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1. 後端需求架構設計、開發、測試、維護與優化 2. 前端套件使用及低度客製修改 3. 異質系統介接 4. 相關開發文件撰寫與跨部門整合測試 5. 客戶問題處理與追蹤

1. 後端需求架構設計、開發、測試、維護與優化 2. 前端套件使用及低度客製修改 3. 異質系統介接 4. 相關開發文件撰寫與跨部門整合測試 5. 客戶問題處理與追蹤

1. 參與專案開發過程(含NB、 PC BIOS程式開發、除錯、維護)，了解新機種規格。 2. 協助產線改善生產品質、良率及客訴問題。與客戶及EE共同合作了解、解決BIOS的問題。 3. 溝通、測試與Release BIOS for客戶需求。 4. 學習與熟悉UEFI BIOS架構。 5. 具強烈學習能力及工作意願，熟C語言及組合語言者佳。

【主要職責】 核心平台維運： 負責 Microsoft Dynamics 365 CRM (CS/FAE 模組) 的日常維護、權限管理及功能設定，Deltaflow BPM 系統的表單開發。 流程自動化實作： 設計與管理 Power Automate 流程，處理 D365 與其他系統間的自動化對接。 現代化 Web 開發： 維護及增修以 Vue.js 開發的前端介面，以及後端 .NET Core WebAPI。 【技術要求】 後端技術： 精通 C#，具備 .NET Core (WebAPI) 開發經驗，並能理解與修改 WebForm 舊有程式碼。 微軟平台： 具備 Dynamics 365 CRM 設定經驗（尤其是工單 CS 或現場服務 FAE 流程）及 Power Automate 實作經驗。 【加分條件】 具備 Deltaflow 或其他 BPM 流程設計經驗者優先。 熟悉 Git 版本控管及基本 Docker 部署流程。 熟悉 Vue.js (Vue 3)、JavaScript (ES6+)、HTML5 與 CSS3。

1. 維護網站與後端系統運作 2. 維護並優化資料庫效能 3. 協助API串接與資料交換作業 4. 配合資訊安全稽核作業 5. 協助國科會專案計畫執行與其他交辦事項

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」

1.協助SAP系統日常運作維護與基本問題除排。 2.協助支援專案及新業務流程導入之需求訪談、系統分析。 3.協助內部APP專案之規劃/管理/維運及管理平台串接各項API等。 4.瞭解Mobile APP和Web前後端的開發流程佳。 5.追蹤專案執行進度與開發需求，並定期回報主管執行情形。 6.溝通能力佳，具良好合作態度及團隊合作、富有責任感。 7.對企業流程有興趣，有零售業經驗及具SAP系統經驗者佳。 8.主管交辦事項。

1. 參與資料探勘、深度學習與大型語言模型相關前瞻研究。 2. 負責演算法設計、模型優化及研究成果之論文撰寫。 3. 開發並實作基於深度學習與大型語言模型的應用系統，例如智慧交易平台、智慧代理（Agent）應用等。 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：中央研究院獎助學金支給要點

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