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(14)【2025資訊轉型與創新】數據應用開發主管
面試心得
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企業名
鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
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工作地點
新北市土城區
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薪資
面議(經常性薪資達4萬元或以上)40000~40000元
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工作內容
一、設計與開發 RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程
建構高效且可擴充的 RAG 流程,支援 GenAI 應用場景,包括:
- 資料預處理:將文本、圖像、程式碼等多種格式資料轉換為模型可理解的輸入
- 向量嵌入:應用向量化技術(如 SentenceTransformers)將資料轉為向量表示,並儲存於向量資料庫
- 相似度檢索:根據使用者查詢,快速檢索出語意上最相關的資料片段
- 提示強化:整合檢索結果至 LLM 提示詞中,提升生成內容的準確性與相關性
- 輸出生成:結合語境與知識基礎,由 GenAI 模型產出高品質內容
- 評估並選用最適合的向量資料庫與嵌入模型(如 Pinecone、Milvus),確保系統效能與可擴充性
- 持續優化 RAG 整體流程的精準度、查詢速度與資源效率
二、建構與維運向量資料庫系統
根據業務需求選型向量資料庫,進行環境部署與性能調校
設計合理的資料 schema,並確保資料一致性、完整性與安全性
開發自動化工具與腳本,協助資料的導入、更新、同步與清理
監控資料庫運作情況,持續進行效能優化與問題排查
三、開發與調優向量嵌入模型
根據不同資料類型與應用情境,選擇適用的嵌入技術與模型架構
使用現有工具(如 HuggingFace、SentenceTransformers)訓練或微調向量模型
建立模型效能評估機制,並依據結果進行優化與版本控管
四、提升 GenAI 應用品質
利用 RAG 技術降低幻覺(hallucination)風險,提升回應準確度與可信度
建立內容驗證與監控機制,確保模型輸出符合業務邏輯與事實基礎
持續推動 GenAI 應用可觀測性與品質保證流程
五、跨部門合作與技術溝通
與 GenAI 應用工程師、資料科學家及產品團隊緊密協作,確保資料應用與業務需求對齊
以簡明方式向非技術人員說明 RAG 技術與向量資料庫的運作邏輯與價值,推動跨部門共識與落地
六、技術研究與專業發展
掌握最新的 RAG 框架、向量資料庫技術與嵌入模型演進趨勢
研究前沿的向量搜尋演算法與多模態資料處理技術
積極參與相關研討會、工作坊與開發者社群,拓展技術視野與業界人脈
鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)-使用1111轉職專區
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