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1.負責電路設計、生醫資電、機電整合、影像醫材研發等工作。 2.分析並解決電路系統問題，進行問題分析與解決方案驗證，確保產品品質和性能達到要求

研發項目包括： 1.冷凍空調系統熱流分析及熱管理 2.熱交換器、冷凍空調系統設計與性能測試 3.伺服器或電子散熱 4.冷凍空調設備環境之氣流模擬分析

1. 海上結構物流體動力分析及製造可行性評估 2. CFD 數值模擬、資料分析及模型建構優化 3. 技術研析及國內外文獻資料蒐整 4. 海域現場及陸上實驗規劃、設計與執行

【職務說明】 建構「AI 晶片 LLM 推論平台」，開發支援 vLLM、llama.cpp 與多晶片平行化推論架構 的 Middleware 與 Runtime 系統，打造可擴展、可叢集化之 AI 推論基礎設施。此職務將專注於 LLM 推論底層優化、異質運算整合與多晶片協同運算架構設計，屬於核心研發角色。 【工作內容】 1.開發與優化 LLM 推論 Middleware（vLLM / llama.cpp 整合） 2.設計多晶片平行化架構（Tensor Parallel / Pipeline Parallel / Expert Parallel）3.開發國產 AI 晶片 Runtime 與模型執行流程 4.優化 Prefill / Decode / KV Cache 記憶體存取效率5.建構 CCL（Collective Communication Library）與跨晶片通訊機制 6.分析記憶體頻寬瓶頸與運算瓶頸（Memory-bound vs Compute-bound）7.協助建構最小規模 LLM 推論叢集（Cluster）

【工作內容】 1.奈米孔洞玻璃材料設計、製備與特性分析 2.奈米孔洞材料於循環系統之應用開發與技術推廣 3.奈米孔洞玻璃機能材料產品開發 4.材料製程、性能與應用數據之AI分析模組建立 5.吸附、分離、純化製程應用開發 6.產業需求分析、技術驗證及跨領域應用合作 【研究室簡介】 本研究室專注於奈米孔洞玻璃與機能材料技術開發，透過孔洞結構設計、表面機能化及循環再生技術，提升材料於吸附、分離、純化與資源循環等領域的應用價值。同時導入人工智慧與數據分析方法，建立材料開發及應用預測模組，協助產業實現資源高值化、製程智慧化與永續轉型。 【亮點技術】 1.奈米孔洞玻璃材料設計與量產製程技術 2.高效吸附、分離及循環再生應用技術 3.表面機能化與高值機能材料產品開發 4.AI材料資料庫與性能預測模組建立 5.智慧製程優化及跨領域系統整合技術 【工研院材化所～熱情招募中】 我們擁有完整的材料研發設備、跨領域技術團隊與豐富的產業合作資源，提供從材料設計、製程開發、系統驗證到產品應用的多元研發舞台。 誠摯邀請具材料、化學、化工、環工、機械、電機、資訊工程、人工智慧或資料科學等專業能力的你加入，共同投入奈米機能材料、循環系統與AI智慧研發，開創材料科技的全新應用價值。 #奈米材料 #多孔玻璃 #機能材料 #循環經濟 #資源再生 #人工智慧 #智慧製造 #材料開發 #淨零碳排 #永續科技

1. 研發雲端伺服器和電腦散熱系統與熱傳元件。 2. 撰寫機器學習對熱流模擬軟體。 3. 分析消費性電子產品的散熱結構，並進行測試、模擬。 4. 進行熱傳分析、熱阻量測。 5. 散熱封裝機構設計。

【工作內容】 1.有機金屬、高分子催化劑合成 2.固相觸媒合成 3.特化品、高分子反應合成製程開發 【研究室簡介】 本團隊長期投入觸媒反應技術研發，建構觸媒研發應用過程所需之反應驗證、分析鑑定、觸媒設計及成型等硬體設施及專業能力，主要應用領域有石化/ 高分子/ 特化品/ 生質化學品/CO2化學品的觸媒及反應製程、燃料電池電極觸媒、燃料重組器產氫系統、以及太陽能晶體開發與環保產業的脫硫、脫硝DeNOx 排氣處理及降除揮發性有機物VOC 等多項環保觸媒之應用，多項技術已經示範驗證，進而於產業界落實。 【亮點技術】 1.製程觸媒組成設計與實驗室驗證 2.觸媒合成、成型、及試量產噸級觸媒技術 3.重組器反應器設計、觸媒篩選及系統整合 4.生質化學品及 CO2 再利用化學品的製程與觸媒技術 5.脫硫、脫硝 DeNOx、除 VOC、除異 ( 臭 ) 味等排氣處理技術 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野 熱情邀請具材料/化學/化工/電機等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境

【工作內容】 結合作業研究(OR)、數學建模與資料工程，開發高效能AI演算法，確保模型能與現有的應用系統無縫對接，轉化為可落地產品，將AI技術轉化為商業價值。 1.演算法設計建模、開發與優化：根據場域需求選擇合適的數學模型及演算法，完成建模與演算法之設計與實作和優化， 並監控模型上線後表現，進行參數調優與版本迭代。 2.數據與資料建構：設計多元格式異質資料(如：結構化、非結構化之物聯網感測器數據、歷史交易紀錄)的採集與清洗方式， 並執行資料蒐集、清洗、特徵工程。 3.系統整合對接：開發AI模型與前端應用系統及後端資料庫(如：SQL、Oracle)的串接程式及模型整合介面，確保AI模型推論功能的可用性、穩定性與效率。 4.趨勢應用與導入：追蹤AI發展(如：AI Agents,多模態技術)，掌握技術新趨勢，並結合產業需求規劃技術發展方向，再開發後導入至實證場域。 【需求條件】 1.具開發大型AI領域系統經驗，或曾參與大型國科會或科專計畫，運用Python、C相關(C、C++、C#)或R語言發展AI演算法，應用於大型語言模型(LLM)微調、多視角整合之電腦視覺影像判斷與空間理解、協作機器人、物流/製造場域自動化系統、Edge AI部署、大型路網或交通量指派等實例；有封裝演算法與應用系統串接的實戰經驗者，熟習LLM應用框架、PyTorch、TensorFlow、RAG架構者尤佳。 2.數學建模知識：具備線性代數、機率統計、數值分析知識，具ILOG CPLEX、Gurobi Optimizer等工具實務運用經驗。 3.核心程式開發能力：熟稔Python、C相關(C、C++、C#)或R語言程式，及RESTful API 設計、資料庫架構與Linux開發環境。 4.資料處理能力：具備處理海量數據及基本數據視覺化能力。 5.軟實力：具備熱忱學習態度，快速掌握新技術，能編寫技術文件，並將商業需求轉化為技術規格；同時擁有良好的邏輯思維與跨部門溝通和團隊合作能力。

協助深度學習模型應用及產品開發，包含：資料收集、資料清理、資料前處理、模型設計、模型訓練、模型佈署，模型效能評估等。開發影/音資料之分類、偵測、切割、生成等相關技術，並結合運用深度強化學習於規劃、排程等問題，應用領域包含：智慧城市、智慧通訊、智慧工廠等。