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2026 iThome 鐵人賽
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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 11

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...

2026-08-19 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 12

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

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2026-08-20 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 13

Day 13:推論服務 — 延遲 vs 吞吐的取捨曲線

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2026-08-21 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 14

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...

2026-08-22 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 15

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...

2026-08-23 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 16

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

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2026-08-24 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 17

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

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2026-08-25 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 18

Day 18:RAG(一)索引端 — 八成的失敗在提問之前就決定了

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2026-08-26 ‧ 由 威利斯 分享
DAY 18

Day 19:RAG(二)檢索端 — 混合檢索、重排序與查詢改寫

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2026-08-28 ‧ 由 威利斯 分享