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1. 了解LLM最新動態，研究LLM應用於特定領域或任務的作法，研發AI代理技術並開發相關應用系統。 2. 負責資料收集、清理、模型建置、開發檢索增強生成(RAG)與AI代理應用，支援如文字生成、QA問答、對話生成、情緒分析等NLP任務。 3. 對話式軟體(Chatbot)前後端整合開發。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
1. 基於CXL(Compute Express Link)等之軟體定義記憶體。 2. 基於Open APN (All Photonics Network)所建構出的軟體定義軟體。 3. RDMA RoCE v2與Open APN整合效能之提升。 4. 基於混合光網之Deterministic Network研發。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
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。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 月薪40000~42000元 台中市北屯區 2年工作經驗 今天剛更新展開
1.協助指導團隊同仁準備各式菜餚及管理廚房營運。 2.負責食材準備、烹煮及備料，並確保菜色品質。 3.確保所負責類別的食品均符合國家衛生管理的規定。 4.維護廚房環境清潔、進行廚房內的衛生管理工作。 5.廚房人員管理。 6.主管交辦事項。 ☛持有餐飲證照再額外加給!! 店鋪籌備中~~預計4月初開幕
免費供餐員工聚餐春酒需穿著員工制服員工在職教育訓練 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
1. (國內外AI產業情報研析) 負責Survey全球與台灣AI技術發展趨勢、產業動態及應用案例。 2. (擔任政府科專計畫技術幕僚) 協助政府單位進行AI技術政策研析與計畫管考作業。 3. (技術盤點與應用系統設計建議) 盤點經濟部相關科專之AI技術成果，評估其技術成熟度，並提出可落實於產業之具體建議。 4. (AI垂直整合系統規格制定) 針對特定產業領域（Domain）需求，規劃AI垂直整合之系統架構，並協助訂定軟硬體系統規格。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
1. 撰寫與執行相關專案計畫，包含計畫規劃、進度追蹤、成果彙整、成效評估及對外簡報說明。 2. 資安技術與產品規劃，與跨部門團隊合作，理解業務需求，並提出解決方案。 3. 支援AI資安業務進行，包含進行資料收集與部署AI應用服務相關內容。 4. 支援AI資安技術研發，包含利用機器學習、自然語言處理技術、生成式 AI 技術，針對日誌資料、人員行為、網路流量封包、惡意程式或其他有助於判定資安異常之資料進行分析。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新北市金山區 1年工作經驗 今天剛更新展開
1. 負責菜餚的烹調和擺盤 2. 進行廚房內的衛生管理工作 3. 與同事協作討論菜色和菜單 4. 協助備料和進貨，確保食材品質和庫存管理 5. 確保所負責類別的食品符合衛生管理的規定等
產假全勤獎金年終獎金績效獎金員工聚餐 - 月薪40000~42000元 台中市北屯區 2年工作經驗 今天剛更新展開
1.顧客接待 2.餐點介紹及點單 3.收銀及結帳 4.控制外場耗材成本 5.門市員工教育訓練 6.門市人事成本控制 7.門市客訴處理及解決 8.主管交辦事項。 ☛持有餐飲證照再額外加給!! 店鋪籌備中~~預計4月初開幕!
免費供餐員工聚餐春酒需穿著員工制服員工在職教育訓練 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
如果你對推動AI技術應用充滿熱情，誠摯邀請你加入我們的行列!! AI技術產品市場開發與客戶經營: 1.生成式AI及FAST AI於半導體、製造、服務、金融及醫療等關鍵產業之技術推廣。 2.生成式AI技術/產品宣傳活動策畫與執行。 3.生成式AI相關市場情蒐及客戶開發。
年節獎金年終獎金績效獎金員工團保眷屬團保 - 月薪43000~47000元 台中市北屯區 2年工作經驗 今天剛更新展開
1.顧客接待 2.餐點介紹及點單 3.收銀及結帳 4.控制外場耗材成本 5.門市員工教育訓練 6.門市人事成本控制 7.門市客訴處理及解決 8.主管交辦事項。 ☛持有餐飲證照再額外加給!! 店鋪籌備中~~預計4月初開幕!
免費供餐員工聚餐春酒需穿著員工制服員工在職教育訓練 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘 今天剛更新展開
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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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。
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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。
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