Backend Engineer, AI Applications

我們正在尋找一位具備紮實後端開發經驗，並致力於將 AI 技術落實於產品功能的工程師。本職位核心任務在於建構穩定、可擴展的後端系統架構，主導大語言模型 (LLM) 與 Agent 工作流的整合。我們需要一位對後端工程有高度嚴謹性，且具備 AI 背景知識的人才，以解決 AI 技術在實際落地過程中的各項技術挑戰。 【您將會執行這些工作】 ．AI 導向的後端架構設計：針對 AI 運算特性優化系統流程，設計高容錯的非同步處理與效能優化機制，解決耗時推論對系統穩定性的影響。 ．Agent 工作流與實作：運用 PydanticAI、LangChain 等框架建構具備型別驗證的 Agentic Workflow，並持續優化 RAG 檢索品質與資料產出的穩定性。 ．模型評估與監測體系：設計並實作 AI 產出品質的自動化評估流程，建立即時監測與回饋機制，追蹤模型幻覺、響應延遲及成本消耗。 ．核心後端基礎建設：負責高品質 API 設計、資料庫架構維護與自動化部署流程，確保 AI 服務與業務邏輯深度整合。 ．前沿技術應用轉化：追蹤 AI 領域的開發模式（如新的優化策略或框架），並將其實踐於生產環境，持續提升產品的 AI 處理能力。 【希望您具備這些經驗與能力】 ．紮實的後端功底：3 年以上後端開發經驗，精通 Python。對設計模式、程式碼品質及併發處理有深入理解，能撰寫強健且易於維護的系統。 ．資料架構與檢索能力：精通資料庫設計與查詢優化，並具備向量資料庫 (Vector Database) 的實務應用經驗，能優化大規模非結構化資料的檢索效率。 ．AI 輸出控制與整合能力：具備 LLM 服務整合經驗，能精準定義模型輸出規範並建立嚴謹的資料解析與錯誤處理邏輯，確保 AI 產出與後端業務邏輯的相容性。 ．工程化思維與監控：具備建立效能評估與監控體系之能力，能在技術開發速度、運行成本與產出品質之間找到最佳平衡點。 【您會這些就更好了】 ．技術理解與轉化能力：對當前主流 AI 技術理論有清晰理解，並具備優秀的原始碼閱讀能力。 ．技術社群參與：積極參與技術社群交流、開源專案維護，或在技術論壇、個人部落格分享 AI 應用與後端開發相關實務心得。 ．模型服務化與部署優化：熟悉模型服務化流程，具備地端模型部署或推論引擎優化之經驗，以提升系統響應速度並降低對外部服務的依賴。