轉職熱搜工作

1.負責液冷與氣冷設備安裝、基本設定與測試 2.協助設備日常維護與異常排除 3.配合產線進行設備調整與優化 4.協助新設備導入與測試作業 5.紀錄測試結果並回報狀況

1.負責自動化設備之組立、安裝、測試與現場調適。 2.執行設備控制系統升級、參數調整與功能優化。 3.針對設備異常進行原因分析、問題排除與改善追蹤。 4.依現場實際需求進行設備修改、調整，並回饋改善方案。

（一）職務核心目的 負責工廠智能化辨識演算法研發與落地，解決傳統規則式視覺無法處理的複雜瑕疵、隨機性缺陷、難檢測場景，支撐產線高階智能化升級。 （二）主要工作內容 1. 針對廠區難檢測瑕疵（微刮傷、髒污、色差、變形、混料）開發 AI 辨識演算法 2. 負責影像數據標註、數據清洗、模型訓練、迭代優化與場景落地驗證 3. 將訓練完成的 AI 模型與廠區現有視覺設備、自動化機台對接整合 4. 持續優化模型準確率、泛化能力，解決新機種、新瑕疵的辨識失效問題 5. 建立廠區 AI 視覺數據庫、模型版本管理機制 6. 協助視覺工程師處理高難度檢測場景，共同完成良率提升與專案落地 （三）必備專業能力 1. 熟悉機器學習 / 深度學習視覺演算法，熟 CNN、影像分類、物件偵測、瑕疵分割模型 2. 具備 Python 開發能力，熟悉 Pytorch/TensorFlow 任一框架 3. 完整經歷「數據標註→訓練→測試→落地優化」完整 AI 專案流程 4. 可獨立分析模型誤判原因，透過數據迭代、參數調整提升辨識精度 5. 熟悉工廠現場場景，能針對產線光影變化、產品公差差異做模型優化

1. 開發人形機器人之雙臂／雙足運動控制與任務決策模型 2. 設計 PD / Impedance / Model Predictive Control 等控制器 3. 訓練強化學習與模仿學習模型，實現決策與感知行為 4. 使用 Isaac Sim / Gazebo 等模擬平台驗證 Sim2Real 效果 5. 整合 AI 模型與控制模組，執行實體部署與系統測試

◆職務內容： 1.參與機器學習專案開發、資料科學相關研發任務並應用於金融場景 2.利用機器學習模型來優化公司內部流程、提升服務品質 3.資深工程師 : 具2年以上機器學習、演算法、模型設計開發經驗。 ◆其它技能/專長: 1.熟悉Tensorflow、Keras、Python，有實作過深度學習的方法。 2.熟悉數理分析統計或LLM大語言模型。 3.模型API開發與設計(RESTful API) 。 4.具NLP模型、影像辨識相關經驗者佳。 5.熟悉Linux、Docker環境演算法開發。 6.機器學習研發運用於金融業場景。 7.具敏捷開發經驗者佳。

1.協助規劃產品流程所需技術及設備參數評估 2.製程生產參數之測試及驗證 3.製程能力及製程管制規格制定 4.製程良率改善及提升

【核心職責 | Key Responsibilities】 1.專案管控 (Governance & Control): (1).主導 Master Schedule (P6/MSP) 制定與要徑分析，針對落後提出趕工計畫。 (2).嚴格控管預算 (EAC) 與現金流，審核工程變更 (VO) 及工期展延 (EOT)，確保商業利益。 (3).建立專案儀表板 (Dashboard)，定期向高層匯報風險與決策建議。 2.現場執行 (Site Execution): (1).統籌 MEP、土建 (CSA) 與液冷系統 (Liquid Cooling) 介面整合，解決施工衝突。 (2).主導 QA/QC 流程，監督測試驗收 (FAT/SAT/IST) 與缺失改善，確保高品質移交。 (3).落實 HSE 管理，確保現場零工安事故。 3.供應鏈管理 (Stakeholder Mgmt): (1)作為業主代表管理顧問與承包商績效；追蹤長交期設備 (LLE) 確保如期進場。

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