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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」

我們在尋找那些熱愛打破傳統框架，勇於接受挑戰的人才！如果你(妳)擁有出色的溝通能力，積極主動的態度，並且能夠促進團隊合作，同時也有能力獨立作業並高效交付成果，喜歡從多角度思考並與團隊共同解決問題以確保項目順利完成，歡迎你(妳)加入我們的行列，開啟一段充滿創新與成長的旅程！ IT專案管理：領導雲端與地端IT基礎設施的建置、優化及合規專案，制定策略並進行專案規劃，同時全面監控計劃的執行進度，確保每一階段的成功。 跨部門協調：擔任跨部門溝通的橋樑，協調並整合不同部門的意見，進行會議管理、議題與風險的預防及解決，確保資訊流暢無阻。 專案進度管理：精準追蹤專案進度，彙整相關資料，並定期產出必要文件報告，透過數據驅動的管理方式，讓每個項目都能按時、優質交付。 主管交辦任務：靈活應對主管交辦的各項任務，展現你的多功能性和應變能力。 加入我們，你將有機會在充滿活力與創新的環境中工作，與一群充滿熱情的專業人士一起，推動公司在IT領域的卓越表現。讓我們一起創造未來！

我們在尋找那些熱愛打破傳統框架，勇於接受挑戰的人才！如果你(妳)擁有出色的溝通能力，積極主動的態度，並且能夠促進團隊合作，同時也有能力獨立作業並高效交付成果，喜歡從多角度思考並與團隊共同解決問題以確保項目順利完成，歡迎你(妳)加入我們的行列，開啟一段充滿創新與成長的旅程！ IT專案管理：領導雲端與地端IT基礎設施的建置、優化及合規專案，制定策略並進行專案規劃，同時全面監控計劃的執行進度，確保每一階段的成功。 跨部門協調：擔任跨部門溝通的橋樑，協調並整合不同部門的意見，進行會議管理、議題與風險的預防及解決，確保資訊流暢無阻。 專案進度管理：精準追蹤專案進度，彙整相關資料，並定期產出必要文件報告，透過數據驅動的管理方式，讓每個項目都能按時、優質交付。 主管交辦任務：靈活應對主管交辦的各項任務，展現你的多功能性和應變能力。 加入我們，你將有機會在充滿活力與創新的環境中工作，與一群充滿熱情的專業人士一起，推動公司在IT領域的卓越表現。讓我們一起創造未來！

1. 規劃個人金融的數據應用平台： 整合數據調用、分析、視覺化、智能化等技術，支持業務場景發展。 2. 負責個人金融領域的業務知識庫管理與功能優化： 提升資訊查找效率與知識運用品質，以支持AI應用發展。

1、開發整個項⽬核⼼框架的設計，並完成核⼼代碼的設計。 2、負責產品的技術⽅向、技術規劃與運籌實施。 3、開發、指導、審核項⽬總體技術⽅案，對各項⽬進⾏最後的品質評估。 4、完成上級領導交辦的其他⼯作。 5.產品服務的後端設計、開發(PHP、 LARAVEL)、維護。 6.負責網站建置及各類API開發，具管理開發團隊經驗，具備實務開發經驗 7. 支援客戶資訊化之需求，思考合適之解決方案，協助整體資訊之發展與應用。 8.問題能分析並提出解決方案，熱愛程式設計工作，願意全力投入者。 9.有學習熱忱及工作熱忱..細心..抗壓力強。

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) 熟悉JAVA / Javascript / HTML/ CSS/ SQL /Spring boot / Spring MVC / Spring / Spring data jpa / Hibernate / Angular / Vue 3/ 等 (2) 良好的溝通與表達能力，同時致力於團隊協同工作 (3) 單元測試、系統功能等相關測試與除錯 (4) 程式設計規格文件撰寫 (5) 有開發專案經驗佳 (6) 至少一年開發經驗 (7) 具 SCJP / SCWCD 者尤佳 不須出差外派(工作地點需要CHT / 客戶端兩邊跑) 可能需要加班

1.學歷：大學(含)以上資訊、資工、工工、應數、電機、公衛、醫管等畢業。 2.具資訊系統程式語言能力(例:Python、Java、SQL、PostgreSQL、Oracle)，相關經驗2年以上，諳勞動法令。 3.熟人資作業者佳。