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1. 負責廠區內軟、硬體及其他系統周邊裝置的安裝及維修。 2. 同仁日常電腦/網路/軟體/印表機等問題排除。 3. 具有網路概念、架設、維運等知識，能對一般區域網故障進行分析、判定與排除異常。 4. 具資訊工作熱忱、有責任感、工作態度積極。 5. ERP系統程式設計及維護。

【Job Overview】 We are seeking an expert AI Platform & Agent Architect to lead the design, implementation, and operationalization of GPU-based LLM infrastructure, secure AI Gateway systems, and orchestrated multi-agent workflows. This role entails building AI Gateways to route and govern model/tool access, operating MCP servers, enabling multi-agent collaboration, designing RAG pipelines, and establishing robust LLMOps/MLOps practices. 【Responsibilities】 1. Design and manage GPU-powered LLM inference platforms (e.g. vLLM, Triton) on Kubernetes with CI/CD, monitoring, and resource optimization. 2. Architect and deploy a scalable AI Gateway layer for secure, efficient, fallback-capable model and tool access with observability and rate limiting. 3. Develop and maintain MCP servers, including defining tools/resources, implementing JSON‑RPC session flows and context negotiation per MCP specs. 4. Build multi‑agent orchestration frameworks using MCP, coordinating context exchange, tool usage, session management, and shared memory. 5. Design and implement RAG pipelines using vector databases ( e.g., FAISS, Qdrant, Chroma) to augment agent workflows. 6. Establish LLMOps & MLOps best practices: model versioning, GPU utilization tracking, CI/CD pipelines, and observability (leveraging OpenTelemetry for metrics, traces, and logs). 7. Integrate enterprise-grade authentication (SSO/OAuth) and enforce governance, context-level access control across Gateway and MCP layers. 【Basic Qualifications】 1. Proven experience building AI Gateways: secure routing, token management, failover, rate limit, and observability. 2. Hands-on with MCP server/client architecture: context specification, JSON-RPC session handling, tool negotiation. 3. Strong track record designing multi-agent systems with coordinated tool use and shared context delivery. 4. Expert knowledge in GPU-based LLM inference and orchestration (Kubernetes, CI/CD, inference engines). 5. Experience building Retrieval-Augmented Generation pipelines and integrating vector databases. 6. Solid LLMOps/MLOps background—model lifecycle management, observability, deployment automation. 7. Excellent collaboration and communication skills for cross-functional system architecture work. 【Preferred Qualifications】 1. Familiarity with security and governance for MCP/gateway layers: session scoping, prompt injection mitigation, permission modeling. 2. Proven skills in prompt engineering, model fine-tuning, and inference optimization. 3. Prior experience building internal AI platforms or model registries.

職責範圍包括： 1. 設計與開發智慧感測器及物聯網裝置之⼈⼯智慧演算法，提升系統效能與可靠度。2. 負責跨領域專案合作，將⼈⼯智慧技術整合應⽤於各產業，如EdgeAI相機、智慧醫療、智慧農業(農漁、寵物)等。 3. 執⾏⼈⼯智慧模型訓練與驗證，提供⾼精確度解決⽅案，並持續改良系統以因應多變環境。 4.參與技術研發會議，與團隊成員共享知識與經驗，不斷創新研發，促進產業升級發展。 「⼈⼯智慧物聯網開發⼯程師」職務內容： 1.設計開發智慧感測器及物聯網裝置之⼈⼯智慧演算法，強化系統效能與穩定性。 2.於跨域專案中合作，將⼈⼯智慧技術成功應⽤於醫療、製造及農業等不同產業。3.執⾏⼈⼯智慧模型訓練與測試，提出⾼準確度解決⽅案，並追求系統最佳化。 4.出席技術研發會議，與團隊共享知識能量，不斷創新研發，帶動產業進步。 ⼯作內容與需求技術: 1. ⼈⼯智慧演算法開發(深度學習、視訊分析、Transformer) 2. 系統平台整合 3. 程式撰寫(⾄少⼆種: C, C++, Python, Java, JavaScript) 4. ⼈⼯智慧運算平台(⾄少⼀種: TensorFlow, Pytorch, Darknet) 5. ⼈⼯智慧物聯網(⾄少⼆種: AIoT, Embedded System, Cloud, Web Server, FTP Server)

【工作職責】 •負責 SAP ABAP 程式與 SAP Fiori 應用系統之設計、開發與維護。 •與功能顧問及技術團隊密切合作，蒐集並分析業務需求，提供專業技術解決方案。 •執行系統分析、程式除錯與問題排查，確保系統穩定運作並有效解決技術問題。 •持續關注並學習 SAP ABAP / Fiori 相關之最新技術、工具與最佳實務。 【Responsibilities】 •Design, develop, and maintain SAP ABAP programs and SAP Fiori applications. •Collaborate with functional consultants and technical teams to gather business requirements and deliver effective technical solutions. •Perform system analysis, debugging, and troubleshooting to identify root causes and resolve technical issues. •Stay up to date with the latest SAP technologies, tools, and best practices related to ABAP and Fiori development.

1.物流現場作業系統 - 開發及維護 2.後勤系統/網站 - 開發及維護 3.報表設計 4.其他專案系統維護 *主動應徵本職缺, 到職後享自我推薦獎金20,000元，分3次發放, 到職滿3個月、滿6個月及滿1年領取。

1. 前瞻技術研究與開發： (1)探索前沿 Agent 框架： 研究並實驗如 ReAct、Tree of Thoughts 等先進的 Agent 框架，提升 Agent 在面對未知問題時的規劃與自我修正能力，目標是讓 Agent 不僅能解決單一問題，更能應對多步驟、長週期的複雜任務。 (2)程式Agent技術研發：專注於開發與優化能自主理解、規劃、並執行複雜任務的 Code Agent, 驗證 Agent 的邏輯推理與程式碼生成能力，實現自動化開發專案的Agent，並將研究成果發表為學術論文。 2. 工程實務與集團賦能： (1)FoxBrain Agent 系統建構： 將研究成熟的 Agent 技術整合至 FoxBrain 模型，開發能夠自動化執行軟體開發專案的工程 Agent。此 Agent 將能進行需求分析、任務拆解、程式碼撰寫、單元測試、偵錯與部署，實現軟體開發流程的自動化。 (2)集團內部專案協作：與鴻海集團內部不同事業單位合作，基於 FoxBrain 平台打造客製化的 AI Agent 解決方案。例如，透過 RAG 技術，讓 Agent 學習特定領域的內部文件與知識庫，成為能協助解決特定領域問題的專家助手，賦能各單位的數位轉型。

協助設計高效能伺服器與超算機櫃之主板、CPU/GPU 載板電路圖。參與先進運算架構之硬體原型功能測試、零件選型與初步 BOM 製作。配合資深工程師學習高速訊號完整性 (SI/PI) 模擬分析技術，支援液冷散熱機構的初步設計驗證與電源傳輸網路測試。 Assist in designing circuit diagrams for AI server mainboards and CPU/GPU carrier boards. Participate in functional testing of hardware prototypes for advanced computing architectures. Support part selection and initial BOM creation. Collaborate with engineers to learn SI/PI simulation and support initial liquid cooling design and PDN testing.

1.專案協作與進度管理 -負責 Smart City 專案跨部門協作（含 RD、DBA、SRE 等） -追蹤專案進度，確保各項任務依時程執行 -協助年度計畫執行，如資料庫升級等跨單位專案 2.Dashboard 規劃與專案數據呈現 -與 PM、RD 協作，規劃各專案 dashboard (使用superset) -彙整專案數據，提升專案狀況透明度與決策支援 3.專案會議與整體狀況彙整 -參與各專案會議，掌握執行情況 -定期整理並彙整 -回報各專案進度、風險與重點事項