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大專以上資訊相關科系畢業. 對生產軟硬體自動化&視覺檢查設備應用有興趣或熟悉者佳. 薪資含加班NTD30,000-NTD35,000 面試時間:上午9點至11點，下午13點半至16點 (中午12點至13點為休息時間) 《薪酬制度》 1. 員工紅利 2. 年終獎金 3. 季績效獎金 4. 三節禮品 5. 勞退提撥 6. 定期調薪 《員工保險》 1. 勞保 2. 健保 3. 職災保險 《職工福利》 1. 員工國內外旅遊活動 2. 員工聚餐 3. 年度尾牙晚宴 4. 婚喪喜慶、住院等津貼補助 5. 生日禮金 《公司制度》 1. 週休二日 2. 符合勞基法規定之各項休假制度 歡迎成為我們的一分子，與我們一同致力於製造業的自動化升級。如果你對自動化技術充滿熱情且願意接受挑戰，請立即投遞履歷，期待您的加入！

主要負責水處理系統中機械、電氣及自動控制設備的工程規劃、安裝、測試與調整，配合工程進度進行現場監造及設備調校，確保機電及控制系統能穩定運作。 工作內容主要有： ◆ 依設計圖面、設備規範及工程需求，協助機電設備的安裝、配線、定位及調整。 ◆ 配合工程進度進行現場施工管理及監造，確認施工品質、進度及安全。 ◆ 協助機電、電氣及自動控制系統的工程規劃與整合，確認各系統之間的介面。 ◆ 進行設備及系統測試、試運轉與調校，使用相關量測儀器進行檢測，並整理測試結果及相關文件。 ◆ 協助 PLC、儀表及自動控制系統的檢查、測試及異常排除。 ◆ 配合現場狀況處理機械、電氣及控制系統的問題，協助找出原因並提出改善方式。 ◆ 協調工班、設備廠商及相關工程單位，確保工程順利進行。 ◆ 配合環安及相關單位執行現場工安管理，落實施工安全及相關規範。 ◆ 協助設備後續維護、保養及故障排除，確保系統正常運作。 ◆ 配合專案需求，處理其他機電工程相關事項。 如果你對機電、電氣、自動控制或水處理設備有興趣，也希望參與從設備安裝、測試到實際運轉的完整工程流程，這份工作可以從實際專案中累積水處理系統機電工程經驗。 具備電機、機械、控制、儀表或水處理相關經驗者尤佳；熟悉 PLC、配線、AutoCAD 或具現場工程經驗者，也歡迎與我們聊聊。 ※ 需配合工程需求至現場及出差。 ※ 其他本職務相關事項，依公司及專案需求辦理。 ★★★薪資依學經歷、專業能力及實務經驗核定★★★

水處理系統機電工程師主要工作內容是負責機械與電機系統的整合、安裝、測試、維護與故障排除，確保設備與自動化系統穩定運作。 工作內容 • 監造管理設備安裝與調校：依設計圖面與技術手冊完成機電設備的安裝、配線與調整。 • 測試與檢測：使用量測儀器進行性能檢測，撰寫測試報告，確保系統符合規範。 • 機電/電氣/控制系統工程規劃與監督：規劃施工流程，監督工班施作，確保品質與安全。 • 工安與協作：管理儀表、工安事項，並與環安單位協作，維持現場安全。 • 維護與保養：定期進行預防性保養，排除機械、電氣與控制異常。 能力與技能需求 • 專業知識：電機工程、電力工程、儀表知識、自動化控制。 • 技術能力：配線、PLC控制、CAD設計、量測儀器操作。 • 問題解決能力、跨部門協作、工安意識。 其他本職務相關事項。 @學歷不限，以實務與能力議薪

1.協助專案及專案經理提出之需求做化學實驗、化工相關專利實驗開發 2.化學材料研究、評估分析、測試及選擇，可請實驗化驗人員協助分析材料，物質粹取等 3.將成功之化學配方寫下，包括化學量劑加入順序，量劑等 4.規劃製程並協助製程異常改善及追蹤、製品品質管制 5.紀錄所有試驗過程，無論失敗與否，供後人參考 6.化學反應槽機台操作、儀器分析與化學檢測

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：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

1. 熟生產排程。 2. 能追踪生產進度。 3. 熟電腦文書處理及機械加工，懂機械加工圖面。 4. 會ERP軟體系統。 5. 主管交辦事項。

1需會操作： 1. 真空幫浦（Rotary / Roots / Turbo） 2. 氣體控制（Ar、CH₄、N₂） 3. 電源（DC / RF / Pulse） 4. 溫度、壓力、時間控制 （機械、電機）相關科系或俱備實務經驗者