轉職熱搜工作

1.電機設備操作 2.機務維修保養 3.設備器材使用及維護 4.改善設備問題及功能提昇 5.電機設備保養修護 6.定期檢測製程設備與故障排除 7.主管交辦事項

1. 核心模型研發 (Model R&D): - 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 - 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): - 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 - 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): - 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 - 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。

參與網路AI化與自動化系統軟體研發，內容包含： 1.數位雙生網路AI模型訓練與實證。 2.機器/深度學習演算法開發。 3.網路優化管理軟體開發。 4.網路管理系統平台開發。 5.網路管理與優化應用Web前後端開發。 6.網路管理與優化應用可視化介面開發。

1.進行 Web 前後端軟體開發，支援硬體應用需求。 2.開發自動化工具，提高開發與測試效率。 3.維護與優化既有軟體，確保系統穩定運行。 4.研究並應用 AI 技術於相關軟體開發。 5.有電路設計經驗尤佳 ※依學經歷、工作年資敘薪

運用先進人工智慧、機器學習與最佳化技術，將資料轉化為可落地的決策能力，協助企業在複雜的工業場域中實現智慧化、自動化與最佳化。主要工作內容包括： 1. (AI 與機器學習模型研發)：研發並實作各類機器學習、深度學習、統計建模方法與預訓練模型(如 time-series foundation models)，針對工業設備與製程數據建立高準確度的預測與決策模型，用於品質預測、異常偵測與趨勢分析。 2. (決策與最佳化演算法設計)：設計與開發最佳化演算法（數值最佳化、代理模型最佳化、啟發式演算法等），解決多目標、多限制條件下的工業決策問題，並應用強化學習（Reinforcement Learning）於設備控制、製程參數調校與策略自動學習，提升效率與穩定性。 3. (理論引導與模型融合)：結合物理定律、工程經驗與數學模型，進行理論引導建模（Physics-informed / Theory-guided Modeling），提升模型可解釋性與泛化能力，將資料驅動模型與機制模型整合，提高模型準確度並降低對大量資料的依賴。 4. (工業應用落地與數位雙生)：將 AI 模型實際應用於工業設備或製程的參數最佳化、能耗降低、良率提升與風險控管，建構與維運數位雙生（Digital Twin）系統，模擬真實設備與製程行為，支援情境推演、策略評估與即時決策。

1.負責智動化設備與智動化產線之PLC程式設計與整合。 2.自動化元件概念設計，包含熟悉軸控元件、氣壓與感測元件之使用。 3.自動化系統之硬體設施、軟體平台與網路通訊整合與測試。 *技術影片與技術簡介* https://www.youtube.com/watch?v=X9wT-LL58sw

1.機電控制，使用微控制器應用於嵌入式系統。 2.使用C語言、Python語言與機器學習工具。 3.採用機器學習工具分析機電系統數據，並應用於機電控制。

《工作內容》 負責建構長距離通訊驗測實驗網，涵蓋固定式與移動式中高低衛星通訊終端之入網測試、端對端鏈路驗證與服務品質量測。依據國際營運商與法規要求，建立符合規範之驗測流程。整合天線與射頻模組，搭配標準品與實際鏈路情境進行系統級驗測，並發展多軌道動態測試、移動載具(海事、陸上)場域驗證與自動化量測工具，產出認可的測試案例與方法。 《職務亮點/優勢》 1. 打造國家級驗測基礎建設： 參與台灣首個多軌道衛星通訊地面設備驗測實驗網，建立可對接國際營運商的驗測標準與流程。 2. 貼近實際營運場景： 從固定站到海事、陸上移動測試，直接在真實鏈路與載具環境中驗證入網能力、干擾與服務品質，強化產品可商轉性。 3. 國際規範與產業接軌： 對齊國際組織規範，協助廠商完成合規驗證，縮短進入國際市場的時程。 4. 系統整合與自動化能力： 深度參與天線、射頻、網路與量測平台整合，發展多軌動態情境與自動化驗測工具，累積關鍵系統工程與標準制定經驗。

＜＜工作內容＞＞ 參與於智慧製造與工業系統之跨域應用研發，整合生成式 AI 技術與工業知識，建構可落地的智動化系統解決方案。負責 AI 模組設計、系統整合與場域驗證，協助加速製造業在排程、設備控制、與流程自動化等問題的智慧化升級。 ＜＜職務亮點/優勢＞＞ 1. 生成式 AI × 智慧製造前線應用：直接投入百工百業實際場域，解決真實產線問題。 2. 跨域系統整合歷練：結合 AI、工控、製造流程與系統架構，培養稀缺整合能力。 3. 研究到落地完整歷程：從技術研發、原型驗證到產業導入，累積高價值實務經驗。