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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】資訊電機相關領域學士或碩士在學或畢業。 【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」

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。

參與機器學習、人工智慧、或是賽局理論相關方面的研究 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.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。

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.各招募類別必要資格條件請詳見甄試簡章。 2.報名期間：(逾時恕不受理) 115年3月11日(星期三)10:00起至115年3月24日(星期二)17：00截止。 3.一律採線上報名作業，僅受理下列路徑報名，請〝務必〝複製此路徑填寫報名資訊: 台灣金融研訓院/彰化銀行115年新進人員甄試 https://svc.tabf.org.tw/115chb01

🎯💡【機電繪圖人員熱情招募中】🎉 我們深耕高雄，專注於機電、水電及太陽光電領域，自民國七十九年以來致力於綠能與永續發展，獲得經濟部「光鐸獎」及行政院「金質獎」等多項殊榮！現在邀請擁有熱情與專業的你加入我們，一起為明日打造更好的未來！🌟 🚀【工作日常】： 1. 使用AutoCAD繪圖軟體，設計並調整機電系統、太陽光電系統與結構等施工圖。 2. 統籌規劃工程圖面，確保內容與設計規範吻合。 3. 協助專案主管完成圖面審核與技術資料的整理匯編。 4. 參與機電及水電系統構件圖繪製，建立並維護技術圖檔資料庫。 5. 支援工程估價和報價作業，負責廠商詢價相關事務。 6. 根據現場施工需求提供技術支援，確保圖面設計精準執行。 7. 定期參與內部技術培訓，提升專業能力以應對未來專案挑戰！ 8. 與團隊緊密協作，確保專案如期順利完成！ 🌈【我們的承諾】： 我們不僅重視你的專業技能，更鼓勵你的持續學習與成長！在這裡，你將擁有完善的工作環境及無限發揮的可能！ 準備好讓你的能力亮相了嗎？立即加入我們的行列，攜手創造永續發展的未來，我們期待與你相見！🔥

1.從事電腦軟體與網際網路系統的程式設計、修改、安裝、測試及維護 2.確認軟體程式的目的與功能，進行程序開發及測試，並撰寫軟體程式技術白皮書 3.從事相關系統程式開發、管理與維護，及客戶服務與支援 4.專案支援，如客戶教育訓練、技術文件撰寫 5.網站上線後的維護與功能更新