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加入AI技術服務應用團隊，不單只是發展演算法或訓練模型，還可以參與AI應用系統建置，和團隊一起讓AI應用落地！ 研發範圍包括：時序資料分析預測建模、表格資料分類預測建模、自動建模技術(Auto ML)、強化學習(Reinforcement Learning)、數據洞察分析、LLM微調與評估。 應用範圍涵蓋：客戶分析(AI+CRM)、商務/電信預測(銷量、來客數、退租/流失率)、用電分析(綠電轉供、用電異常)、機器人與無人機應用(最佳化任務分配、多機協作)。

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，並研究其在無人機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、影像對位與融合、影像理解等技術開發。 - 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。

1.建置、維運與優化 Kubernetes（K8s）叢集平台，管理 CPU 與 GPU 伺服器資源，確保系統穩定與高可用性。 2.建立與維護 GPU 計算環境，整合容器化技術（Docker、NVIDIA Container Toolkit 等）以支援各類運算與視覺化應用。 3.支援 Omniverse 與數位孿生（Digital Twin）相關應用之部署與系統整合。 4.VMWare的管理。 5.規劃叢集網路、儲存與資源調度機制，確保平台效能與擴充能力。 6.建置與維運系統監控與告警機制（如：Prometheus、Grafana 等），監控系統資源與服務狀態。 7.建立自動化部署與維運流程（CI/CD），提升系統部署效率與維運品質。 8.撰寫系統文件與操作流程，協助排除系統問題並確保平台穩定運作。

《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。

1.建置、維運與優化Kubernetes（K8s）叢集平台，管理CPU與 GPU伺服器資源，確保系統穩定與高可用性。 2.建立與維護GPU計算環境，整合容器化技術（Docker、NVIDIA Container Toolkit等）以支援各類運算與視覺化應用。 3.支援 Omniverse 與數位孿生（Digital Twin）相關應用之部署與系統整合。 4.建置與維護 WebRTC 即時串流平台，支援遠端互動式 3D 視覺化與多使用者連線。 5.規劃叢集網路、儲存與資源調度機制，確保平台效能與擴充能力。 6.建置與維運系統監控與告警機制（如：ometheus、Grafana 等），監控系統資源與服務狀態。 7.協助研究與開發團隊部署 AI、3D 模擬、資料處理等應用服務，並進行效能優化。 8.建立自動化部署與維運流程（CI/CD），提升系統部署效率與維運品質。 9.撰寫系統文件與操作流程，協助排除系統問題並確保平台穩定運作。

R&D Pilot Line Fab • Updating the Fab engineers on customer issues and technology needs. • Supporting root cause defect and unique fail mode analysis. Process Integration • Delivering advanced technology to meet future product nodes. • Developing recipes to meet structural & electrical requirements. • Managing wafers though Dry Etch levels in support of special requirements. Other Process Areas • Working in cross-functional teams to jointly develop device structures. • Supporting cross-functional failure analysis and yield improvement. Dry Etch peers • Maintaining or developing expertise in multiple process, hardware, or technology areas. • Serving as a resource for peers in recipe & process development. Qualifications: • Understanding in: Transport phenomena, Electromagnetics, Atomic/Molecular physics, and Surface phenomena • Solid trouble shooting, experimental design and data analysis skills • Strong computer skills, including MS Office • Basic understanding of plasma sources used in plasma etching • Understanding in the principles of dry etch processing • Rudimentary understanding of process control and Statistical Process Control (SPC) Education/Experience: MS/PhD in Electrical Engineering, Mechanical Engineering, Materials Science, Chemical Engineering, Chemistry, Physics 『具工作經驗者，薪資另議』

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。

【工作內容】 開發資安管理平台後端，設計 RESTful API 架構，將各類開源或商用資安掃描工具整合至 Web 統一介面，實現「單一平台，全域掃描」。透過 AI 轉化為開發人員可直接使用的程式碼修補建議 (Code Fix Recommendations) 與漏洞成因分析，降低修補門檻。 【職務亮點／優勢】 1.工作不是單純的維運或看報表，而是親手打造一套能「自動發現問題」並「自動建議解法」的 AI 資安產品。 2. 挑戰如何讓 AI 讀懂複雜的弱點掃描報告，並精準輸出 Code Level 的修補建議，這是目前 DevSecOps 領域含金量最高的技能。 3. 掌握國際最新合規技術，合規自動化工具將是未來 3-5 年硬體與軟體出口的剛需，相關經驗將極大提升職涯稀缺性。

*工作目標: 為防制空氣污染，維護生活環境及國民健康，以提高生活品質，制定空氣汙染防制法，揮發性有機物空氣污染管制及排放標準依據空氣汙染防制法訂定。此職位為第一線空氣汙染防制人員(判斷空氣污染排放情形是否符合環保法規)。 *工作內容: 1.負責設備元件揮發性有機物洩漏採樣工作 2.安排規劃採樣行程，並評估當下的環境規劃適用範圍、干擾、 檢測步驟與流程等 3.現場環境儀器使用與維護及保養; 確保採樣記錄報告準確與準時 4.熟悉方法操作技術，例如對儀器設備的操作、數據處理(包含檢測數據下載)等 5.執行品保品管，例如對儀器設備靈敏度、精密度查核校正及相關品質管制規範之了解 6.其他主管交辦事項 *工作訓練: 1.火焰離子化偵測法: 以具有火焰離化偵測器之可攜式儀器(TVA)檢測設備元件之揮發性有機物（Volatile organic compound, VOC）洩漏濃度，並標示洩漏所在位置及其歸類 2.紅外線熱像測溫儀: VOC 揮發性有機氣體偵測 *工作範圍: (南區，化學相關產業如中油石化廠等) 1.揮發性有機液體儲槽之槽體、通氣孔、封氣設備等所有與大氣接通口 2.各類閥、法蘭、幫浦、壓縮機、釋壓裝置、取樣連接系統、排洩口、開口閥 3.密（軸）封系統或廢水處理設施密閉系統之抽氣排氣口、緩衝排氣口、攪拌器軸封、通路門軸封或與設備銜接之其他連接管件（線）等 *工作願景: 1.一年兩次晉升加薪評估 2.完整學習地圖 3.內部溝通轉調順暢 *薪資條件: 1.薪資不含其他津貼與獎金 2.內部訓練考核通過並申報，另有採樣津貼 3.考核項目包含:方法熟悉程度、方法操作技術、品保品管觀念 4.通過考核月薪45K以上 更多關於SGS: https://youtu.be/BVGQd9pqVCo