AI Application Engineer

關於 Onramp Lab

Onramp Lab 成立於 2015 年，是一支橫跨台北與洛杉磯、70 多人的團隊。我們自有並營運多個事業體，結合績效行銷（Performance Marketing）、UX 與轉換率優化，以及堅實的自有工程團隊，來打造這些事業並擴大其規模。

與接案公司或外包廠商不同，我們做的是自己的產品。台北的工程團隊從頭到尾完整負責這些產品，因此你交付的每一項成果，都會直接推動一個真實營運中的事業。

我們是一間「實際在用 AI」而非「只是說說」的公司：從工程、人資到行銷，各團隊都在日常工作流程中運用 AI，並打造自己的 agent 來自動化實際工作。在這裡，AI 不是試驗性的專案，而是我們每天的工作方式。

關於 ContactLoop

ContactLoop 是我們自有並營運的事業之一：一個 AI 驅動的對話式平台，透過語音、簡訊（SMS）與網頁即時聊天（Webchat），將高意願客戶帶到企業的銷售團隊面前，並具備跨管道的統一記憶——AI 記得上一通電話、上一段對話，以及客戶在每個管道中的意圖。至今已支援超過 2,500 萬次商業對話，產品涵蓋 AI 語音（VoiceFusion）、AI 網頁聊天（ChatFusion）、對話式簡訊行銷，以及 AI 銷售培訓。

關於這個職位

這個職位的核心，是打造真實使用者會實際接觸的 AI 應用（AI applications）：由 LLM API、RAG 與 agent 驅動的功能，並大規模上線到像 ContactLoop 這樣的語音、簡訊與網頁聊天產品中。你會從頭到尾完整負責這些功能，從 prompt 與 context 設計、evals，一路到正式環境上線。

你打造的產品是 AI，你打造的方式也是 AI。

工作內容

• 完整打造 LLM 驅動的應用。 設計並上線以 LLM API、RAG pipeline、function calling 與 agent workflow 打造的功能，運用在語音、簡訊與網頁聊天等對話情境——這些對話在大規模運作下，仍必須準確、可靠、具說服力。
• 建立評估機制（Evals）。 定義什麼是「一段好的 AI 對話」，並以數據而非直覺，驅動模型選擇、prompt 與對話流程的改進。
• 進行 prompt 與 context engineering。 把 prompt 與 context engineering 當成真正的工程來對待：可版本控管、可測試、可衡量。
• 以 AI 作為你的核心開發工具。 描述你想要的結果（用打字或用說的），並指揮 AI agent 撰寫、測試與重構程式碼。由你來審核、引導，並對成果負責。
• 跨事業體交付成果。 你的成果會進入有真實使用者的正式產品，最直接的就是 ContactLoop。
• 讓成果可量化。 透過 dashboard 追蹤你的 AI 功能哪些做得好、哪些做不好，並持續改進你指揮它們的方式。
• 站在技術最前線。 新模型、新定價、新功能每週都在出現。這份工作的一部分，就是知道昨天發生了什麼變化、今天又因此多了哪些可能。

我們期待的條件

比起年資，我們更在意你能實際用 AI 建造出什麼。最重要的單一指標是：你真的用 LLM API、RAG 或 agent 建造過應用。 純研究或純基礎架構背景並不適合這個職位。

• 你上線過 LLM 驅動的東西（RAG、agent workflow、function calling、evals），並且能解釋設計上的取捨，而不只是會呼叫 API
• 扎實的軟體工程基礎（具備 Fullstack 背景為加分，非必要條件）
• 對 AI 開發工具有深入的實戰經驗，你能具體展示用這些工具建造或自動化過的東西，而不只是「用過」
• 你理解 context engineering、agent 與 agent skills，並能判斷 AI 能力該用在哪裡、何時該用
• 具備「指揮者」而非「打字員」的思維：你習慣以「委派給智慧系統並審核其產出」的方式思考工作
• 發自內心的好奇心：你關注模型發布與生態系變化，是因為你真的想知道，而不是因為職缺說明要求

加分條件

• 即時語音 AI 或電話系統經驗（Twilio、VAPI、WebSocket streaming、STT/TTS）
• 正式環境中的 LLM 成本與延遲優化經驗
• 熟悉多個 AI 生態系（Claude、OpenAI、Gemini、AWS Bedrock）
• 語音驅動的開發工作流，或曾建置過同事實際依賴的內部自動化工具

你會接觸的技術

不需要全部都會，我們更在意你上手新東西的速度。

• Voice AI： Twilio、VAPI.ai、Deepgram、ElevenLabs
• LLM： Claude、OpenAI、Gemini、AWS Bedrock
• 後端： PHP（Laravel）、Python（FastAPI）
• 前端： React、TypeScript
• 基礎架構： AWS（ECS/EKS、Aurora、ElastiCache、OpenSearch）、Datadog、CircleCI

我們提供

• 公司提供 Claude Team plan，包含 Claude Code。我們期待你來指揮，所以舞台由我們準備
• 升降桌與雙螢幕
• 人體工學椅／周邊設備補助
• 個人硬體／設備預算
• 辦公室鄰近捷運台北市政府站（信義區）

面試流程

1. HR 線上初篩（至多約 60 分鐘）：先透過一次線上通話，了解你的背景、你在找什麼樣的機會，以及相關安排
2. 技術面談（遠端，約 60 分鐘）：你的工程背景與真實的 AI 實戰經驗
3. 與團隊的實作環節（現場，約 120 分鐘）：一起進行真實的 AI 輔助開發，使用你自己慣用的 AI 工具
4. 付費專案（選擇性，視情況而定）：針對部分候選人，我們可能會提出一個短期的付費專案，作為更深入的雙向評估。我們重視你的時間。