AI 自動化開發工程師 AI Automation Engineer

【職位簡介】

我們正在尋找一位具備「駭客思維（Hacker Mindset）」的自動化開發者加入團隊。 在這個職位上，你將成為產品與數據部門的技術加速器。我們不追求繁瑣的軟體架構設計，而是重視「快速原型開發（Rapid Prototyping）」與解決問題的實戰能力。你將利用 Python、自動化工具與 GenAI 技術，將創意快速轉化為可運行的自動化工作流，協助團隊實現資料處理、數據加值與 AI 應用落地的規模化。 在 AI 工具爆炸性成長的時代，懂得選對工具、快速整合、讓系統跑起來，比精通單一技術棧更重要。 

【工作內容 Responsibilities】

1. 自動化工作流搭建與串接

- 根據任務規模與複雜度，選用最合適的工具（n8n、Airflow、Prefect 或自建 pipeline）快速設計並部署自動化流程

- 針對臨時性需求，具備在短時間內搭建出可運行 MVP 的能力，而非等待完美方案

- 將公司內部基礎數據透過 AI 技術轉化為具備應用價值的豐富資料

- 根據資料規模與時效需求，設計適合的 Batch 或 Streaming 處理架構，確保資料能準時、穩定地流入下游系統

2. GenAI 應用落地

- 評估業務痛點，找出 GenAI 能發揮槓桿效益的切入點，設計並快速驗證解決方案 - 串接 LLM API（OpenAI、Claude、Gemini 等），根據不同應用場景進行 Prompt Engineering 的設計、測試與迭代優化

- 將 GenAI 能力整合進既有系統與工作流中，而非獨立存在的 Demo——確保產出真正被使用

- 橫跨產品、數據、營運等不同場景，持續探索 AI 能自動化、輔助或強化的環節

追蹤 AI 產出的實際效益，以可量化的指標驗證每個落地應用的價值

3. 資料倉儲維護 - 維護與管理資料倉儲（BigQuery），確保資料管線的穩定性與可靠性

- 使用 dbt 進行資料模型的建立與維護，確保資料轉換邏輯清晰、可追溯

- 監控資料品質，建立異常告警機制，主動發現並修復上游資料問題

- 與數據分析、產品團隊協作，根據業務需求調整資料結構與查詢效能

【職位要求 Requirements】

1. 工具整合力

熟悉至少一種 Workflow 自動化工具（n8n、Airflow、Prefect 等）；具備根據場景選擇正確工具的判斷力

2. AI API 應用經驗

熟悉 OpenAI / Claude / Gemini 等主流模型的 API 參數設定，具備 Prompt Engineering 的測試與優化能力 

3. 雲端基礎知識

具備 AWS / GCP / Azure 其中一種平台的實務使用經驗，能自行部署服務、設定排程任務、管理儲存與運算資源；具備 Docker 基本概念，能將腳本快速容器化並部署至雲端環境 

4. 資料倉儲

具備 dbt 使用經驗，能進行資料模型的建立與維護 

5. 問題解決導向

具備極強的執行力，面對技術難題能優先尋找開源庫或現成工具解決，而非從頭造輪子 

【加分條件】

1. 有 AI Agent / Multi-agent 系統開發經驗

2. 向量資料庫（Milvus、Pinecone、Weaviate）經驗

3. 具備 GKE（Google Kubernetes Engine）實務經驗

4. 旅遊、電商或平台型產品背景

 【我們在尋找這樣的你】

1. 你是一個喜歡動手實作的人，比起撰寫完美的架構文件，你更享受看到程式碼跑起來的那一刻 

2. 你不執著於特定框架，你在意的是用最短的路徑解決真實問題

3. 你對 AI 工具的演進保持高度敏感，能快速判斷什麼值得導入、什麼只是噱頭

4. 你具備良好的溝通能力，能理解產品與數據團隊的需求，並用技術手段轉化為可落地的解決方案

5. 你在意自己的工作有沒有真正被用到，而不是做完就結束