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本職缺為「人工智慧物聯網開發工程師」，職責範圍包括： 1.設計與開發智慧感測器及物聯網裝置之人工智慧演算法，提升系統效能與可靠度。 2.負責跨領域專案合作，將人工智慧技術整合應用於各產業，如智慧醫療、智慧製造及智慧農業等。 3.執行人工智慧模型訓練與驗證，提供高精確度解決方案，並持續改良系統以因應多變環境。 4.參與技術研發會議，與團隊成員共享知識與經驗，不斷創新研發，促進產業升級發展。 「人工智慧物聯網開發工程師」職務內容： 1.設計開發智慧感測器及物聯網裝置之人工智慧演算法，強化系統效能與穩定性。 2.於跨域專案中合作，將人工智慧技術成功應用於醫療、製造及農業等不同產業。 3.執行人工智慧模型訓練與測試，提出高準確度解決方案，並追求系統最佳化。 4.出席技術研發會議，與團隊共享知識能量，不斷創新研發，帶動產業進步。 工作內容與需求技術: 1. 人工智慧演算法開發(深度學習、小波轉換、訊號處理、醫療訊號) 2. 系統平台整合 3. 程式撰寫(至少二種: C, C++, Python, Java, JavaScript) 4. 人工智慧運算平台(至少一種: TensorFlow, Pytorch, Darknet) 5. 人工智慧物聯網(至少二種: AIoT, Embedded System, Cloud, Web Server, FTP Server)

本院『工業技術研究院感測系統中心』聘求『感測晶片暨微機電製程工程師』，負責領域包含以下四點： 1. 感測器及微機電系統(SMEMs)晶片研發：參與前瞻性感測器技術的研究、設計和開發，協助專案團隊完成相關技術規格書和報告。 2. 製程整合與優化：負責執行晶圓製造過程的監控、分析及改善工作，以確保產品品質符合標準，並提升生產效能。 3. 技術文件撰寫：編寫技術報告、手冊和相關文件，分享研究成果並為團隊成員提供技術支援。 4. 跨部門合作與溝通：與中心內外其他單位協調合作，交換意見並整合資源，以順利完成專案任務。

1.設計與開發自動化校正與測試機台之軟硬體系統，以提升量測自動化與測試效率。 2.執行流量校正與測試作業，以維持高品質之量測服務與精準度。 3.維持國家流量最高標準與量測追溯性，並推動國際技術交流與合作計畫。 4.研究與開發先進綠色能源量測技術及標準系統，以支援前瞻能源產業發展。 《職務亮點》 ．參與國家級計畫：直接投入國家度量衡標準實驗室運作，攜手頂尖團隊共同維護國家最高計量標準。 ．深化前瞻技術發展：接觸先進綠色能源量測技術研發，累積具前瞻性與產業影響力的專業技術資產。

醫療與智慧照護場域之 AI 系統研發，聚焦開發並部署以大語言模型（LLM）、生理訊號分析、多模態 AI 與生成式 AI 應用，支援臨床決策、照護服務與互動對答 RAG 系統等。 1.設計並優化 Prompt 與 Multi-Agent 任務流程（如 ReAct、CoT）。 2.建構醫療生理訊號分析模型，應用於人員行為辨識、醫療生理訊號智慧輔助判讀、醫材文件內容判讀...等。 3.建構多模態 AI 系統：整合生理訊號、語音、文本資料、發展智慧互動應用（如語音助理、照護機器人介面）。 4.建立 RAG 系統與知識庫（Qdrant/Neo4j）：醫療資料庫整合（例如：臨床指南、SOP、醫材資料）、向量資料庫與圖資料庫建置。

《工作內容》 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。 《職務亮點》 結合LLM、VLM與電腦視覺前沿技術，應用於無人機任務場景，參與從演算法研發到應用系統開發的完整流程。

具備機械、自動化或控制相關背景，並對智慧製造、數位雙生（Digital Twin）及 AI 技術應用具高度興趣者，歡迎加入團隊，共同推動工具機產業智慧化與數位轉型發展。 1. 工具機數位雙生（Digital Twin）系統開發與應用建置。 2. AI 模型於工具機設備、製程分析及智慧製造場域之開發與應用。 3. 第三方軟體加值開發與系統整合，包含 CAM 二次開發、人機介面（HMI）設計及機電整合應用。 4. 工具機設備聯網、數據擷取及智慧監控系統開發，推動 OT／IT 整合應用。 ※部門簡介：https://drive.google.com/file/d/1H_zoTGi5qoH_GSFIfmZ2geKJNIyEwYOi/view ※具相關經歷/學歷的應屆畢業碩士生亦歡迎

1. 生醫訊號分析與處理：從事生物醫學信號擷取、清洗、預處理及特徵提取等作業，並發展相關流程優化以提升光學或電學等訊號品質。 2. 醫療器材研發合作：參與國內外醫療器材廠商的技術交流，共同研發先進生醫檢測工具及醫學數據輔助系統，以促進產業升級與創新。 3. 研究計畫執行：負責資料蒐集、實驗設計、數據分析及報告撰寫，以推動前瞻性生醫研究。 4. 實務教學與人才交流：分享自身經驗和專業知識，以團隊合作方式執行政府科研計畫或企業委託專案。 此職位要求具醫學檢測、分子生物、藥物開發、免疫醫學或相關領域碩士學位，並具有2年以上生醫訊號處理或相近領域工作經驗。

《工作內容》 1. 核心模型研發 -負責視覺語言動作模型(Vision-Language-Action, VLA)的架構設計與開發，應用於機器人與機械手臂之多模態場景理解、任務規劃與動作決策。 2. 模仿學習與強化學習演算法開發 -研究並實作 Imitation Learning、Reinforcement Learning 等演算法，提升機器人在複雜任務與不同場景下的學習效率與泛化能力。 3. 機器人模擬與 Sim2Real 驗證 -使用 Isaac Sim、Isaac Lab 等模擬工具建構高擬真虛擬環境，進行物理參數調校、模型訓練及 Sim2Real 驗證，降低模擬與實機部署之落差。 4. 多模態資料建置與訓練 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立包含視覺、語言、動作等資訊之多模態資料集，支援機器人行為生成與模型訓練。 5. 機器人系統整合與邊緣部署 規劃機器人控制系統架構，整合深度學習模型與傳統控制策略，並進行模型輕量化、推論效能優化及 Edge AI 平台部署。 《職務亮點》 1. 參與新一代 AI Robotics 核心技術研發 直接投入 VLA、Imitation Learning、Reinforcement Learning 等前瞻 AI 機器人技術，參與從模型研究到實機應用的完整研發流程。 2. 從模擬訓練到真實機器人落地 透過 Isaac Sim/Isaac Lab 建立模擬環境，並將訓練成果導入真實機器人與機械手臂，累積完整 Sim2Real 實務經驗。 3. 接觸完整機器人 AI 技術鏈 工作涵蓋多模態資料蒐集、模型訓練、行為生成、機器人控制、模型最佳化及邊緣部署，可建立完整 AI Robotics 系統研發能力。 4. 研發成果實際部署於 Edge AI 平台 -實際進行模型壓縮、量化、剪枝及推論最佳化，並部署於 Jetson Orin 等嵌入式運算平台，累積高效能 AI 推論與實機整合經驗。 5. 跨 AI、Robotics 與控制領域研發 -與 AI、機器人控制、視覺感知及系統整合團隊共同開發，可同時累積模型演算法與機器人系統工程能力。

《工作內容》 1.參與無人載具/智慧機器人系統平台開發 開發無人載具、AMR/AGV 等設備之管理平台，實際參與車輛監控、任務管理、設備管理及系統整合。 2.參與完整後端系統架構與服務開發 使用 Node.js、RESTful API、Database 等技術，進行後端服務、API 與資料管理機制設計。 3.接觸即時通訊與大規模設備聯網技術 參與車輛與平台間之即時資訊交換、設備狀態回報及控制服務，累積 IoT、MQTT、WebSocket 等系統整合經驗。 4.實際導入容器化與系統部署技術 透過 Linux、Docker 等技術進行系統建置與部署，並有機會進一步接觸 Kubernetes、Microservices 及 Cloud Native 架構。 《職務亮點》 研發成果直接落地真實場域，不僅進行軟體功能開發，更可參與無人載具實際場域之系統整合、驗證與應用導入，累積完整產品開發經驗。

1. 資料分析軟體模組開發、系統整合與測試。 2. 針對資料科學應用主題瞭解領域知識，並協助技術應用與現場導入。 3. 統計分析、機器學習、人工智慧，演算法與數學方法創新研發。 協助統計模型分析之理論研究，與應用現場的技術導入，開發資料分析系統，在所需的環境與平台上，介接客戶資訊系統，設計使用情境並開發使用者介面，解決現場導入之問題。需使用各式機器學習、資料探勘與生成式AI技術，如決策樹、支持向量機、邏輯迴歸、關連規則分析、歸群、多變量分析、NLP、LLM等演算方法，解決傳統產業製造現場所遭遇的各種資料分析問題，並依照問題需求，進行資料品質與轉換等前處理，以及調整或修改演算方法。