(竹北) AI Solutions Engineer-EDA & Infrastructure
Winbond Electronics ·
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advantech · Taipei_Neihu
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wnc · 新竹科學園區園區二路20號
AI Solutions Engineer at Winbond building AI infrastructure for IC design teams in Zhubei, Taiwan: deploying and fine-tuning on-premise open-source LLMs with RAG in air-gapped environments, developing AI-driven log-analysis/parsing tools for EDA systems, and promoting internal AI adoption. Core stack: Python, Linux, LLM fine-tuning and serving.
作為華邦的(竹北) AI Solutions Engineer-EDA & Infrastructure ，你將開發並建構最佳化的設計流程，提供IC設計工程師最優良的電腦模擬環境。工作內容包含：
【工作內容】
1. 內部 AI 相關知識技能提升與推廣
2. EDA Tool 地端 LLM 建立與使用推廣
3. 系統 Log 智慧分析：開發 EDA Tool 執行 Log、系統 Error Log 與安裝日誌之 AI 自動診斷與 Parsing 工具
4. 整合與復用AI 架構：導入 RAG 與 LLM API，建置 Layout Varification 專屬知識庫與維運助手
5. 地端 Open LLM 微調與優化：針對內部工程與維運需求，於內網環境進行 Open LLM 之 Training / Fine-tuning (SFT, LoRA) 與量化部署
工作地點：竹北辦公室(新竹縣竹北市文興路二段539號)
聘僱性質：全職
【條件要求】
學歷要求：大學
科系要求：電機電子工程相關 │ 資訊工程相關 │ 工程學科類(全部)
相關經驗：不拘
語言能力：英文 高級 │ │
管理責任：No
輪班需求：No
出差需求：1個月以下
外派需求：No
其他條件：
[必要條件]
1. 熟悉 Python / Linux Shell Scripting (具備實務開發與系統自動化經驗)
2. 具備地端/離線環境 (Offline/Air-gapped Environment) 之 Open Source LLM 部署與 RAG 實作經驗
3. 具備系統資料處理解析能力 ( Log / Text / JSON / System Status Data )
4. 具備實際專案經驗 ( GitHub / Side project / System tool )
5. 能完成 end-to-end 系統 ( 從 Server Log/資料 → 地端 AI 模型/RAG → 自動化工具 )
[加分條件]
1. 離線/內網環境 LLM 訓練與微調經驗：具備在無外網環境下進行 Open Source LLM (如 LLaMA, Gemma, Qwen) 結合 RAG 之 Training / SFT / LoRA 實務經驗
2. 伺服器與維運工具經驗：熟悉 Linux 伺服器管理、Slurm / LSF 資源調度工具、EDA License Server (FlexLM) 或相關 Server 管理工具
3. 模型部署與在地化加速：熟悉 vLLM, Ollama, TensorRT-LLM 或模型量化 (Quantization / AWQ / GGUF) 技術
4. EDA / CAD 背景：具備 Layout verification 工具實作流程如 DRC/LVS/LPE rule deck 基礎知識
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