雲端工程師

職責

1.使用 LangChain、LangGraph 等工具建立並優化 AI 代理人（AI Agents），讓它們能自動執行複雜任務與流程

2.設計 AI 代理人之間的通訊方式（如 A2A Protocol），讓不同系統的 AI 能彼此協作

3.將 AI 代理人連接到 API、資料庫、第三方工具，讓 AI 在執行時能即時獲取所需資訊並完成操作

4.使用 Docker 等容器技術，將 AI 應用打包並部署到雲端或內部環境，確保穩定性與擴展性

5.利用 LangSmith 等工具監控與分析 AI 表現，持續調整以提高準確度與效率

6.與產品經理、資料科學家、工程師合作，找出 AI 的應用場景並落地執行

7.持續關注 AI 領域的新工具與新方法，並評估導入可行性

8.針對 AI 代理人在運作過程中遇到的技術問題進行分析與修正

1.熟練 Python、Git 版本控制

2.有使用 LangChain、LangGraph、LangSmith 等工具開發 AI 應用的經驗

3.了解自然語言處理（NLP）、機器學習、強化學習、對話式 AI 等技術

4.具備 RAG（檢索增強生成）應用經驗

5.有 Prompt Engineering 經驗（如 Chain-of-Thought、Prompt Tuning 等）

6.了解 AI 代理人通訊協定（如 A2A Protocol、MCP）

7.熟悉 Docker 等容器技術，能部署與維護應用程式

8.熟悉 Linux 環境（指令、Bash 腳本、基本系統管理）

9.良好的問題解決能力與團隊協作溝通能力

10.有雲端平台（AWS、Azure、GCP）部署 AI 模型的經驗

Nice to have:

1. 具備容器編排平台（例如 Kubernetes）經驗。

2. 熟悉 MLOps 實踐和工具。

3. 具備客戶服務或支援環境經驗。

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