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符合下列條件之一 1. 資料探勘與深度學習/大語言模型、多媒體社群網路與通訊網路、應用數學應用相關研究。 2. 或者具備演算法設計、圖論、最佳化、賽局理論、機器學習、深度學習、統計推論、隨機程序相關背景愛好數學。 3. 實作深度學習模型、大型語言模型等，收集資料集並進行以上模型實驗。 4. 或者有興趣網路或巨量資料分析系統實作、程式撰寫適合擬專心研究論文撰寫，未來從事學術工作者。 參考網站： http://www.iis.sinica.edu.tw/pages/dnyang/index_en.html

符合下列條件之一 1. 資料探勘與深度學習/大語言模型、多媒體社群網路與通訊網路、應用數學應用相關研究。 2. 或者具備演算法設計、圖論、最佳化、賽局理論、機器學習、深度學習、統計推論、隨機程序相關背景愛好數學。 3. 實作深度學習模型、大型語言模型等，收集資料集並進行以上模型實驗。 4. 或者有興趣網路或巨量資料分析系統實作、程式撰寫適合擬專心研究論文撰寫，未來從事學術工作者。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」 獎助生依本院獎助學金支給要點發放獎助學金 能力佳者可專案申請較優支薪標準 【應徵資格/條件】 1. 資訊電機相關領域學士或碩士在學或畢業。 2. 或具深度學習模型、大型語言模型實作經驗，熟悉python、pytorch。 【應徵方式】 意者請備個人詳細履歷、自傳及成績單寄至 dnyang@iis.sinica.edu.tw，需要面試時會主動聯絡

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」

1. 熟練使用AutoCAD、Revit軟體進行電氣、給排水及消防系統設計與調整。 2. 熟悉電氣、給排水及消防系統的現場施工方法與全流程監督。 3. 精通工程圖繪製，完成機械設備詳細設計與技術文件統整。 4. 掌握建築結構施工流程，製作時程規劃及分段計畫書。 5. 能夠進行自動控制系統設計，操作PLC編程及SCADA應用整合。 6. 熟悉施工現場品質管理，執行材料檢測與系統驗證。 7. 具備項目專案管理能力，確保工程進度與成本控制精準達標。 8. 通曉相關法規與安全標準，執行現場安全管理與教育培訓。

The role requires the ability to evaluate and develop AI/ML technologies and data science solutions, especially in vision, acoustics, and text domains. You will focus on combining data analysis, machine learning, and statistical methods to solve real-world problems and drive data-driven decision-making. -Conduct data exploration, cleaning, and preprocessing to prepare datasets for AI/ML model development. -Apply AI/ML and data science methodologies to problem formulation, predictive modeling, and deployment for practical use. -Develop and optimize neural network models to address specific business challenges. -Research and implement state-of-the-art AI/ML and data science techniques to improve existing solutions. -Analyze structured and unstructured data to extract valuable insights and actionable recommendations. -Collaborate with cross-functional teams to integrate AI and data science solutions into business operations. 這個工作需要評估與開發人工智慧／機器學習技術及資料科學解決方案，尤其是在視覺、聲學和文本領域。 您將專注於結合數據分析、機器學習和統計方法，以解決實際問題並推動數據驅動的決策制定。 -進行數據探索、清洗和預處理，為AI/ML模型開發準備數據集。 -將AI/ML和資料科學方法應用於問題制定、預測建模和實際部署。 -開發並優化神經網絡模型，以解決特定業務挑戰。 -研究並實施最先進的AI/ML及資料科學技術，改進現有解決方案。 -分析結構化和非結構化數據，提取有價值的洞察和可行建議。 -與跨部門團隊協作，將AI與資料科學解決方案整合到業務運營中。 ※依學經歷、工作年資敘薪

從事 Computer Architecture 相關研究，針對 emerging technologies (例如 non-volatile memories、3D ICs) 和 modern applications (例如 machine learning、graph analytics、genome analysis等) 設計高效節能之系統，並共同撰寫論文。 可能研究主題包括 in/near-memory computing system design, machine learning acceleration and memory optimization (e.g., for LLM, recommendation system, few-shot learning, GCN, etc.), memory/storage system design for genome analysis and graph analytics. energy-efficient edge computing for AIoT, sustainable computing systems等, 有參與國內與國際合作計畫機會, 視應徵者背景及能力而定。

- 負責Internet網頁應用程式分析、設計、 撰寫、及測試 - 熟悉Java SE、Java EE(JSP, Servlet, JDBC)語法與程式開發技能 - 熟悉CSS、HTML & Javascript語法 - 熟悉至少一種RDBMS (PostgreSQL, Oracle, SQLServer 等)

1. 道路、橋梁、大地與排水工程規劃、設計與技術分析。 2. 進行結構工程設計，分析結構穩定性與承載能力。 3. 執行水土保持及排水設施的規劃、設計與檢查。 4. 進行項目現場勘察，確認地質及水文條件。 5. 撰寫技術報告，提供工程建議及專業解決方案。 6. 使用AutoCAD繪製施工圖，熟悉其他相關工程設計軟體。 7. 參與工程監造，確保施工進度與安全標準符合要求。 8. 與跨部門或外部單位合作，完成工程設計與執行目標。