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(1) 將美術設計圖轉換繪製為可製作的施工圖 (2) 各項材料製成研究,並設計複合式材料應用於景觀意象組裝或建築上, (3) 與設計師協調並討論施作可行性,在維持設計圖既有美觀及施覺效果下,設計組立結構進而繪製合理或較易施工的施工圖 (4) 以3D繪圖輔助辨識複雜的立體結構及分析現場周邊情況,安排各項材料進場及正確施工工序 (5) 透過實際測量資料,適時修正製作圖並指導現場製作或組裝 (6) 施工前送審資料製作,特殊元件預組裝,現場物料管理,安排下游廠商進場,管控施工進度 (7) 整體工程成本預估

Education & Experience • Bachelor’s or Master’s Mechanical Engineering or a related field. • 10+ years of experience in mechanical design, with a focus on server, data center or RAN hardware. • Experience in designing and architecting rack-level and system-level mechanical solutions. • Hands-on experience in thermal, structural, and mechanical system design for high-performance computing. Technical Skills • CAD software proficiency (SolidWorks, Creo, CATIA, or similar). • Strong knowledge of thermal management (heat sinks, liquid cooling, airflow optimization..). • Expertise in sheet metal, plastics, and die-casting design and manufacturing processes. • Familiarity with Finite Element Analysis (FEA) and Computational Fluid Dynamics (CFD) for structural and thermal simulations. • Experience with server chassis design, PCB and component integration, and EMI shielding. • Understanding of rack-level power and cooling infrastructure. Industry Knowledge & Standards • Familiarity with server industry standards. • Knowledge of data center environments and operational constraints. Soft Skills & Leadership • Strong problem-solving and analytical skills. • Ability to lead and collaborate with cross-functional teams, including electrical, thermal, and manufacturing engineers. • Experience in DFM (Design for Manufacturability) and DFA (Design for Assembly) principles. • Good communication skills for technical documentation and presentations.

1.設備相關自動化功能導入(2D Code辨識系統、RFID系統、無人搬運車..等等 ) 2.自動化設備規劃/開發 3.自動化設備運轉維護及異常排除 4.工程進度追蹤及管制以及跨部門溝通 5.相關設備監控管理系統開發建制

1.基本CAD/CAM技能 2.SOLIDWORKS/3DEXPERIENCE相關產品售前服務(產品展示、內容規畫) 3.SOLIDWORKS/3DEXPERIENCE相關產品售後服務(導入實施、培訓、技術支援) 4.技術文件撰寫

1.大學以上(具相關科系畢業者為優) 2.需具備相關實務工作經驗，結合業界實務經驗進行個案教學，讓學生與職場接軌 3.運用自身的專業知識與觀念提供諮詢服務 4.具Autodesk原廠相關證照

1. 參與開發案件之機構及模具開發設計。 2. 協助生產或測試所需治具設計、製作。 3. 協調模具廠、模具開發進度及試模檢討作業。 4. 安排及協調成型廠等加工廠之打樣與試模。 5. 協助產品試作、試模、試產至量產作業進行。 6. 產品設計過程之圖面與文件建立與維護。 7. 協助公司相關部門對客戶提出相關問題之回覆。 8. 主管交辦事項。

1.設備相關自動化功能導入(2D Code辨識系統、RFID系統、無人搬運車..等等 ) 2.自動化設備規劃/開發 3.自動化設備運轉維護及異常排除 4.工程進度追蹤及管制以及跨部門溝通 5.主管交辦事項

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」