轉職熱搜工作

1.自動駕駛感知系統演算法開發(車道線/紅綠燈/物件偵測、辨識與追蹤)。 2.感知融合演算法開發、整合多種類感測器訊息。 3.深度學習演算法開發、訓練及實施。

1.負責機器人之強化式學習/模仿學習等技術開發，熟碾；PPO等模型結構與演算法。 2.數位孿生模擬與系統驗證。 -負責模擬器之建模與調整，導入模擬器進行控制整合與參數調整。 -熟於模擬器中進行機器人學習/驗證與測試。 3.開發機器人整合相關需求，依據實務需求進行模組串接與功能驗證。

深度學習(大語言模型、視覺語言模型)相關應用設計與模型開發相關工作，包括 : (1) 技術研發規劃與系統設計- 多模態場景理解與任務/行為生成技術。 (2) 技術研發與模型建置- 用於機械手臂、機器人透過視覺、語音理解外在環境與人為交互，專注跨模態整合與模型性能優化。 (3) 具以下專業知識(一項或多項)：人工智慧、深度學習、系統工程、程式設計、軟體工程、科技計畫與管理。 (4) 計畫提案、專利與規格survey。

1.將機器學習與深度學習技術（如時序預測、分類預測、強化學習）應用於實際場域，實現AI模型於真實情境中的落地應用。 2.負責完整模型開發流程，涵蓋方法設計、資料蒐集與清理、特徵工程建構、模型建置與效能調校。

《工作內容》 負責人型/類人型智慧機器人的大小腦AI技術開發，包含視覺語言模型、純視覺3D環境感知、影像即時追蹤與地形分析、WBC整機控制技術與多機協作。並透過 Omniverse 仿真與實機整合驗證，打造具高度自主性與環境理解能力的智慧機器人系統。並參與以下研發重點： 1. 核心模型研發 (Model R&D): - 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 - 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): - 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 - 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): - 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 - 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。 《職務亮點/優勢》 1.跨領域AI×機器人研發：從 VLA、VLM、LBM、3D 感知到WBC整機控制技術，參與智慧機器人核心能力建構。 2.虛實融合研發環境：採用 Omniverse 進行高仿真模擬，加速模型驗證並與實體機器人快速串接。 3.技術應用場域多元：成果可應用於餐飲服務、警勤巡檢、消防救災、多機協作等任務，具高挑戰性與實用性。

你不只是「做技術」，而是 幫助產業升級的顧問。 你的專業將轉化為 課程、教材、案例，讓影響力超越單一工廠。 分析製造業/高科技客戶需求，設計培訓與顧問方案。 將 CAD/CAM/PLM/AI 技術知識轉化為教材與案例庫。 協助執行 客製化企業培訓專案。 追蹤產業趨勢，提出 新課程與新技術導入方案。 課程設計、平台優化、專案管理、顧問交涉等責任。 【加分條件】 曾參與過企業內訓或顧問服務經驗。 熟悉 CATIA / SolidWorks / NX / Windchill / 3DEXPERIENCE 任一工具。 #數位轉型顧問 #知識工程師 #產業顧問 #企業培訓 #教育科技 #製造業轉型

1. 模擬高速訊號於電路板中特性並優化 2. 高頻高速訊號量測與模擬 3. 高頻測試設備操作，測試數據與文件整理 4. 協助部門相關研究計執行，建立研發能量與成果。

1. 研發3D Gaussian Splatting場景建模、幾何模型處理、場景理解技術，用於建構高擬真、高精度之實體場域數位雙生。 2. 於物理模擬引擎中整合3DGS與多邊形網格模型，提供機器人虛擬訓練環境。 3. 協同學界發展技術創新，參與團隊內部與外部(清/交大等國內大學研究團隊)技術討論，進行3D幾何建模、動畫模擬、生程式AI模型相關知識交流與討論，並將成果整合進技術解決方案中。

1. 熟悉RTOS架構，設計並實作AI機制與整合於機器人或無人機應用。 2. 進行資料收集、資料清洗、分析處理、特徵工程以及 AI 研發工作並進行部署AI應用服務相關內容。 3. 利用機器學習、自然語言處理技術、生成式 AI 技術，透過分散式訓練與大規模 AI 模型優化工具與框架(如：Horovod、FairScale、DeepSpeed..)模組優化與整合。 4. 與跨部門團隊合作，理解業務需求，並提出解決方案。