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1. VLM/Edge AI 技術架構設計與開發：參與端側多模態(VLM/LLM/CV)推論系統設計，規劃模型拆分、pipeline、延遲/資源(GPU/CPU/Memory)預算。 2. 模型訓練與架構調整：基於既有 VLM/CV 模型進行架構修改、微調/蒸餾/量化等訓練流程設計與實作，提升任務正確率與端側可部署性。 3. 邊緣部署與效能加速：負責模型格式轉換與編譯(例如 ONNX、TensorRT 等)，並在 Jetson/SBC/嵌入式平台上完成部署、profiling 與效能最佳化。 4. 跨團隊整合與測試：與硬體工程師、產品/系統團隊合作完成整合測試、可靠度驗證與問題排除，建立可重現的效能/正確率驗收流程。 5. 技術分享與持續精進：追蹤 LLM/VLM/CV 最新進展，定期分享與導入可落地的工程方法(效能、壓縮、部署工具鏈等)。
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《工作內容》 負責視訊處理/編碼演算法設計開發，包含AI視訊處理、超低延遲視訊壓縮軟體架構設計開發、視訊編碼前後處理演算法開發，以及參與MPEG國際標準會議。 《職務亮點/優勢》 參與MPEG國際標準：從演算法開發到建立參與國際標準的核心能力建構。
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《工作內容》 負責無線光學通訊（OWC/FSO）技術的研發與系統整合，包含太空、大氣與水下通訊鏈路。具體開發適用於移動目標的指向、捕獲與追蹤演算法，以解決衛星高速移動與載具微震動造成的對準難點。設計並實現都卜勒通道補償技術，以維持高容量訊號傳輸的品質。同時，需開發通訊模擬器，執行鏈路預算推導與驗證，並推動無線光通訊終端的產品落地與太空環境測試。 《職務亮點/優勢》 1. 開創太空骨幹網路： 參與台灣首個自主無線光通訊技術平台建構，掌握從 LEO 衛星到地面無人機及水下的前瞻通訊技術。 2. 跨領域技術整合： 深度接觸資通訊演算法、精密光機電整合（如快速轉向鏡 FSM）及先進材料熱管理等頂尖技術。 3. 預約新創事業機會： 本計畫規劃衍生新創公司，成員將有機會作為核心團隊，直接參與從研發到商轉與國際星系營運商對接的完整歷程。 4. 國際合作平台： 與國際知名學研機構進行技術交流，共同制定次世代光通訊國際規範。
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開發機器人/機器手臂大腦相關技術，協助產業進行「智動化」，並扣合相關的AI晶片，打造聰明又輕巧的AI大腦，其工作內容包括 1. (技能學習)：以基礎模型/大語言模型為核心，開發高效率zero-shot、few-shot機器人技能學習框架。 2. (快速調適)：研究機器人基礎模型(如VLA、LBM)之行為控制與優化技術。 3. (模擬資料生成)：開發自動擬真資料生成技術、包括模擬環境建立與相關物理互動模擬、Large World Model技術。 4. (實體資料蒐集架構)：開發透過人為示範驅動實體手臂蒐集實體資料之互動架構。 5. (AI演算法於Edge端的部署)：包括model pruning、quantization、NAS、使用不同平台底層平行化框架(如Triton、CUDA、oneAPI)進行加速、TVM、LLVM、model compilation之相關技術開發。
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《工作內容》 負責新型態的通訊系統/協定開發 (衛星/3GPP/無人機)。 《職務亮點/優勢》 團隊有完整的產品開發經驗，工程師於職務內可以取得國內唯一前瞻開發之經驗。 團隊亦與國際大廠有很多合作同步進行，為目前國內接觸到最新通訊技術的重要渠道之一。
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《工作內容》 橋接團隊所開發的技術與終端使用者，工作項目包含熟悉GUI開發、多平台(android/ios/XR平台開發機驗)。 《職務亮點/優勢》 團隊有完整的產品開發經驗，工程師於職務內可以取得國內唯一前瞻開發之經驗。 團隊亦與國際大廠有很多合作同步進行，為目前國內接觸到最新通訊技術的重要渠道之一。
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《工作內容》 負責建構長距離通訊驗測實驗網，涵蓋固定式與移動式中高低衛星通訊終端之入網測試、端對端鏈路驗證與服務品質量測。依據國際營運商與法規要求，建立符合規範之驗測流程。整合天線與射頻模組，搭配標準品與實際鏈路情境進行系統級驗測，並發展多軌道動態測試、移動載具(海事、陸上)場域驗證與自動化量測工具，產出認可的測試案例與方法。 《職務亮點/優勢》 1. 打造國家級驗測基礎建設： 參與台灣首個多軌道衛星通訊地面設備驗測實驗網，建立可對接國際營運商的驗測標準與流程。 2. 貼近實際營運場景： 從固定站到海事、陸上移動測試，直接在真實鏈路與載具環境中驗證入網能力、干擾與服務品質，強化產品可商轉性。 3. 國際規範與產業接軌： 對齊國際組織規範，協助廠商完成合規驗證，縮短進入國際市場的時程。 4. 系統整合與自動化能力： 深度參與天線、射頻、網路與量測平台整合，發展多軌動態情境與自動化驗測工具，累積關鍵系統工程與標準制定經驗。
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1. 模擬環境建置 (High-Fidelity Modeling): - 負責 AMR 本體（URDF/SDF）與感測器（Lidar/Camera）的精確建模，確保模擬器中的運動學（Kinematics）與動力學特性貼近真實硬體。 - 於模擬器（如 Isaac Sim, Gazebo）中建構數位孿生場景，還原實際工廠/倉儲的動態環境與物理屬性。 2. 控制整合與參數調校 (Control Integration & Tuning): - 執行軟體SIL/ HIL 測試，將導航與調度演算法導入模擬環境進行驗證。 - 負責路徑規劃與運動控制的參數最佳化，解決模擬與實機之間的性能落差（Sim2Real Gap）。 3. 策略驗證與自動化測試 (Scenario-based Verification): - 設計多樣化的測試腳本，針對多機調度策略、路徑衝突與Deadlock Recovery)進行壓力測試。 - 建立自動化回歸測試流程，量化評估導航精確度與系統穩定性。
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1. 掌握大型語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）及電腦視覺（CV）領域的最新發展趨勢，並研究其在特定任務或應用領域中的實作方式。 2. 利用多元資料類型（如圖片、影片、文字、結構化資料、訊號等），進行以下工作： - AI演算法研發：包含分類、物件偵測與分割、3D建模、疾病預測、影像對位與融合、影像理解與翻譯等技術開發。 - AI應用系統開發：涵蓋資料整備、資料融合與影像處理等相關應用流程設計與實作。
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運用先進人工智慧、機器學習與最佳化技術，將資料轉化為可落地的決策能力，協助企業在複雜的工業場域中實現智慧化、自動化與最佳化。主要工作內容包括： 1. (AI 與機器學習模型研發)：研發並實作各類機器學習、深度學習、統計建模方法與預訓練模型(如 time-series foundation models)，針對工業設備與製程數據建立高準確度的預測與決策模型，用於品質預測、異常偵測與趨勢分析。 2. (決策與最佳化演算法設計)：設計與開發最佳化演算法（數值最佳化、代理模型最佳化、啟發式演算法等），解決多目標、多限制條件下的工業決策問題，並應用強化學習（Reinforcement Learning）於設備控制、製程參數調校與策略自動學習，提升效率與穩定性。 3. (理論引導與模型融合)：結合物理定律、工程經驗與數學模型，進行理論引導建模（Physics-informed / Theory-guided Modeling），提升模型可解釋性與泛化能力，將資料驅動模型與機制模型整合，提高模型準確度並降低對大量資料的依賴。 4. (工業應用落地與數位雙生)：將 AI 模型實際應用於工業設備或製程的參數最佳化、能耗降低、良率提升與風險控管，建構與維運數位雙生（Digital Twin）系統，模擬真實設備與製程行為，支援情境推演、策略評估與即時決策。
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開發智慧機械狗之 AI 步態控制技術，包含馬達上層通訊、模擬器建置與實際場域測試，並參與以下研發重點： 1. 強化學習與模擬環境建構 (RL & Simulation): - 根據專案需求，於 NVIDIA Omniverse / Isaac Sim 中建構高擬真模擬環境。 - 應用 強化學習 (Reinforcement Learning) 或 知識蒸餾 (Knowledge Distillation) 訓練機械狗步態與運動策略。 - 負責 Sim2Real 之虛實整合驗證。 2. 硬體控制與系統整合 (Hardware Control & Integration): - 負責馬達控制通訊開發與測試，包含通訊協定串接（如 CAN, EtherCAT, RS-485）與驅動程式撰寫。 - 基於 ROS2 架構進行實體機械狗的系統整合，確保底層驅動與上層決策之即時通訊。 - 執行機械狗於實際場域之功能驗證與效能調校。 3. 多機協作與群體智慧 (Swarm Intelligence): - 研究多機器人協同合作 (Multi-robot collaboration) 機制。 - 開發機械狗群體隊形控制與協作演算法。
員工在職教育訓練良好升遷制度家庭日尾牙產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台南市六甲區 工作經歷不拘 2天前展開
《工作內容》 負責人型/類人型智慧機器人的大小腦AI技術開發，包含視覺語言模型、純視覺3D環境感知、影像即時追蹤與地形分析、WBC整機控制技術與多機協作。並透過 Omniverse 仿真與實機整合驗證，打造具高度自主性與環境理解能力的智慧機器人系統。並參與以下研發重點： 1. 核心模型研發 (Model R&D): - 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 - 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): - 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 - 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): - 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 - 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。 《職務亮點/優勢》 1.跨領域AI×機器人研發：從 VLA、VLM、LBM、3D 感知到WBC整機控制技術，參與智慧機器人核心能力建構。 2.虛實融合研發環境：採用 Omniverse 進行高仿真模擬，加速模型驗證並與實體機器人快速串接。 3.技術應用場域多元：成果可應用於餐飲服務、警勤巡檢、消防救災、多機協作等任務，具高挑戰性與實用性。
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