Job Description

職位概述 (Role Overview)

負責企業級 AI 應用的基礎設施建置與終端整合。

主要任務為維運 Azure Kubernetes Service (AKS) 環境，開發與維護 Microsoft Teams 互動式機器人，

並負責 AI Agent 與 MCP Server 的架構串接，

確保 AI 服務能穩定、安全地落地於公司內部流程。

[學歷]

大學以上資訊工程, 資訊管理相關科系畢業

[工作經驗]

2 年以上 AI 開發相關經驗, 有實際建置 AI 代理人或對話系統經驗（如 Chatbot, Agent 系統）

[技術能力]

1. 熟悉 Python，種後端語言或框架 及Git 版本控制

2. LLM（大型語言模型）原理, Prompt Engineering

3. 熟悉 AI Agent 架構（例如：多輪對話、任務規劃、行為決策）及框架(LangChain, LangGraph)

4.能整合外部資料、API、資料庫

[加分項目](Nice to Have)

1. MCP Server 實作經驗：具備將 AI Agent 串接至共用 MCP Server 的實作經驗，或深刻理解 MCP 協定架構。

2. 企業級 AI 落地經驗： 有實際將 LLM 應用成功導入企業內部通訊軟體 (如 Teams/Slack) 的完整專案經驗。

3. DevOps 自動化流程：熟悉 CI/CD 工具 (如 Azure DevOps, GitHub Actions) 與流程配置。

工作內容 (Job Responsibilities)

1. AI Agent 應用開發：

協同 Domain User 進行 AI Agent 與 AI 應用開發，負責將設計好的商業邏輯與 Prompt 策略進行程式化封裝。

將開發完成的 AI 應用標準化，並部署至 Azure 系統架構中。

2. Microsoft Teams 互動式應用設計：

設計與開發 MS Teams Bot，運用Adaptive Cards技術建構友善的使用者互動介面 (UI)，將後端 AI 邏輯轉化為可視化的操作卡片。

負責 Bot Framework 的訊息事件處理，優化使用者體驗 (UX)，確保在 PC 與行動裝置上的顯示與互動正常。

3. Azure 雲端基礎設施與 AKS 維運：

負責 Azure Kubernetes Service (AKS) 叢集的部署、監控與故障排除，確保 AI 應用服務的高可用性 (High Availability)。

管理 Azure 雲端資源（包含 Azure OpenAI Service, Function App, Key Vault 等），並運用 Serverless 架構優化輕量級服務的成本與效能。

執行 Container (Docker) 容器化封裝與管理，確保開發環境與生產環境的一致性。

4. 系統整合與 MCP Server 架構：

協助建立與維護自動化部署流程 (CI/CD)，加速 AI 功能的迭代與發布。

監控系統日誌 (Logs) 與效能指標，協助排查 AI 回應延遲或服務中斷之技術問題。