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我們專注於被動元件自動化機械設備的設計、製造與修配，產品涵蓋積層陶瓷晶片、電容、電感、電阻等相關生產設備，主要服務對象為電子零組件、光電與半導體製造業客戶。 任職條件： 1.具備機械加工圖的視圖能力 2.相關產業5年以上工作經驗 工作內容： 1.使用Mastercam進行CNC加工程式編寫、模擬與調整，並依據機械加工圖及加工需求獨立完成程式製作。 2.操作CNC銑床進行機械零組件加工，依照工程圖面、尺寸規格及製程要求完成精密加工。 3.負責CNC銑床機台架設、工件定位、刀具準備、刀具設定及對刀座標校正，確保加工條件符合生產需求。 4.依據加工材料、工件結構及加工精度選擇適當刀具，設定切削速度、進給率及加工參數，並於加工過程中進行必要調整。 5.執行加工件的尺寸量測與品質檢查，使用游標卡尺、分厘卡及其他精密量測工具確認產品符合圖面規格。 6.負責CNC銑床及相關生產機械的日常操作、例行保養、設備檢查與基本故障排除，並記錄機台異常及維護狀況。 7.學習並操作鑽孔機、線切割機、雕銑複合機等生產設備，依作業規範完成機台操作、零件加工及例行性保養維護。 8.配合工程及生產需求，協助處理臨時加工任務、製程問題與機械零組件修配，並完成主管交辦之相關工作。 歡迎具備CNC銑床加工及Mastercam程式編寫經驗的專業人才加入我們，與團隊共同投入自動化機械設備及精密零組件的製造工作，發揮您的加工技術與實務經驗。期待您的履歷投遞，加入我們一同提升設備製造品質與加工效率。

1.半導體設備的設備交機、安裝服務。 2.半導體機台設備調機及驗機等相關工作。 3.現場施工進度、維護工安規範，並協助達成客戶端機台的正常運轉 4.出差需求配合任務至外地或客戶廠區出差。 職缺資訊

我們是專注於電子零組件相關材料開發與解決方案的領先企業，致力於提供高品質產品與創新技術，服務對象涵蓋電路板、IC封裝等高科技產業。 工程部 工程師熱情招募中！ 工作內容： 1. 負責接著劑的配膠作業與製程管理，確保材料穩定性與製程操作符合標準化規範。 2. 依據標準操作流程進行進料品質檢查與出貨程序的檢驗作業，並進行詳細的數據分析及問題追蹤。 3. 定期更新及維護ISO文件與工程技術文件，準確記錄並管理測試數據。 4. 參與新產品接著劑的研發實驗，針對實驗結果進行數據分析，優化生產條件，提升產品效能。 5. 負責推進工程專案，提供技術支援，協助提升部門整體運行效率。 6. 協助處理客戶技術需求，提供技術服務、異常問題處理與稽核準備。 7. 參與製程技術的持續優化，提升生產效能與品質穩定性。 8. 分析產品製程效率與資料，提出改進建議以達成改善目標。 9.可搬重約20KG貨物，有輔具可以使用。 我們誠摯地邀請您加入我們的團隊，與我們一同為電子零組件的材料開發與解決方案探索無限可能！期待您的加入，立即投遞履歷！

1.評估新設備之整體效能，並將其導入產線 2.定期做生產設備之維護，使機器運作順利 3.調整機台提高機台生產率及降低生產成本 4.生產設備除錯，製程問題進行分析，檢視錯誤原因，如: 負擔過重、溫度過高等並找尋解決辦法 5.提高並改善工作場所安全 6.作業指導書的編寫及安排

我們深耕工業自動化與閥門產業超過40年，專營氣動閥、電動閥、電磁閥、自動控制設備及 AI 智慧閥門、防爆型配件相關產品。 因應公司業務成長，現誠徵「售後服務工程師」2名。 【主要工作內容】 1. 產品安裝、測試、維修及故障排除 2. 氣動閥、電動閥、電磁閥及自動控制產品售後服務 3. 客戶現場問題確認與技術支援 4. 協助產品操作及使用說明 5. 售後案件與相關資料整理 6. 維護既有客戶關係並了解後續使用需求 7. 協助既有客戶相關產品推廣及需求開發 8. 配合公司產品及技術教育訓練 【我們希望你具備】 ・工作經驗不拘，歡迎應屆畢業生 ・機械、電機、自動控制相關經驗者佳 ・願意學習、主動積極、有責任感 ・具良好溝通能力及服務態度 ・能配合客戶現場服務及國內出差 ・具普通小型車駕照（公司有配車） ・基本 Word、Excel、PowerPoint 操作能力 【加分條件】 ・具閥門、氣動元件、自動控制相關經驗 ・具設備維修、機械組裝或現場服務經驗 ・具技術服務或客戶開發經驗者佳 【薪資待遇】 月薪 NT$40,000 起+月月績效獎金 依能力及相關經驗面議。 年薪至少12個月底薪，另依公司制度及個人表現提供相關獎勵。 【工作時間】 09:00–18:00 週休二日 【工作地點】 新北市汐止區大同路一段302巷36號 我們不要求你一開始什麼都會，但希望你願意學、願意動手，也願意了解客戶真正的需求。 如果你希望累積自動控制、AI閥門、現場服務及客戶溝通能力，歡迎加入我們。 聯絡人：劉小米

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」

Research on Optimization of Deep Learning Model Inference and Training The Computer Systems Laboratory - Machine Learning Systems team focuses on research areas including parallel and distributed computing, compilers, and computer architecture. We aim to leverage computer system technologies to accelerate the inference and training of deep learning models and develop optimizations for next-generation AI models. Our research emphasizes the following: 1. AI Model Compression and Optimization Model compression techniques (e.g., pruning and quantization) reduce the size and computational demands of AI models, which are crucial for resource-constrained platforms such as embedded systems and memory-limited AI accelerators. We aim to explore: * AI compiler: deployment methods for compressed models across servers, edge devices, and heterogeneous systems. * High performance computing: efficient execution of compressed models on processors with advanced AI extensions, e.g., Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV, and tensor-level accelerations on GPUs and NPUs. 2. AI Accelerator Design We aim to design AI accelerators for accelerating AI model inference, focusing on software and hardware co-design and co-optimization. 3. Optimization of AI Model Inference in Heterogeneous Environments Computer architectures are evolving toward heterogeneous multi-processor designs (e.g., CPUs + GPUs + AI accelerators). Integrating heterogeneous processors to execute complex models (e.g., hybrid models, multi-models, and multi-task models) with high computational efficiency poses a critical challenge. We aim to explore: * Efficient scheduling algorithms. * Parallel algorithms for the three dimensions: data parallelism, model parallelism, and tensor parallelism. 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

參與深度強化學習、搜尋演算法、人工智慧、電腦遊戲、大語言模型等研究。工作內容包含研讀論文、資料分析、系統實作、論文撰寫及協助計畫進行之工作等。適合未來計劃出國或從事學術工作者，可有研究及論文發表經驗及機會。可參考實驗室近期發表論文，研究方向包含應用強化學習於電腦遊戲及機器人操作等、改善及加速搜尋與規劃演算法、建置電腦遊戲教學系統、大語言模型與智慧代理人，以及組合最佳化問題等。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

【工作內容】 擔任生成式 AI 相關課程講師，進行實體或線上教學。 規劃 AI 課程內容、教材、簡報、實作練習及教學流程。 教授 ChatGPT、生成式 AI、AI 文書、AI 行銷、AI 圖片、AI 影音、AI 音樂及各類 AI 生產力工具。 依企業不同部門需求，規劃 AI 實務應用及企業內訓課程。 將 AI 應用於行銷、行政、人資、客服、業務、企劃等實際工作情境。 持續研究最新 AI 工具與應用方式，並轉化為容易理解、可以實際操作的教學內容。 協助學員操作 AI 工具、解決實作問題並提供應用建議。 協助公司規劃 AI 課程、企業培訓、講座及相關教育產品。 配合公司 AI 教學事業進行課程優化、教材更新及教學品質管理。 具管理經驗者，未來可參與講師培訓、課程管理、團隊管理及 AI 教育事業營運。 【我們希望你具備】 我們不只看證照或學歷，更重視你的AI實際操作能力與教學能力。 具備以下條件者優先： ・具 AI、資訊、教育培訓、企業講師或相關工作經驗 ・熟悉 ChatGPT 及各類生成式 AI 工具 ・具有實際授課、企業內訓、課程規劃或公開分享經驗 ・能自行製作教材、簡報及實作教學內容 ・能將複雜的 AI 概念轉化成一般學員容易理解的內容 ・具備良好的表達、溝通及現場應變能力 ・能獨立完成課程規劃、備課及授課 ・有網路行銷、企業經營或數位工具相關經驗者佳 ・具有帶領講師、教育團隊或管理經驗者佳 如果你不只是「知道 AI」，而是真的能夠操作、示範、教學並協助別人應用 AI，會非常符合我們需要的人才。