轉職熱搜工作
您正在找測試工程師的工作,共計8697筆職缺在等你,馬上去應徵吧!
-
工研院電光系統所_光機電系統整合工程師(J300)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘1. 影像處理、光學檢測、機器學習演算法應用 2. 軟體架構設計(物件導向)、資料庫串接、軟體品質提升、維護legacy code 3. 光機電系統軟硬體整合 (包含: 光學、影像、自動控制、手臂等) 4. 光機電硬體運動控制後端整合展開 -
工研院資通所_B5G/6G/NTN通訊軟體開發工程師(M502)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘參與B5G/6G/NTN系統軟體開發,包含下列任一工作: 1. 基頻通訊軟體設計。 2. x86/ARM//DSP/RICS-V通訊平台之基頻軟體開發。 3. FPGA平台之基頻軟體開發。 4. 通訊系統整合驗證。展開 -
工研院資通所_電腦視覺與生成式AI工程師(T2)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘研發影像處理、視訊分析、訊號分析、深度學習、深度增強式學習、圖像生成、工業編成等相關技術,並應用於工業、公共安全視覺應用、視訊監控及品質檢測等領域。展開 -
工研院南分院_機器人邊緣運算工程師(六甲/T500)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台南市六甲區 工作經歷不拘1. 多模態感知融合演算法軟體研發。 2. 機器學習/機器視覺,以及AI/GAI/Agentic AI等演算法研發。 -
工研院感測系統中心_自動控制工程師(創新/R300)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台南市安南區 工作經歷不拘一、建立MEMS感測單元的完整動態模型,包含動態方程、機電轉換、控制回授等。 二、建構跨層級模擬系統,結合機構模擬、訊號處理與數位控制器。 三、設計並驗證關鍵控制子系統。 四、模擬並分析感測器之隨機雜訊與誤差來源。 五、執行系統穩定性分析與頻率響應驗證。 六、協助計畫爭取相關資料整理及編寫技術文件。展開 -
工研院資通所_無人機蜂群組網軟體工程師(K202)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘參與無人機蜂群組網相關系統軟體研發,內容包含: 1. 無人機蜂群飛行任務與效能模擬開發。 2. 無人機蜂群任務規格建議開發。 3. 無人機蜂群系統前後端軟體開發。 4. 無人機蜂群通訊模組開發。 5. 無人機蜂群相關標準研析與開發。展開 -
台積電駐廠儀電課助理工程師(無經驗可)-台中
月薪 34500元 台中市大雅區 工作經歷不拘1. 變電站、機房和電氣設備的日常巡檢、保養、維護 2. 協助工程師進行問題(異常)排除與解決 3. 廠區照明(含緊急照明)、插座維護與更換(照明更換為高架作業) 4. 施工機具入廠絕緣量測 5. 廠內用電設備紅外線檢測(IR scan) 6. UPS電瓶、電盤檢測、更換電盤電子零件 7. 抄錶、6S維護 8. 主管交辦事項 ※遵守台積廠區相關規定,部份工作需進入無塵室,需穿著無塵衣展開 -
工研院無人化科技所_任務控制系統工程師(D000)
月薪 50000元 台南市六甲區 工作經歷不拘◎職務說明 本職務負責無人化系統之任務控制與流程管理,主要工作為設計與維護「任務層級」的控制邏輯,由主控站產生與管理任務指令,確保系統在正常與異常情況下皆能安全、可控地運作。本職務著重於任務流程、狀態切換與人機決策,不涉及單一載具之飛行或動作控制。 ◎工作項目 1.規劃與實作任務控制系統(Mission Control System) 2.設計任務流程與狀態轉換(如:待命、執行、降級、中止、交接) 3.管理由主控站發出的任務層級指令(Task-level commands) 4.定義人機互動與人工介入之決策節點(Human-in-the-loop) 5.規劃通訊中斷、載具失效等異常情境下之任務降級與中止機制 6.與異質載具協作團隊協調任務指令介面與執行需求展開 -
R2: (115年度研發替代役) AXI演算法研發工程師-241
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市士林區 工作經歷不拘1. 影像處理、電腦視覺、機器學習演算法設計、數值最佳化演算法設計開發。Image Processing、Computer vision,、Object detection and recognition、 Optimization Algorithms 2. 使用者介面設計與程式撰寫 3. 新軟體開發/現有開發軟體維護與更新 4. 有自動化檢測相關經驗者尤佳 5. 執行專案工作及主管交辦事項展開 -
工研院服科中心_多模態AI技術應用工程師(A000)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘多模態感知與理解技術研發 開發跨模態技術(視覺、語音、文字),提升智慧機器人對環境與人類行為的理解能力。 優化多模態 AI 模型的效能,確保能高效應用於多平台場景。 AI 模型效能優化與資源效率提升 進行 AI 模型微型化,包括 模型壓縮、量化、剪枝、知識蒸餾 等技術,提升推理效率並降低計算資源需求。 研究並應用 智慧運算技術與大規模模型推論規劃,提升 AI 應用的可行性與效率。 大型 AI 容器化微服務系統開發 專注於 GAI(生成式 AI)、AI 及 Edge AI 技術,設計並開發 容器化微服務系統,支援智慧機器人應用中的彈性部署與高效運行。展開
