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鐵人賽 AI Engineering DAY 2
RE: 從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 2 篇

技術 Day 02：用資料說話 — 4,343 筆職缺的任務訊號解剖

昨天提到，這一系列文章是從真實需求出發，透過整理新興 AI 職缺，我觀察到目前市場上的 AI 人才需求，已逐漸分化成兩類不同的職務方向。今天，就想進一步和大家分...

威利斯 ‧ 2026-08-29
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鐵人賽 AI Engineering DAY 1
RE: 從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 1 篇

技術 Day 01：五年後再談 AI 落地 — 為什麼是「雙主軸」？

2021 年，我在鐵人賽寫了《從 AI 落地談 MLOps》（GitHub）。那 30 天在回答一個問題：模型訓練好了，然後呢？ 五年後，這個問題不但沒有過期，...

威利斯 ‧ 2026-08-28
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鐵人賽 AI Engineering DAY 18
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 19 篇

技術 Day 19：RAG（二）檢索端 — 混合檢索、重排序與查詢改寫

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-28
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鐵人賽 AI Engineering DAY 18
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 18 篇

技術 Day 18：RAG（一）索引端 — 八成的失敗在提問之前就決定了

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 今天...

威利斯 ‧ 2026-08-26
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鐵人賽 AI Engineering DAY 17
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 17 篇

技術 Day 17：LLM 應用骨架 — 從 LINE Bot 到會自己決定的系統

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 20...

威利斯 ‧ 2026-08-25
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鐵人賽 AI Engineering DAY 16
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 16 篇

技術 Day 16：從 Prompt 到 Context Engineering — 輸入視窗是一份預算

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 今天...

威利斯 ‧ 2026-08-24
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鐵人賽 AI Engineering DAY 15
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 15 篇

技術 Day 15：AI 平臺與成本治理——損益平衡點與 GPU 利用率

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 前七...

威利斯 ‧ 2026-08-23
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鐵人賽 AI Engineering DAY 14
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 14 篇

技術 Day 14：監控與漂移 — 模型無聲壞掉的那 14 天

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 Da...

威利斯 ‧ 2026-08-22
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鐵人賽 AI Engineering DAY 13
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 13 篇

技術 Day 13：推論服務 — 延遲 vs 吞吐的取捨曲線

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-21
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鐵人賽 AI Engineering DAY 12
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 12 篇

技術 Day 12：容器與 Kubernetes — GPU 排程與那些會讓 Pod 重啟的坑

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 今天...

威利斯 ‧ 2026-08-20
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鐵人賽 AI Engineering DAY 11
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 11 篇

技術 Day 11：訓練管線與 CI／CD—品質門檻設定

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 資料...

威利斯 ‧ 2026-08-19
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鐵人賽 AI Engineering DAY 10
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 10 篇

技術 Day 10：實驗追蹤與模型註冊—MLflow 與 champion／challenger

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-18
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鐵人賽 AI Engineering DAY 9
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 9 篇

技術 Day 09：資料與特徵——DVC、資料驗證與訓練—服務偏斜

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-17
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鐵人賽 AI Engineering DAY 8
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 8 篇

技術 Day 08：MLOps 成熟度——你的團隊在 Level 幾？

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 20...

威利斯 ‧ 2026-08-16
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鐵人賽 AI Engineering DAY 7
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 7 篇

技術 Day 07：LLM 原理速成——token 經濟與成本的真相

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 今天...

威利斯 ‧ 2026-08-15
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鐵人賽 AI Engineering DAY 6
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 6 篇

技術 Day 06：ML 生命週期與「筆記本到產品的鴻溝」

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 ML...

威利斯 ‧ 2026-08-14
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鐵人賽 AI Engineering DAY 5
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 5 篇

技術 Day 05：工程基礎最小集合——環境、Git、容器、金鑰

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。...

威利斯 ‧ 2026-08-13
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鐵人賽 AI Engineering DAY 4
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 4 篇

技術 Day 04：從職缺任務到學習地圖——您走哪條路？

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 三天...

威利斯 ‧ 2026-08-12
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鐵人賽 AI Engineering DAY 3
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 3 篇

技術 Day 03：兩個職務的責任界面——誰該負責什麼

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-11
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鐵人賽 AI Engineering DAY 2
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 2 篇

技術 Day 02：用資料說話——4,343 筆職缺的任務訊號解剖

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 昨天...

威利斯 ‧ 2026-08-10
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鐵人賽 AI Engineering DAY 1
從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列 第 1 篇

技術 Day 01：五年後再談 AI 落地——為什麼是「雙主軸」？

此系列因故中斷，請移駕 RE:從 4,343 筆職缺到 AI Engineer：MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 繼續支持。 20...

威利斯 ‧ 2026-08-09
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技術 使用 TFX、Kubeflow pipeline和 Cloud Build 的 MLOps 架構

此篇主要講述如何使用TXF(TensorFlow Extended) library的ML整體架構，並且在CI/CD還有CT的原則下使用 Cloud Build...

jas8411 ‧ 2025-08-04
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 22 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：22 為什麼需要資料管理工具？DagsHub 與 DVC 怎麼選？

為什麼需要資料管理工具 隨著開發過程持續推進，通常會產生大量版本的程式碼，並需要使用版本控制工具追蹤這些程式碼，以利後續維護。除了程式碼，訓練資料也需要進行版本...

aif_tw ‧ 2024-11-12
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 21 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：21 CNN 模型訓練 MLDM + MLDE

今天我們會使用 MLDM + MLDE 來進行貓狗圖片分類的卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）模型訓練，並進行以下...

aif_tw ‧ 2024-11-08
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 20 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：20 從前處理到模型訓練，都在版控環境中？

過去在 DL 模型的開發過程中，要追蹤大量的資料和實驗結果可能需要結合多項工具，形成較高的學習成本；針對這些問題，HPE 推出 MLDM、MLDE 作為解決方案...

aif_tw ‧ 2024-11-08
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 19 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：19 所以模型版本控制工具怎麼選？

這幾天的文章主要分享三個頗受好評的模型實驗管理工具，市面上還有很多類似的工具，這些工具各有特色與強項，團隊可視情況選擇好維護的工具。 這些工具的目的都是在幫助團...

aif_tw ‧ 2024-11-01
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 18 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：18 模型版本控制 - MLflow

相較於 Tensorboard 與 Weight&Biases，MLflow 更著重於「公司內部的多人專案」的實驗管理上，主要讓工程師自己建立屬於公司內...

aif_tw ‧ 2024-11-01
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 17 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：17 模型版本控制 - Weight&Biases

大致功能與 Tensorboard 相同，但是整合了更多的深度學習(Llamaindex、Langchain、HuggingFace…)與機器學習(Sciki...

aif_tw ‧ 2024-10-25
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 16 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：16 模型版本控制 - Tensorboard

Tensorboard 算是深度學習早期最著名的實驗管理工具，至今依然十分熱門，它主打幾個功能： 視覺化的方式呈現模型訓練的Loss曲線和評估指標 視覺化的方...

aif_tw ‧ 2024-10-24
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鐵人賽 AI/ ML & Data
從「這次不會壞吧」到自動化的未來：從 DevOps 到 MLOps，改造模型佈署之旅 系列 第 15 篇

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來：15 建模前，要思考的事

我們知道在做模型建立、模型驗證的時候需要思考以下幾個問題： 多人協作如何紀錄分析每位協作者的實驗紀錄，如何從眾多的實驗紀錄中快速比較出預測效果最好的模型？ 當...

aif_tw ‧ 2024-10-23
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