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Develop AI imaging technology for smart robots and robotic dogs, participating in one or more of the following technology developments: 1. VLM (Vision-Language Model) navigation and LBM (Large Behavior Model) integration. 2. End-to-end vision-based 3D environmental perception. 3. Real-time image tracking and terrain analysis. 4. Multi-robot collaboration, formation control, and swarm intelligence. 5. Validation using the Omniverse simulation platform. 6. Integration and development of physical robots and robotic dogs.

我們在尋找那些熱愛打破傳統框架，勇於接受挑戰的人才！如果你(妳)擁有出色的溝通能力，積極主動的態度，並且能夠促進團隊合作，同時也有能力獨立作業並高效交付成果，喜歡從多角度思考並與團隊共同解決問題以確保項目順利完成，歡迎你(妳)加入我們的行列，開啟一段充滿創新與成長的旅程！ IT專案管理：領導雲端與地端IT基礎設施的建置、優化及合規專案，制定策略並進行專案規劃，同時全面監控計劃的執行進度，確保每一階段的成功。 跨部門協調：擔任跨部門溝通的橋樑，協調並整合不同部門的意見，進行會議管理、議題與風險的預防及解決，確保資訊流暢無阻。 專案進度管理：精準追蹤專案進度，彙整相關資料，並定期產出必要文件報告，透過數據驅動的管理方式，讓每個項目都能按時、優質交付。 主管交辦任務：靈活應對主管交辦的各項任務，展現你的多功能性和應變能力。 加入我們，你將有機會在充滿活力與創新的環境中工作，與一群充滿熱情的專業人士一起，推動公司在IT領域的卓越表現。讓我們一起創造未來！

我們在尋找那些熱愛打破傳統框架，勇於接受挑戰的人才！如果你(妳)擁有出色的溝通能力，積極主動的態度，並且能夠促進團隊合作，同時也有能力獨立作業並高效交付成果，喜歡從多角度思考並與團隊共同解決問題以確保項目順利完成，歡迎你(妳)加入我們的行列，開啟一段充滿創新與成長的旅程！ IT專案管理：領導雲端與地端IT基礎設施的建置、優化及合規專案，制定策略並進行專案規劃，同時全面監控計劃的執行進度，確保每一階段的成功。 跨部門協調：擔任跨部門溝通的橋樑，協調並整合不同部門的意見，進行會議管理、議題與風險的預防及解決，確保資訊流暢無阻。 專案進度管理：精準追蹤專案進度，彙整相關資料，並定期產出必要文件報告，透過數據驅動的管理方式，讓每個項目都能按時、優質交付。 主管交辦任務：靈活應對主管交辦的各項任務，展現你的多功能性和應變能力。 加入我們，你將有機會在充滿活力與創新的環境中工作，與一群充滿熱情的專業人士一起，推動公司在IT領域的卓越表現。讓我們一起創造未來！

Research on Optimization of Deep Learning Model Inference and Training The Computer Systems Laboratory - Machine Learning Systems team focuses on research areas including parallel and distributed computing, compilers, and computer architecture. We aim to leverage computer system technologies to accelerate the inference and training of deep learning models and develop optimizations for next-generation AI models. Our research emphasizes the following: 1. AI Model Compression and Optimization Model compression techniques (e.g., pruning and quantization) reduce the size and computational demands of AI models, which are crucial for resource-constrained platforms such as embedded systems and memory-limited AI accelerators. We aim to explore: * AI compiler: deployment methods for compressed models across servers, edge devices, and heterogeneous systems. * High performance computing: efficient execution of compressed models on processors with advanced AI extensions, e.g., Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV, and tensor-level accelerations on GPUs and NPUs. 2. AI Accelerator Design We aim to design AI accelerators for accelerating AI model inference, focusing on software and hardware co-design and co-optimization. 3. Optimization of AI Model Inference in Heterogeneous Environments Computer architectures are evolving toward heterogeneous multi-processor designs (e.g., CPUs + GPUs + AI accelerators). Integrating heterogeneous processors to execute complex models (e.g., hybrid models, multi-models, and multi-task models) with high computational efficiency poses a critical challenge. We aim to explore: * Efficient scheduling algorithms. * Parallel algorithms for the three dimensions: data parallelism, model parallelism, and tensor parallelism. 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

- 設計數據平臺混合技術架構，指導自開發團隊進行技術落地和優化，確保數據工具高效運行 - 提供對第三方產品的技術支持與整合建議 - 識別事業群架構現狀與目標狀態的差距 - 在事業群實施部署架構確實模塊和〝中腦〝 - 管理事業群內部架構部署的技術文檔

1.軟體架構規劃、程式設計指導、程式碼優化、程式碼審查(Code Review) 、新技術研究與導入 2.負責移動端 APP、雲端平台之整合開發與維護 3.負責軟體開發部門內部工作分配、品質管控、進度報告 4.執行軟體開發部門人員管理、KPI達成和人才培養 5.參與公司重大決策專案、新產品技術的立項和開發提供建議及指導 6.與 PM 和團隊領導合作，確保項目在時程內交付，同時滿足質量標準 7.英文能力佳，需跨國、跨地區提供技術諮詢

- 推動跨系統和模塊的集成，解決架構相關技術問題 - 架構設計: 設計Genesis Store 架構模塊並與IT/OT組件集成 - 與開發團隊保持密切溝通交流，設置檢查要求和節點，推動用例標準化 - 生態合作對接: 確定IT/OT架構與生態解決方案之間的一致性和匹配性 - 知識庫與Token*相關的系統建設: 負責相關的系統設計與建設 (如: 知識管理、Token*管理) *Token: 透過GenAI技術整合各種跨事業群的生產相關資料，如: 語句、圖像後的數據單位，有助在不同場景下訓練AI引擎

仁寶電腦集團全球化運營與永續經營，持續追求成長與創新，積極進行數位化與AI人工智能轉型，延攬同時具備業界實務經驗與學術連結能力的AI人工智能專家。我們提供您在AI職涯發展上的3項資源與優勢： 1.應用場域與豐富數據：我們深信AI必須是從實務場域與數據中不斷學習淬煉，讓您能廣泛且持續鑽研企業完整價值鏈的作業與決策全歷程大數據。 2.實踐價值與創造生態：我們強調5E的歷程與結果「工程-演進-證據-體驗-生態」(Engineering-Evolution-Evidence-Experience-Ecosystem)，引領您親身經歷從「水平通用型AI」轉化為「垂直利基型AI」的實踐過程。 3.資源整合的連結平台：我們全力由R&D(Research & Development)邁向C&D(Connect & Development)，協助您快速有效連結三個層次的AI研發資源：全球智能、專案智能、與算法智能。 工作內容 1.與AI方案設計師合作，向價值鏈各領域決策/管理/現場人員交流學習，理解其組織願景/管理目標/作業流程/經驗法則/作業痛點/效能評估/價值定位/成就需求，共同討論並定義出能持續提升領域人員能力與附加價值的AI應用議題與對應技術。 2.以實際案例為基礎，與AI方案設計師及領域專家進行深入調研，充分掌握案例相關之人理/事理/物理，並收集散佈於相關資訊系統/人員/設備的案例過程全記錄數據，以確實理解案例現狀的決策歷程，並初步展現與評估AI應用於此案例的可行性與價值。 3.建立端對端(End-to-End) AI分析流程「數據收集-數據處理-特徵工程-模型訓練-模型推論-決策建議-人機協作-行動體驗-視覺呈現」的系統化工程與快速的POC(Proof of Concept)方案驗證。 4.與數據工程師合作，整合運用先進資訊技術/認知運算技術/物聯網技術，建立企業AI下水道工程，收集散佈於相關資訊系統/人員/設備的各類型大數據。 5.與平台工程師合作，將端對端資料分析流程與服務布建於分散式運算工業互聯網平台，達到分享重用、彈性組建、與運算資源動態優化的目的。 6.與設備(或辦公)自動化工程師合作，提供模型推論的運算服務，實現數據驅動機器人(或辦公代理人)的自動化(或人機協同)決策行動。 7.協同領域專家與AI方案設計師，系統化持續收集與整理實際發生案例，建立可分享重用的「案例庫/專家庫/知識庫/算法庫/模型庫」，不斷提升作業程序的整體效能與用戶體驗。

1.測試案例制定：深入理解產品功能規格文件、需求文件，撰寫測試案例 2.產品功能測試：進行產品功能、使用者介面與系統相容性測試 3.測試報告文件：根據測試過程、測試手法與測試結果，產出測試報告 4.問題追蹤管理：熟悉問題追蹤管理工具(Ex: Redmine)，有效管理問題的狀態與進度 5.跨部門協作：具體描述問題與重現問題的步驟，有效溝通並協助研發工程師解決問題 6.團隊合作：良好溝通能力，與團隊分享測試心得與改善建議，優化測試案例以提升測試效率

巨量資料探勘與深度學習相關研究，包含演算法設計、程式撰寫執行、論文撰寫。 主要研究主題包含(但不限)：時空與社群資料探勘與應用、Q&A問答系統、增強式學習與其應用， 適合擬攻讀博士或出國進修者，本實驗室可提供優良訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」