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AI Engineering

從 4,343 筆職缺到 AI Engineer:MLOps × GenAI Engineering 雙主軸實戰 系列

延續 2021 年鐵人賽《從 AI 落地談 MLOps》的探索,本系列再次追問:「AI 如何真正落地?」並以 4,343 筆 AI 相關職缺為線索,重新檢視企業所需的技術與能力。內容採 MLOps × GenAI Engineering 雙主軸,涵蓋資料與模型管理、自動化部署、監控治理、RAG、模型評測、LLMOps 與 AI Agent。透過可執行的專案串聯觀念與工具,帶領讀者打造可部署、可維護、可觀測的 AI 系統,逐步建立 AI Engineer 所需的工程能力。

參賽天數 18 天 | 共 19 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

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...

2026-08-09 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 2

Day 02:用資料說話——4,343 筆職缺的任務訊號解剖

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2026-08-10 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 3

Day 03:兩個職務的責任界面——誰該負責什麼

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2026-08-11 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 4

Day 04:從職缺任務到學習地圖——您走哪條路?

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2026-08-12 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 5

Day 05:工程基礎最小集合——環境、Git、容器、金鑰

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2026-08-13 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 6

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...

2026-08-14 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 7

Day 07:LLM 原理速成——token 經濟與成本的真相

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2026-08-15 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 8

Day 08:MLOps 成熟度——你的團隊在 Level 幾?

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2026-08-16 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 9

Day 09:資料與特徵——DVC、資料驗證與訓練—服務偏斜

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2026-08-17 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 10

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

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2026-08-18 ‧ 由 威利斯 分享