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歡迎持身心障礙手冊朋友主動投遞履歷 有意應徵者請以1111系統進行履歷之投遞，並於投遞時主動告知想應徵的職缺名稱 公司將視個人學、經歷、專長進行職缺媒合 若有合適職務，將主動與您聯繫、溝通後續之面談安排 ※本職缺依據身心障礙者權益保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 ※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『身心障礙者』，以盡法定義務。

工作內容： 作為產品工程團隊的一員，設計團隊中的電子工程師，須與大家一起驅動新產品的開發，工作重點放在電子系統分析與設計。 主要負責： 1. 電子電路設計與光電產品系統設計 2. 設計文件建立與修改 3. 樣品原型驗證與檢討。 4. 與設計團隊進行產品整合及測試。 5. 研究分析最新技術 6. 將最新技術導入設計並量產。

1.維護電腦系統效能，保持系統正常運作並進行除錯。 2.記錄各系統維護及異動的相關資訊。 3.負責軟、硬體及其他系統周邊裝置的安裝及維修。 4.回報所維護之軟、硬體問題，並將問題交由技術人員處理。 5.幫用戶端設定好電腦工作環境（如：應用軟體）。 6.客戶端產品安裝測試及故障排除。 7.程式測試及客戶教學。 8.評估客戶需求，建議產品組合 9.產品安裝設定及教育訓練 10.產品售後服務及技術支援 11.撰寫安裝使用的中英文手冊 12.與客戶討論產品修改需求並與研發討論

1. 客戶樣品檢測服務 2. EMC檢測服務 3. RF檢測服務 4. 學習測試專業與法規認證 5. 歡迎社會新鮮人及應屆畢業生，基本起薪至少33K↑。 6. 年中餐會、聖誕餐會、尾牙皆有抽獎活動，中秋禮盒及獎金、旅遊補助等福利! 日班9:00~18:00 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) 輪班制度：約每2-3個月調一次班（日班⭤夜班）或可固定夜班。

1.產品開發及規格制定 2.專案進度追蹤與管理 3.硬體電路設計,分析,除錯 4.熟感測電路設計尤佳 5.具備專案管理經驗佳

英業達首屆【新訓班】招募中! *應屆畢業生及新鮮人：歡迎國內外大學/碩士應屆畢業生及一年內畢業之新鮮人。 你，就是我們要找的未來領航者！ 我們為你準備了四大核心優勢： *全方位系統化培訓：告別盲目摸索！由高階主管與業界導師親自帶領，從產業趨勢、核心技術到管理思維，進行全方位的「通才x專才」統一受訓。 *透視全球科技產業鏈：深入英業達核心業務，讓你用最快的速度看懂科技業的局勢與商業邏輯。 *專屬職涯雙軌通道：表現優異者將納入公司關鍵人才庫，享有更快速的晉升管道與海外派駐/出差機會。 *超強同梯人脈網：與來自海內外頂尖學校的優秀應屆畢業生一同受訓，在職涯起跑點就建立起最強大的跨領域戰友情誼。 【招聘職缺】 1. 伺服器硬體設計工程師 2. 伺服器BMC設計工程師 3. 伺服器BIOS設計工程師 4. 伺服器機構設計工程師 5. 伺服器電源設計工程師 6. 伺服器散熱設計工程師 7. 伺服器SI Simulation工程師

1. NB、PC相關產品之主機板線路設計及軟硬體、機構整合。 2. NB、PC相關產品之除錯、功能測試及訊號驗證。 3. 協助產線改善生產品質、良率及客訴問題。 4. 研究開發新技術、新電子材料及應用。

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：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」