鐵人檔案
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。(一日存為草稿未發文，重新再發)
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，...
