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Design, develop, and maintain Server automated testcases/frameworks for BMC/BIOS firmware validation. ※依學經歷、工作年資敘薪

Key Responsibilities: • Lead V&V teams across software, hardware, and system domains. • Coordinate test activities with design, development, quality, and customer teams. • Creation of specifications and tests for the AI module, including integration test and system test • Define V&V milestones aligned with project timelines and product releases. • Support audits and assessments (ASPICE, ISO 26262, OEM-specific processes). • Develop and maintain test strategy, test plans, and test specifications. • Define validation environments (HiL, SiL, vehicle test, test benches, simulation). • Ensure traceability between requirements, test cases, and results. • Oversee execution of unit, integration, system, and acceptance testing. • Approve test procedures and ensure correct usage of test tools and equipment. • Review test results, analyze defects, and drive corrective actions. • Ensure proper documentation for compliance and release readiness. • Oversee the validation of AI and Vision models, evaluating their accuracy, robustness, and performance metrics. • Establish standardized validation workflows by developing automated scripts for vision-related testing and data analysis. • Provide actionable optimization recommendations to the development team based on empirical test results and performance analysis. • Ensure alignment with automotive standards such as: ASPICE (Automotive SPICE), ISO 26262 (Functional Safety), ISO 21448 (SOTIF), OEM-specific requirements (Toyota, Honda, VW, GM, etc.) • Build and lead a V&V team of 4 members, defining clear testing lifecycles, bug tracking standards, and reporting protocols for AI-driven products.

Key Responsibilities:  Use simulators (e.g., ANSYS, Carla) to perform environment modeling, including scene construction, weather parameter adjustment, lighting, object modeling, and texture mapping.  Generate synthetic datasets based on data specifications and requirements, ensuring the quality and consistency of the synthesized data.  Produce ground truth for AI training, including semantic segmentation masks, depth maps, and bounding boxes …, etc.  Collaborate with Perception Algorithm Engineers to refine simulation environments and parameters based on model training needs, ensuring the “sim-to-real” gap is minimized.

1.熟悉數據資料倉儲與數據湖概念，進行數據清洗、資料整備等相關數據轉換與整合。 2.熟悉數據工程的ETL流程，處理數據開發、自動化、測試、監控、佈署等相關技術解決方案。 3.規劃與建置與維護資料治理平台負責並管理維護資料治理平台 4.維運和規劃大數據處理系統，以確保日常數據的運作品質之傳輸性、高效性和準確性。 5.與團隊合作，檢視數據存儲和數據架構的設計和維護，確保數據的安全性和可擴展性。 6.與團隊合作，以確保數據分析的準確性和可靠度。 7.數據系統包含雲端與地端技術。 ※依學經歷、工作年資敘薪

◼學歷：國內外研究所(電機、電信、電子、光電、網路、通訊、資工)等相關系所碩士畢業。 ◼工作內容： 1. 光通訊網路技術研發 2. 光纖到家網路技術研發 3. IP網路技術研發 4. IMS及語音應用技術研發 ◼所需專長： 1. 至少具備下列任一項專長與經驗者： (1) 熟悉光纖通訊、全光網路、量子密鑰分佈技術。 (2) 熟悉光纖到家與家庭網路技術、CPE設備嵌入式系統與加值應用研發技術。 (3) 熟悉IP網路(MPLS、Segment Routing、EVPN等)、乙太網路、TCP/IP、IPv4/IPv6、時頻同步網路(SyncE、PTP)等技術及標準。 (4) 熟悉VoIP網路技術、SIP通信協定、註冊與呼叫服務流程。 2. 具備下列經驗或能力尤佳： (1) 具備高速光通訊系統與光元件研發經驗。 (2) 具備AI工具開發或整合經驗(如：OpenAI API、Prompt Engineering、RAG、LLM模型微調訓練等)。 (3) 熟悉C/C++、Python、Linux作業系統、Container技術與開發經驗。 (4) 具備IP網路、網路數位分身、電信同步技術、開源軟體整合研發與測試經驗、RESTful API設計開發等經驗。 ◼應徵方式： 請至本公司人才招募網報名。 https://rmis.cht.com.tw/portal/jobs/joblist.jsp ◼應徵所需資料： 1. 履歷表、自傳(請上網登錄，履歷表中每欄位皆必須填寫)。 2. 各類組所需專長及經驗相關佐證資料(請自行掃描後上載)。 3. 相關學歷之畢業證書及全份學業成績單(請自行掃描後上載)；應屆畢業生請檢附在校證明，全份學業成績單可無最後一學期成績。 4. 碩士論文、著作或研究計畫等(請自行掃描後上載)； 應屆畢業生論文、專題得檢附尚未定稿版本。 5. 技能檢定、證照(無者免附)(請自行掃描後上載)。 6. 如具原住民身分或身心障礙者，需檢附證明文件(請自行掃描後上載)。

◼學歷：國內外研究所資工、資科、資管等相關科系碩士畢業。 ◼工作內容： 1. 資通訊網路與服務管理系統研發。 2. 電信網路AIOps智慧管理技術研發。 ◼所需專長： 1. 程式開發與維護技能，熟悉Java程式語言佳。 2. 資料庫使用技能，包含關聯式及非關聯式資料庫。 3. 人工智慧/機器學習技術應用。 4. GenAI/大數據分析技術應用。 ◼應徵方式： 請至本公司人才招募網報名。 https://rmis.cht.com.tw/portal/jobs/joblist.jsp ◼應徵所需資料： 1. 履歷表、自傳(請上網登錄，履歷表中每欄位皆必須填寫)。 2. 各類組所需專長及經驗相關佐證資料(請自行掃描後上載)。 3. 相關學歷之畢業證書及全份學業成績單(請自行掃描後上載)；應屆畢業生請檢附在校證明，全份學業成績單可無最後一學期成績。 4. 碩士論文、著作或研究計畫等(請自行掃描後上載)； 應屆畢業生論文、專題得檢附尚未定稿版本。 5. 技能檢定、證照(無者免附)(請自行掃描後上載)。 6. 如具原住民身分或身心障礙者，需檢附證明文件(請自行掃描後上載)。

◼學歷：條件：國內或國外(符合教育部採認規定)資訊、電機、電子、資工、控制工程、機電整合等相關研究所碩士畢業。 ◼工作內容： 1. 能源管理資訊系統核心與應用技術研發。 2. 微服務架構設計開發。 ◼專業技能： 1. 具基本程式能力(如C/C++、Java、JavaScript、Vue、Spring Framwork、Node.js至少一項)。 2. 熟悉ICT/物聯網/AI/雲端架構/能源管理等領域之一之基礎概念。 3. 能閱讀英文技術文件。 ◼具備以下技能/經驗者尤佳： 1. 研究所論文或專題與IoT、嵌入式系統、邊緣AI、工控/感測器、智慧電網、能源應用管理等領域相關。 2. 曾參與實驗室專案、競賽、程式競賽、黑客松、開源專案貢獻者。 3. 具Linux作業系統、Tiny LM、網通協定、資料庫(SQL)等技能者佳。 4. 擁有雲端證照(AWS/GCP/Azure Fundamentals或Associate level皆可)者佳。 ◼應徵方式： 請至本公司人才招募網報名。 https://rmis.cht.com.tw/portal/jobs/joblist.jsp ◼應徵所需資料： 1. 履歷表、自傳(請上網登錄，履歷表中每欄位皆必須填寫)。 2. 各類組所需專長及經驗相關佐證資料(請自行掃描後上載)。 3. 相關學歷之畢業證書及全份學業成績單(請自行掃描後上載)；應屆畢業生請檢附在校證明，全份學業成績單可無最後一學期成績。 4. 碩士論文、著作或研究計畫等(請自行掃描後上載)； 應屆畢業生論文、專題得檢附尚未定稿版本。 5. 技能檢定、證照(無者免附)(請自行掃描後上載)。 6. 如具原住民身分或身心障礙者，需檢附證明文件(請自行掃描後上載)。

Key qualifications: 1. MS degree or above with EE or CS background 2. Familiar with SystemVerilog and Verilog 3. Exposure to OVM/UVM/VMM methodology 4. Exposure to constrained-random based verification environment 5. Exposure to create coverage model and drive coverage closure in including code/functional coverage. 6. Be able to develop a test bench from scratch 7. Hands on working experience on unit/block/full-chip level verification 8. Good communication skill 9. Leadership/management experience is a plus. Job descriptions: 1. Plan the verification strategy for SOC projects 2. Hands-on verification task of some of the units 3. Work closely with the design teams. 4. Drive the verification team, problem-solving on day-to-day works 5. Provide the measurable metrics for project leads and upper management. 6. Bug/coverage trend identification. Foresee the possible issues and plan for them. (MD17C0031)

Key Responsibilities: • Implement V&V process to measure and analyze AI inference performance: accuracy, false positive, false negative, precision, recall, .. etc. Find out and identifying bottlenecks in the AI modules. • Compliance with test specifications to implement integration test and system test for AI module • Validate AI inference engine performance and stability across different embedded runtimes (e.g., TensorRT, SNPE, ONNX Runtime). • Utilize Linux profiling tools and vendor-specific monitors to analyze CPU, GPU, and NPU load during sustained inference tasks. • Perform stress and reliability testing on inference modules to detect memory leaks, OOM (Out of Memory) issues. • Develop automated performance benchmarking scripts to ensure consistent validation across different software versions and hardware revisions. • Collaborate with hardware and software development teams to identify and resolve system-level bottlenecks and hardware-software integration issues. • Ensure alignment with automotive standards such as: ASPICE (Automotive SPICE), ISO 26262 (Functional Safety), ISO 21448 (SOTIF), OEM-specific requirements (Toyota, Honda, VW, GM, etc.)