解構地端 AI 全棧團隊
這份互動式藍圖旨在協助系統整合商，將詳盡的策略報告轉化為可執行的團隊建構計畫。我們將團隊解構為三個核心層次，並探討實現高效運作所需的跨職能實踐與策略。請點擊下方的角色卡片，開始您的探索之旅。
互動式團隊藍圖
點擊任一角色，查看其詳細職責與技能需求。
應用與價值交付層
負責建構使用者導向的產品與服務，將 AI 模型的價值直接呈現給終端使用者，完成全棧的最後一哩路。
AI 產品經理
定義產品願景
AI 架構師
設計端到端系統
AI 開發者
整合模型至應用
後端工程師
建構模型 API
資料與智慧層
AI 價值鏈的核心，負責將原始資料轉化為有價值的預測模型與智慧財產權。
資料科學家
建構與訓練模型
機器學習工程師
將模型產品化
資料工程師
建構資料管線
資料架構師
設計資料生態
資料標註經理
確保資料品質
AI 倫理學家
確保責任制 AI
地端 AI 平台層
奠定技術基石，負責建構與維護實體及虛擬基礎設施，是地端 AI 方案的核心。
AI 基礎設施工程師
管理硬體
平台工程師
建構 K8s 平台
網站可靠性工程師
確保平台穩定
安全工程師
強化系統安全
合規與治理專家
確保法規遵循
雲端架構師
設計混合雲
請選擇一個角色
點擊左側的任何角色卡片，即可在此處查看其詳細的職責、所需技能以及在團隊中的策略定位。
營運框架
這些是使全棧團隊能作為一個高效整體運作的跨職能實踐，以實現速度、可靠性與成本效益。
MLOps: AI 的交付引擎
MLOps 將 DevOps 原則應用於機器學習生命週期，自動化並整合模型開發、驗證、部署與監控的流程，是連接各層級的營運骨幹。
知識管理: 建立透明實踐
透過標準化文件，如資料表與模型卡，建立集中的知識庫，促進溝通、支援審計，並推動負責任 AI 開發的文化。
資料集專用資料表
描述資料集的動機、組成、收集過程及潛在偏見。
模型卡
提供模型的預期用途、效能指標、限制及倫理考量。
FinOps: 地端 AI 的總體擁有成本 (TCO)
地端 FinOps 的核心是最大化昂貴硬體 (CapEx) 的投資回報，並有效管理持續的營運成本 (OpEx)。此圖表比較了地端與雲端模型在三年內的 TCO 結構。
策略執行
超越團隊建構，探討如何利用這個團隊來建立一個成功且可擴展的系統整合實踐。
AI 概念驗證 (PoC) 專案框架
一個結構化的 PoC 是降低客戶風險、驗證商業價值並贏得更大合約的關鍵工具。這是一個典型的 5-8 週框架。
1. 定義
與客戶舉辦工作坊，定義業務問題、成功標準與 KPI。
1-2 週2. 開發
進行資料準備、模型建構與訓練，並創建可運作的原型。
2-4 週3. 評估
根據預先定義的 KPI 測試模型，分析結果並記錄發現。
1 週4. 策略規劃
展示研究結果，計算 ROI，並為全面實施制定路線圖。
1 週建立可複用 IP
避免從零開始，專注於建構可複用的元件、框架與模式，如地端 MLOps 框架、特定行業資料模型、合規加速器，以提升擴展性與盈利能力。
衡量多維度 ROI
超越單純的成本節省，從架構影響、風險緩解、業務流程賦能、組織能力提升四個維度，向客戶闡述 AI 的全面價值。
選擇營運模式
從集中式模型開始建立核心能力，並逐步演變為卓越中心 (CoE) 模型，以實現效率與客戶需求的平衡，達成最佳的槓桿效應。