轉職熱搜工作

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。

1. 規劃及執行 AI Server or NB/Compute Node/GPU 等之系統整合測試。內容包含硬體/軟韌體/相容性/效能/産品功能等。 2. 產品品質問題追蹤、分析及改善。 3. 依照專案任務需求和客戶開會報告。

目前我們公司協助支援香港西井科技（Westwell Technology）在台灣地區之 FAE（Field Application Engineer，現場應用工程師）人才招募工作。西井科技專注於自動駕駛與智慧物流場域解決方案，包含自動駕駛重卡、港區與物流園區智慧調度系統等，服務對象涵蓋港口、物流園區及大型工業場域客戶。 本次招募主要目的為配合西井科技於台灣之自動駕駛專案需求，建立在地化技術支援團隊。 FAE 將作為現場關鍵技術角色，負責設備部署、系統調試、問題排查及日常運維支援，確保項目穩定推進與交付品質。 –––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– 工作內容： 1. 依據標準作業流程，於 Linux 環境下執行自動駕駛車輛之日常運維工作與系統問題排查，包含系統 Log 蒐集、分析與初步故障定位。 2. 進行自動駕駛相關感測器（包含但不限於 LiDAR、GNSS、攝影機等）之安裝、標定與功能檢查，確保感測數據品質與系統穩定性。 3. 使用 Jira 等缺陷追蹤與專案管理工具，完整記錄、追蹤與回報現場發現之問題，並與後端研發團隊協作推進問題修復。 4. 透過車隊管理系統（Fleet Management System）監控車輛及邊緣設備運行狀態，包含連線品質、任務執行狀況與異常告警，必要時即時進行處置或上報。 5. 依據測試案例與測試計畫，執行自動駕駛功能測試、迴歸測試與系統驗證，負責規劃現場測試流程、安排測試資源並彙整與撰寫測試報告。 6. 撰寫、執行或修改 Python 腳本，用於現場數據蒐集、Log 解析、測試自動化及問題排查支援，提升測試與維運效率。 7. 於測試與日常運行期間，系統性紀錄現場異常、事件與 KPI 指標（如任務完成率、車輛可用率等），針對異常狀況進行初步分析並提出改善建議。 8. 負責自動駕駛車輛（AT 車輛）之現場調試與運行支持，包括軟體版本更新、參數調整、路測驗證及與作業單位協調車輛排程。 9. 進行自動駕駛硬體設備（如各式感測器、車載電腦、網路交換器與通訊模組等）的安裝、佈線、組態設定與基本功能測試，確保系統整體穩定運作。 歡迎對自動駕駛與智慧物流領域有興趣、具備程式與系統基礎的您加入我們，成為推動前沿技術落地的重要一員。若您期望在實際場域中與自動駕駛車輛及完整系統緊密合作，歡迎立即投遞履歷，我們期待您的加入，一同參與自動駕駛技術在台灣的導入與發展。

※ 年度獎金原則為2個月，九成同仁2個月以上。 ※ 月薪依學、經歷與能力調加。 1. 研發專案管理：了解專案執行階段，掌控專案進度時間。 2. 流程改善：針對繁瑣的研發流程，提出改善措施。 3. 溝通協調：跨單位流程改善，進度追蹤與工作協調。 4. 新供應商開發：評估供應商的製程能力與廠商輔導。 5. 專案任務：承接研發相關的重要交辦任務。 必備條件： 1. 機械視圖相關基礎概念 2. 加工製程基礎概念 3. Office作業系統應用

《工作內容》 1.開發四足機器人的步態生成、動態平衡、運動控制及地形適應技術。 2.使用NVIDIA Omniverse、Isaac Sim／Isaac Lab進行強化學習訓練，以及Sim-to-Sim、Sim-to-Real開發與驗證。 3.透過ROS2整合控制演算法、感測器及機器人硬體，並將模型部署至NVIDIA推論平台進行實機驗證。 《職務亮點》 1.參與國產四足機器人的運動控制、強化學習及Physical AI核心技術開發。 2.完整接觸模擬訓練、控制策略、ROS2整合及實機部署流程。

1.電路設計與硬體開發 設計並開發高效能的電路系統，涵蓋感測器接口、電源設計、通訊模組等，並確保硬體設計與嵌入式系統有效協作。 2.感測器與硬體模組整合 整合各類感測器（如相機、IMU、光學感測器等）與其他硬體模組，確保與嵌入式系統（如Jetson、Raspberry Pi、ARM等）無縫配合。 3.嵌入式系統開發與硬體整合 負責嵌入式平台的應用開發，並確保硬體與軟體系統的協同運作，解決集成過程中的技術挑戰。 4.程式開發與控制系統設計 編寫和優化程式，支援硬體與感測器協同運作，並進行程式碼測試與優化，確保高效能與可維護性。 5.系統測試、除錯與效能調校 進行系統測試、除錯、效能調校，針對實際應用場景進行調整，確保系統穩定性與可靠性。 6.硬體設計文件撰寫與技術協作 撰寫設計文檔、測試報告，並與內部團隊及外部廠商協作，進行設計驗證與測試，確保硬體設計符合需求。 7.跨部門合作與專案推動 與軟體開發、演算法及電子團隊密切合作，推動專案的順利落地，確保各模組的順利整合。

1. 客戶樣機檢測服務 2. EMC/RF/SAR檢測 3. 完善入職教育訓練 4. 學習測試專業與法規認證 5. 每日餐費津貼、年終分紅、定期部門聚餐、年中餐會、尾牙、中秋禮盒及三節獎金、旅遊補助等福利! 日班：9:00~18:30 小夜班：17:30~02:00 (額外津貼每月最高8,500元) 大夜班：2:00~9:00(每日工時僅有7小時，額外津貼每月最高15,000元) 假日班：固定每周五、六、日、一；8:30~19:30(每日工時10小時，額外津貼每月10,000元) 可輪班或固定班 ***桃園市龜山區/新北市林口區等多處新北據點供選擇***

【職務說明】 開發新一代 智慧機器人大腦（Robot Brain），以 世界模型（World Model） 為核心，結合多模態感知、任務推理與預測式決策，讓機器人具備「理解環境、預測行為、規劃任務與安全執行」的能力。 此職務將參與 機器人大腦核心模組研發，涵蓋感知、推理、決策與控制橋接，適合對 Physical AI / Agentic AI / Robotics AI 有熱情的工程師。 【工作內容】 1. 開發智慧機器人大腦核心架構（World Model / Decision Model / Task Reasoning） 2. 設計與實作多模態感知與情境理解模組（Vision / Depth / 空間資訊） 3. 負責大型語言模型（LLM）或多模態模型之開發與優化 4. 建立任務導向之推理與規劃流程（Task Decomposition / Trajectory Planning） 5. 發展預測式推論模型，進行行為模擬與風險評估 6. 結合數位雙生（Digital Twin）進行虛擬驗證與情境測試 7. 與控制、系統、硬體團隊協作，銜接低階控制與實體機器人 8. 撰寫技術文件，協助技術落地與系統整合 【必要條件（Must Have）】* 熟悉 Python，具備良好軟體工程基礎 * 熟悉深度學習架構（CNN / Transformer / 多模態模型） * 具備機器人或 AI 系統研發經驗（感知 / 推理 / 規劃 / 預測） * 熟悉 Linux 環境與模型訓練／推論流程 * 具備跨模組整合與系統思維能力

1. Multi-Disciplinary Engineering Leadership & Floor Escalation Management 2. Factory Yield Optimization, Cycle Time, & Quality Governance 3. Hyperscaler Technical Alignment & Customer Release Sign-off 4. Technical Change Management & Design Feedback Loops 5. High-Voltage and Mechanical Safety Policy Enforcement