AI 技術棧開發主管（混合辦公）
負責為一家全球化學品製造商設計及治理以 Microsoft Fabric 為基礎的 AI 生態系統。指導平台整合、負責任 AI、成本控管、模型策略，以及 AI 和機器學習工程師團隊。
說明
- 負責 Microsoft Fabric AI 架構及技術路線圖，整合 Azure AI Foundry 與 Azure OpenAI
- 評估並連接包括 Dataiku、Azure Machine Learning 和 Databricks 在內的資料科學與 MLOps 平台
- 使用 Collibra 或 Informatica 等平台，建立涵蓋目錄、資料血緣、品質及主資料的 AI 資料治理體系
- 制定貫穿模型及代理完整生命週期的開發實務與負責任 AI 控制措施
- 根據能力、回應時間及成本，進行 LLM 與 SLM 的模型評估及合理化管理
- 透過預算、報告儀表板、成本分攤及最佳化，實施權杖使用與 AI 成本治理
- 為 Microsoft Copilot Studio 代理，以及 Fabric 和 Azure 代理定義治理與營運標準
- 設計將 AI 解決方案連接至 SAP S/4HANA、SAP Datasphere、Cognite Data Fusion 及其他 OT/IT 系統的整合架構
- 在既定防護機制內，透過 Microsoft 365 Copilot 和低程式碼代理建置工具推動 AI 的實際採用
- 向高階主管利害關係人說明架構選擇、支出及已交付價值
- 管理、指導並培育一支小型工程師及開發人員團隊
職位要求
- 具備計算機科學、資料科學、工程或相關領域學士學位；擁有碩士學位者優先
- 具備至少 12 年資料與 AI 經驗，其中包括 5 至 8 年 AI、機器學習或進階分析的實務工作經驗
- 具備在企業、工業或製造環境中交付正式運作 AI 及機器學習解決方案的經驗
- 具備 Microsoft Fabric 高階實務經驗，包括 Data Factory、OneLake、Lakehouse、Synapse Data Science、Real-Time Intelligence 和 Power BI
- 熟悉 Dataiku、Databricks、Azure Machine Learning 或同類平台，並熟悉 Collibra 或 Informatica
- 具備 Microsoft Copilot Studio 的實際使用經驗
- 在 LLM 成本控制、權杖可觀測性及模型合理化方面具備專業能力，包括 AI FinOps
- 具備將 AI 系統連接至 SAP 及 Cognite 等工業平台的經驗
- 了解 NIST AI RMF、ISO/IEC 42001 或《歐盟人工智慧法案》
- 高度期望了解 Semantic Kernel、LangChain/LangGraph 或以 MCP 為基礎的工具整合
- 具備紮實的 Python 和 SQL 技能
- 具備至少 4 至 5 年領導或指導技術團隊的經驗