AI Solution Architect, AI 解決方案架構師 (內湖瑞光)

職務介紹

研華科技 AI Center 正在招募一位 AI Solution Architect ，負責規劃、設計與落地企業級 AI 解決方案，協助研華各事業群與功能單位導入 Generative AI、AI Agent、RAG、LLM / VLM、Edge AI、AI Server、AIOps 與雲地混合 AI 平台。

此職位將參與研華內部 AI 平台與 AI Agent 生態系的建置，包含 OpenClaw 、 Hermes Agent、 NemoClaw、多租戶 AI 平台、地端 GPU AI Server、雲端 AI 服務、 Edge AI 應用與企業資料整合 。你將與 AI Center、Domain IT、Infra、資安、資料團隊、研發、製造、供應鏈、財務、人資與業務單位合作，將 AI 技術從 PoC 推進到可維運、可治理、可擴充的正式服務。

我們期待你不只是熟悉模型或工具，更能理解企業流程、資料限制、系統架構、資安治理、成本控管與使用者體驗，協助研華打造可長期演進的 AI 解決方案架構。

主要工作內容

1. 企業級 AI 解決方案架構設計

負責規劃與設計研華內部 AI 應用與平台架構，包含：

• Generative AI / RAG / AI Agent 應用架構
• Multi-Agent Workflow 與 Agent Orchestration
• OpenClaw / Hermes Agent / NemoClaw 平台整合
• 企業內部 Copilot / Chatbot / AI Assistant
• AI Server 與 Edge AI 應用架構
• 雲端與地端混合式 AI 架構
• 多租戶 AI 平台與權限治理
• AI API Gateway、模型服務與企業系統整合

1. AI Agent 與企業流程自動化

設計並落地可支援企業流程的 AI Agent，包含：

• Hermes Agent Skill / Tool / Workflow 設計
• OpenClaw Browser Agent / Computer Use 應用
• AI Agent 與企業系統串接，例如 SAP、PLM、CRM、HR、Salesforce、Data Lake
• 自動化文件處理、資料查詢、報表產生與決策輔助
• Human-in-the-loop / Agent-in-the-loop 機制設計
• Looping Engineering，用於多輪推理、任務修正、工具調用與自我改善
• Harness Engineering，用於建立可重複驗證的任務測試、Agent 評估與效能追蹤框架

1. LLM / VLM 模型服務與推論平台整合

參與地端與雲端模型服務平台建置，包含：

• vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton Inference Server
• NVIDIA AI 生態系，例如 NVIDIA NIM、NeMo、TensorRT、Triton、CUDA、GPU Operator
• Azure AI 生態系，例如 Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Azure AI Search、Azure Machine Learning、Azure Kubernetes Service
• OpenAI-compatible API 服務設計
• 多模型路由、模型選型、成本控管與效能優化
• LLM / VLM Serving、Batch Inference、Online Inference
• GPU 資源配置、KV Cache、Concurrency、Throughput、Latency、TTFT 監控與調校

1. Edge AI 與 AI Server 解決方案落地

協助研華將 AI 能力導入 Edge Computing 與 AI Server 場景，包含：

• Edge AI 應用架構規劃
• 地端 GPU Server AI 平台部署
• AI Server 上的 LLM / VLM / Agent 應用服務
• 工業場景中的文件理解、影像理解、設備監控、異常偵測與知識問答
• Edge-to-Cloud AI 架構設計
• 與研華硬體、工業電腦、邊緣運算平台整合
• 協助內部與外部場域形成可展示、可複製的 AI 解決方案範本

1. AIOps 與 AI 平台維運治理

協助建立 AI 平台的可觀測性、維運與治理機制，包含：

• AI 服務監控、Token 使用量、API 呼叫量與成本追蹤
• GPU 使用率、模型效能、服務延遲與錯誤率監控
• Agent 任務成功率、工具調用品質與回覆品質評估
• AIOps 應用於異常偵測、事件分析、Root Cause Analysis 與自動化處置
• 權限控管、API Key 管理、白名單與安全治理
• SLA、故障復原、備援與升級流程規劃
• AI Center 平台營運報表與效益追蹤

1. 跨部門需求訪談與方案導入

與研華內部各單位合作，將業務需求轉化為可落地的 AI 解決方案：

• 需求訪談與痛點分析
• AI 可行性評估與資料來源盤點
• PoC / Pilot / Production 導入規劃
• Solution Architecture Diagram 與 Technical Proposal 撰寫
• ROI、節省工時、流程效率、品質改善與使用者採用率分析
• 協助各事業群建立可複製的 AI Use Case 與 Best Practice

必要條件

• 熟悉 Python 開發，具備 API 串接、資料處理或 AI 應用開發經驗
• 理解 REST API、JSON、HTTP、OAuth、SSO 或企業系統整合概念
• 熟悉 Generative AI、LLM、RAG、Embedding、Vector Database、Prompt Engineering 基本原理
• 具備 AI Agent、Workflow Automation 或 Tool Calling 相關經驗
• 熟悉至少一種雲端 AI 平台，例如 Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Google Vertex AI、AWS Bedrock
• 理解 Docker、Kubernetes 或容器化部署基礎
• 能閱讀英文技術文件，並快速掌握新框架、新模型與新工具
• 具備良好溝通能力，能與非技術單位釐清需求並轉化為技術方案
• 具備企業級落地思維，能考慮資安、權限、維運、成本、效能與使用者體驗

• 加分條件
• 具備以下任一經驗者佳：

• 使用過 OpenClaw、Hermes Agent、NemoClaw 或類似 Agent 平台
• 熟悉 LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Semantic Kernel、AutoGen、CrewAI 等 Agent / RAG 框架
• 使用過 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、Triton、NVIDIA NIM 或其他 LLM Serving 技術
• 熟悉 NVIDIA AI 生態系，例如 CUDA、TensorRT、Triton、NeMo、NIM、GPU Operator、NVIDIA AI Enterprise
• 熟悉 Azure AI 生態系，例如 Azure OpenAI、Azure AI Foundry、Azure AI Search、Azure ML、AKS、Private Endpoint
• 熟悉 Edge AI、AI Server、GPU Server、Industrial AI 或 Edge Computing 場景
• 有 AIOps、Observability、Monitoring、Logging、Tracing 或 Incident Response 經驗
• 使用過向量資料庫，例如 Milvus、Qdrant、FAISS、Pinecone、Azure AI Search、Weaviate
• 有 VLM、OCR、文件解析、表格擷取、PDF 理解或多模態 AI 應用經驗
• 有 SAP、PLM、CRM、Salesforce、HR、ERP、Data Lake、Denodo 等企業系統整合經驗
• 有製造業、工業電腦、供應鏈、研發流程、硬體研發或 Edge AI 專案經驗
• 熟悉模型效能測試、Benchmark、Evaluation Harness、Prompt Evaluation 或 Agent Evaluation
• 有 GPU 佈署、模型量化、KV Cache、Concurrency、Latency、Throughput 調校經驗

適合的人格特質

• 對 AI、Agent、Edge AI 與企業級 AI 平台有高度熱情
• 能在新技術快速變動下主動學習與驗證
• 不只關注模型效果，也重視架構穩定性、維運性與可治理性
• 能把模糊需求拆解成可執行的方案與階段性目標
• 能與研發、IT、資安、Infra、業務單位與高階主管有效溝通
• 具備系統性思維，能兼顧平台、資料、模型、流程與商業價值
• 重視實際落地成果，而不只是技術展示或 PoC Demo 是技術展示或 PoC Demo