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錄取後依考生學經歷、專長、個人特質賦予以下部分或多項工作： 1.各型載具(飛行器、船艦、車輛等)模擬座艙設計與製程 規劃。 2.各型載具操縱機構(方向盤、駕駛桿、油門機構等)硬體設計與製程規劃。 3.各型傳動系統機構設計與電腦輔助分析。 4.系統操作控制台設計。 5.辦理臨時交辦事項。

1.定期執行基礎產品維護，如: 設備上潤滑劑、清潔等) 2.測試受損的機器零件，以便決定是否需要大修 3.進行產品設備之維修，並做維修登入 (維修設備、損壞原因、進行之維修方案為何及成功與否) 4.除了定期產品設備維護、保養及維修外並預防問題發生 5.製作及登入維護、維修登記表 (紀錄每次保養設備之項目、維修之項目以及時間)，供設備損毀時之參考依據 6.電控設備及自動控制與自動化系統等電機儀器設備的檢測

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

1.雷達車結構圖設計及規劃。 2.雷達系統機械設計。 3.結構熱傳分析模擬。 4.機械檢驗及系統工程。 5.自動化測試系統設計、測試、除錯及驗證。 6.自動化產線規劃、設計、測試及驗證。

1. 武器之推進系統、流場計算、結構設計、導控系統、伺服控制、機械設計與 製造。 2. 設備結構、機構、關鍵組件及相關裝備設計、開發、分析或試驗相關工作

1.電子電路模擬、設計、單晶片韌體程式撰寫、數位訊號處理、系統軟體設計/軟體工程/數位系統開發：軟體程式設計、開發、編撰、測試及人機界面應用程式開發。 2.機構設計、結構模擬、應用力學計算、自動化夾治具設計及機械手臂流程改機、機械加工產線自動/半自動化開發、程式設計與規劃、旋型、沖壓及鍛造技術精進及新產品開發、模具設計與產線生產規劃。 3.高分子材質分析及開發、燃燒化學電腦模擬、高速氣體動態分析及設計、產品可靠度工程規劃、抽樣檢驗設計與規劃、品質異常分析檢討。 4.生產排程規劃及生產進度管理、物料需求檢討、採購及生產料件獲得、機械加工產品排程規劃、工令管制與異常分析、委製零組件工程規劃分析及M-BOM維護等作業、品保相關工程規劃、推動與執行。

1.抽水站設備維護、保養 2.機械故障原因判斷及排除 3.購料後自行安裝及設定 4.進行機組測試 5.維修相關事宜 6.其他交辦工作事項

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