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1.電路設計與硬體開發 設計並開發高效能的電路系統，涵蓋感測器接口、電源設計、通訊模組等，並確保硬體設計與嵌入式系統有效協作。 2.感測器與硬體模組整合 整合各類感測器（如相機、IMU、光學感測器等）與其他硬體模組，確保與嵌入式系統（如Jetson、Raspberry Pi、ARM等）無縫配合。 3.嵌入式系統開發與硬體整合 負責嵌入式平台的應用開發，並確保硬體與軟體系統的協同運作，解決集成過程中的技術挑戰。 4.程式開發與控制系統設計 編寫和優化程式，支援硬體與感測器協同運作，並進行程式碼測試與優化，確保高效能與可維護性。 5.系統測試、除錯與效能調校 進行系統測試、除錯、效能調校，針對實際應用場景進行調整，確保系統穩定性與可靠性。 6.硬體設計文件撰寫與技術協作 撰寫設計文檔、測試報告，並與內部團隊及外部廠商協作，進行設計驗證與測試，確保硬體設計符合需求。 7.跨部門合作與專案推動 與軟體開發、演算法及電子團隊密切合作，推動專案的順利落地，確保各模組的順利整合。

《工作內容》 1. 開發機器人訓練用3D數位雙生技術,包含場景空間理解、物理AI、虛擬人與動態環境建置。 2.開發合成資料生成與機器人訓練相關技術。 3. 使用 NVIDIA Omniverse / Isaac 平台,進行機器人與人場物互動之物理模擬與驗證及虛實整合。 4. 研究World Model、VLA等新興技術於機器人模擬、決策與Real-to-Sim-to-Real之應用。 《職務亮點》 1. 參與 AI × 機器人 × 數位雙生核心技術研發。 2. 接觸 Omniverse、Isaac、3D AI、VLA、World Model 等前瞻技術與應用。

《工作內容》 1. 開發 OpenUSD 元件庫: 負責將機器人機構、關節、感測器(LiDAR、Depth Camera)與周邊環境建置為標準化 OpenUSD (USD) 資產與元件庫。 2. 校準 Real2Sim 物理環境: 針對機器人運動學、動力學(質量、摩擦力、剛性)及感測器雜訊進行參數量測與物理模擬校正,提升 Real2Sim 的擬真度。 3. 自動化模擬與數據管線: 整合 NVIDIA Isaac Sim / Gazebo / Webots 等模擬平台,建置自動化模擬測試流程與合成數據(Synthetic Data)生成管線。 4. 跨團隊資產對接: 與硬體工程師合作取得 CAD/URDF 資料並轉換為 USD,並與 Embodied AI 團隊對接,提供訓練所需的標準化模擬場景。 《職務亮點》 1.了解 Physical AI 核心技術: 深入 OpenUSD,打造數位雙生(Digital Twin)與 Real2Sim 高擬真模擬環境。 2. 運用 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 等工具,建置可供大量 AI Agent 進行平行訓練的加速環境。

《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。

《工作內容》 1.開發四足機器人的步態生成、動態平衡、運動控制及地形適應技術。 2.使用NVIDIA Omniverse、Isaac Sim／Isaac Lab進行強化學習訓練，以及Sim-to-Sim、Sim-to-Real開發與驗證。 3.透過ROS2整合控制演算法、感測器及機器人硬體，並將模型部署至NVIDIA推論平台進行實機驗證。 《職務亮點》 1.參與國產四足機器人的運動控制、強化學習及Physical AI核心技術開發。 2.完整接觸模擬訓練、控制策略、ROS2整合及實機部署流程。

參與醫學影像系統與深度學習軟體研發，並到醫療院所實際場域測試驗證，工作內容包含： 1. 深度學習影像辨識技術 2. 三維影像感測與分析技術 3. 事件即時推理技術 4. 醫療輔助決策技術 5. 醫學影像軟硬整合與場域驗證 6. Software Quality Assurance 7.融合多元生理檢測資料 ※本職缺依據原住民族工作權保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 ※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『原住民』，以盡法定義務。

《工作內容》 1. 建置 ROS2 系統架構: 使用 ROS / ROS2 平台建置服務型機器人軟體架構,負責核心控制模組、通訊介面與狀態機之開發、整合與部署。 2. 嵌入式硬體與感測器串接: 執行嵌入式系統與機器人硬體(驅動控制器、馬達、LiDAR、Depth Camera、IMU)串接,進行實體機器人系統整合與除錯。 3. Sim2Real AI 部署與優化: 將模擬環境訓練之具身智能模型(如 VLA 視覺語言動作模型、強化學習策略)部署至嵌入式邊緣裝置(如 NVIDIA Jetson),並優化實時執行效能。 4. 實體機器人應用落地: 結合在地化語音互動(國台語)與主人辨識,調校 AI 代理人(Agentic AI)在真實環境中執行動作的穩定性。 《職務亮點》 1. 打造 MIT 可信賴機器人: 參與自主研發的國產服務型機器人,融合語音、視覺與 VLA / 強化學習,讓機器人具備真正在地執行的能力。 2. 邊緣 AI 與 Embodied AI 實戰: 掌握最新的 Sim2Real 落地技術,累積嵌入式系統結合 AI Agent 的跨領域核心經驗,符合未來服務型機器人產業趨勢

1.負責 3D(AOI/AXI)自動光學檢測設備之機構、電控系統與光學模組之精密裝配與軟硬體系統整合。 2.依據工程圖面與 SOP，執行設備多軸安裝、光學參數調校、整機除錯 (Debug)。 3.執行設備多軸校正、機台功能性測試與出貨前品質驗證。 4.針對組裝與測試異常進行根因分析 ，協助優化設備組裝流程與生產效率。 5.配合研發(RD)及品保(QA)團隊，承接新產品(NPI)設備之試作導入、功能性評估與驗證。 6.掌握生產專案排程，高效完成高精密設備的客戶交機與實地運行準備。

【待遇】 1. 薪資結構：底薪加考核獎金。 2. 一週上班40個小時，超過40小時部分視為加班，將額外給薪。 3. 具備 VEX 機器人教育或學習相關經驗者佳，本中心具有完整的培訓資源，但希望英文有一定基礎。 【工作時間（含休息時間）】 週三至週五 14：00～17:00，17:30～21：30； 週六 8：30～12:00，13:30～17：00，17:30～21：30； 週日 9：00～12:00，13:00～18：00。 1. 週工時 40 小時，週一、週二固定休假。 2. 國定假日除春節、端午、中秋、清明，其餘時間視教室營運決定是否休假。 （國定假日上班視為加班，給付加班費或換取補休） 3. 在外派及班內課程皆可順利進行授課的前提下，可彈性調整工作時間。 4. 寒、暑假因應營隊需求，須配合授課時段加班或調整工時（給付加班費與獎金）。 【工作內容】 底薪 36,000 元： 1. 開、閉店環境清掃。 2. 完整通過培訓，可依照教學資源庫準備課程、獨立授課、完成課程紀錄等教學工作。 3. 課餘時間可協助基本行政工作。 4. 配合教室教學活動之規畫與執行。 底薪 40,000 元： 1. 外派至合作單位獨立授課。 2. 獨立進行教案開發及模型製作。 底薪 45,000+ 元（視能力）： 1. 獨立帶隊進行競賽培訓。 2. 獨立進行開班作業。 3. 負責招生及合作業務。 4. 協助建置教學與培訓系統。 5. 管理、師訓新進老師。 【加給】 1. 人數獎金：月授課人數超過100人，每超過一人按100～200元給予人數獎金。 2. 招生獎金：每招募一名新生，給予500元招生獎金。 3. 競賽加給：協助學生進行競賽練習或技術開發，該賽季給予2,000～5,000元競賽加給。 4. 年資加給：每年固定調薪2次，每次依能力調整500～1000元。 【徵才條件】 1. 有教育（資訊領域佳）專長，或具備相關經驗。 2. 喜歡與小孩接觸，開朗、熱情又有耐心。 3. 思想開放，願意學習與嘗試新挑戰。 4. 守時、認真、負責，可成為學生學習的榜樣。 5. 無刑事紀錄（須提供良民證）。 6. 具備駕照者佳（外派課程須自理交通）。 【培訓期間】 1. 剛到職前一個月為學習期，學習期間月薪依出勤比例計 。 2. 若學習期滿表現仍未達要求，將視情況延長學習期（至多三個月）或予以資遣。 【公司福利】 1. 享勞健保，三節（禮品或禮金）及年終。 2. 每年固定進行兩次調薪。 3. 每年固定舉辦員工旅遊。 4. 不定期聚餐。