轉職熱搜工作

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」

我們正在尋找具備 GPU 程式設計能力的工程師，加入快速密碼學實驗室，共同開發與實作平行化破密演算法。此職位需運用 Nvidia CUDA 技術實作密碼系統分析，目標為加速密碼演算法的運算與破解流程，提升研究效率與創新突破。主要任務包括： • 使用 CUDA 技術進行平行化密碼破解實作 : 平行破密實作 (需使用 CUDA GPU programming) • 優化 GPU 演算法效能，提升執行效率 • 協助設計高效能密碼分析工具 • 撰寫實驗報告與程式開發文件 薪資：薪資依能力面議調整，具競爭力與彈性，並依資訊服務處業務費項下資訊人員支薪標準表或中央研究院博士級約聘人員核薪標準表支應。週休二日，享勞健保、年終獎金、每年免費健康檢查一次、依勞基法規定休假。

參與包含深度強化式學習、搜尋演算法、人工智慧、電腦遊戲、大語言模型等研究。研究主題為應用深度強化式學習於電腦遊戲(如棋盤類遊戲、電玩遊戲等)、機器人操作等應用。工作內容包含研讀論文、資料分析、系統實作、論文撰寫及協助計畫進行之工作等。適合未來計劃出國或從事學術工作者，可以在實驗室有豐富研究經驗及論文發表機會。 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」

1. Deep Learning & AI Security 2. Optimization algorithms 3. (Multimedia) Signal Processing 4. Security and Privacy for Multimedia and Networks 薪資：碩士44968元起薪，博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

我們正在尋找經驗豐富的行動應用程式開發人員，協助將 PQConnect 專案帶入 Android 和 iOS 作業系統。PQConnect 是一個全新且易於安裝的網路安全層，它能在有運行 PQConnect 的終端之間自動引入端到端的後量子加密技術。同時，它能與採用傳統密碼學的應用程式共同運作，並為任何已經內建後量子加密技術的使用者應用程式額外增加第二層的防護。PQConnect 在網路層的運作方式類似於 VPN，但它可容許的擴展性是大多數 VPN 應用程式所無法比擬的。如需了解更多資訊，請參考： https://www.pqconnect.net 薪資： 1. 專任研究助理 : 每月薪資為NTD 51,549-70,106 (依資訊服務處業務費項下資訊人員支薪標準表碩士級別支應) 2.博士後研究人員: 每月薪資為NTD64,711-99,317面議(依中央研究院博士級約聘人員核薪標準表支應)。以上薪資可依能力面議調整，具競爭力與彈性。(備註: 如為特殊優秀人才，將依中央研究院專案研究工作酬金支給標準申請支薪) 3.週休二日，享勞健保、年終獎金、每年免費健康檢查一次、依勞基法規定休假。

1.整理/搜尋技術文獻資料 2.參與短期計畫/任務討論 3.參與光學結構模擬與電路設計作業 4.熟悉波動光學、具備light tool/ COMSOL等光學模擬軟體佳 ★實習表現優異，將優先預聘。 ★提供免費多元自主學習平台(天下創新學院、哈佛商業評論等多達兩千門精選課程)。

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。

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：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

1. 利用2D圖將機械設計予以圖像畫之人員。 2. 具一般機械常識，學過CAD繪圖軟體、CAM製圖人員，需具備3D 繪圖軟體經驗。 3. 從事其他建築圖繪製及設計、測量(包括外觀,結構等)等人員。 4.懂工程圖佳、無經驗可 ※另加全勤2000元