施能力。 3. 有機會結合自動化維運、可觀測性與平台工程實務，打造可擴展的研發平台。

《工作內容》 1. 負責視覺語言模型（VLM）、大型語言模型（LLM）與 Agentic AI 系統之研發、整合與驗證。 2. 建構多模態推論流程，整合影像、文字、文件等資料，發展具任務規劃、工具調用與流程自動化能力之智慧代理系統。 3. 設計 Prompt、RAG、Tool Use、Workflow Orchestration 與模型評測機制，提升系統準確度、穩定性與可用性。 4. 與平台、Infra、前後端及場域應用團隊合作，推動生成式 AI 技術於實際產業場域落地。 《職務亮點/優勢》 1. 可參與 VLM、LLM、RAG、AI Agent 等前瞻技術之系統化研發。 2. 有機會將多模態模型與 Agent workflow 導入真實產業情境，從 PoC 推進到可落地原型。 3. 可結合雲端、邊緣、資料工程與應用場域需求，累積完整生成式 AI 系統實作經驗。

必備技能 1.後端語言（任選其一，但務必要熟） Python（FastAPI）或 Node.js（Express / NestJS） 2.資料庫管理規劃能力(MySQL一定要會) JOIN index 設計、Transaction、Schema、使用Python操作資料庫 3. Git使用觀念 branch flow（feature / dev / main）、merge / rebase差異、resolving conflict、submodule、tag /release 4. Docker（以下要能自己跑服務） Dockerfile撰寫、docker-compose、volume /env，另外要了解container架構（api + db + nginx） 5. API設計能力 RESTful 設計、request / response 結構清楚 6.前端基本能力 JS / HTML / CSS，能 debug API對接問題、對RWD能掌控 加分技能 1. AI / LLM 整合經驗 有用過 OpenAI、知道prompt、Function calling / JSON schema 2.有完整專案經驗 API + DB + Docker 、schema 設計、系統流程 3.設計過RBAC 做過任務流程（審核/狀態流）、自己deploy過整套系統（Docker） 4.熟悉Linux常用命令 懂SSH登入遠端發布...等

1.AI 模型應用、訓練與微調，熟悉雲端/地端與LLM 操作及應用。 2.了解使用大型語言模型進行訓練和微調。包括選擇合適的數據集、設計訓練流程，以及調整模型參數以達到最佳性能。資料科學家需具備使用框架如TensorFlow來實現這些過程的能力，並能夠針對特定任務優化LLM。 3.資料建模與分析，建立和訓練機器學習模型，選擇適當的算法進行數據分析，並從中提取有價值的見解。 4.持續監控與優化，監控模型性能，根據新數據進行調整和優化，以提高預測準確性和商業價值。 ※依學經歷、工作年資敘薪

※必要資格條件 學歷：國內、外大學以上畢業，且已取得學士(含)以上學位(畢業)證書。 ※口試得加分條件 1.具備金融業系統架構設計、規劃經驗。 2.具有AS400、SWIFT等系統管理經驗。 3.具備 SAN/NAS 磁碟陣列或儲域網路相關經驗。 4.具備Kubernetes或OpenShift容器化技術相關經驗。 5.具備雲端服務相關經驗。 ※進用職等或薪資得調整條件 具備下述任二項合計1年(含)以上工作經驗，以6~7職等資格進用。 (1)Windows、 (2) Linux(AIX)、 (3) AS400、 (4) VMware、 (5) WAS、 (6) Apache、 (7) JBoss、 (8) IIS、 (9) Tomcat、 (10) Kubernetes或OpenShift等微服務工具、 (11) IBM DB2、 (12) MS SQL。 ◎可配合職務需要於假日或夜間來行處理業務需求。 僅受理下列路徑填寫履歷之報名資料，請〝務必〝複製此路徑填寫應徵資訊，並請詳閱甄試簡章: 彰化銀行/菁英招募/職缺公告 https://www.bankchb.com/frontend/mashup.jsp?funcId=c6dfaf8617

1. 設計並實施RAG 技術應用，以優化大型語言模型的生成能力，確保模型能夠有效地檢索和生成相關內容。 2. 開發和優化LLM或分類模型，包括資料收集、預處理、模型調優和數據視覺化。1 3. 與團隊合作將開發的AI模型整合既有系統，並負責部署和維護，確保其在生產環境穩定運行。 4. 保持對最新AI技術和研究關注，探索和引入新的方法和工具，於工作中導入自動化與AI輔助。 5. 與專案經理緊密合作，理解業務需求，根據需求調整和優化AI模型，確保產品符合用戶預期。 6. 撰寫和維護技術文件，促進團隊內部知識交流，並協助進行相關先期規劃與成果報告撰寫。

精藤公司為【全家便利商店股份有限公司】之子公司，精藤做為集團資訊整合的中心，不但承擔著集團「系統整合」及「Know-How彙整」的責任，同時也扮演了集團最堅強的技術發展領航者及實踐者。 而支援這團隊成長的背後，除了穩定成長的零售通路資訊發展需求以外，亦包含了精藤20年來不斷精進的程式開發技術以及重視團隊合作的組織文化。 在精藤，除了可以學習各項資訊系統規劃、開發、監控與維護（如：物流管理系統、帳務管理系統、商品管理系統，與情報分析系統......等數以百計的資訊系統，精藤皆自行開發與維護），更有完善的公司治理與開發標準，可做為所有資訊人員執行專案時的後盾。 除此之外，精藤近年來亦不斷追求更多新領域的發展，例如：雲端科技應用、大數據資料分析以及行動裝置管理技術等等，誠摯的歡迎所有對於零售流通有興趣的伙伴一同加入精藤的大家庭。 本公司資料科學家(AI工程師)之職務內容如下： 1. 洞察客戶需求與業務痛點，從數據發掘商業價值，並設計與落地最佳AI解決方案。 2. 規劃與執行數據收集、清洗、與前處理流程，並應用機器學習演算法、統計模型進行數據挖掘與深度分析。 3. 主動針對問題提出數據驅動的解決方案，持續監控、評估並優化模型效能與流程。 4. 從資料科學角度提供專業諮詢與決策支援，驅動集團業務策略發展。 5. 與跨部門團隊緊密合作，推動機器學習服務的開發與落地。 需求能力： 1. 熟悉SQL、Python語言。 2. 具備統計分析能力，包括熟悉Multivariable calculus、Linear algebra。 3. 熟悉Machine Learning，包括XGBoost、Random Forest、NN、SVM、K-means、Clustering、Bayesian Networks、Ensemble...。 4. 熟悉時間序列(Time-series)預測方法。 5. 具備Data Visualization & communication能力。