「AI演算法工程師」的相似工作

FIH作為全球移動通訊設備領導廠商，持續擴展多元商業機會，跨足通訊產品生產製造、自動化機器設備研發、車載軟硬體整合研發等類別。 我們相信-創新源於開放的思維和無限的可能性，我們追求的不僅僅是技術的突破，更是一個共同創造的過程，我們歡迎您加入FIH 管理團隊。 【職務內容】 1.設計與開發影像相關之電腦視覺與機器學習技術 2.設計、開發機器學習／深度學習模型 3.分析、處理大規模數據庫 【本職位需要具備以下資格和技能】 1. 機器學習開發經驗 2. 熟悉深度學習理論 3. 了解與熟悉機器學習演算法原理與數學理論

FIH作為全球移動通訊設備領導廠商，持續擴展多元商業機會，跨足通訊產品生產製造、自動化機器設備研發、車載軟硬體整合研發等類別。 我們相信-創新源於開放的思維和無限的可能性，我們追求的不僅僅是技術的突破，更是一個共同創造的過程，我們歡迎您加入FIH 管理團隊。 【職務內容】 1.收集機器人工作時運行狀態及各種感測器資料 2.利用收集資料優化機器人的工作 3.研究並導入最前沿的電腦視覺技術 4.優化並佈署模型於局端裝置 【本職位需要具備以下資格和技能】 1. 具備豐富的影像處理、人工智慧等相關知識和經驗 2. 具備機器學習或深度學習模型的開發經驗

FIH作為全球移動通訊設備領導廠商, 並持續擴展多元商業機會，產品專案項目多元發展，包含：手機、聯網通訊產品、車用產品、IOT產品、數位科技技術。參與ODM/OEM大型國際客戶專案，不僅可強化個人與國際客戶合作溝通實務，亦可促進技術交流接軌。 若您具備這些特質：執行力、整合力及追求效率，歡迎您加入FIH 團隊。 【主要工作職責】 1. 設計、開發和實現自動化視覺檢測系統，進行產品檢測、手臂取放料姿態估測等。 2. 能夠解決機器視覺中的問題，例如圖像處理、特徵提取、圖像匹配和目標檢測等。 3. 視覺檢測開發工具以及監控軟體開發，方便操作者快速調整演算法及參數並提供即時監控。 4. 確保檢測系統能夠正常運行，提高生產效率，分析誤判問題。 5. 與團隊成員緊密合作，以確保項目按計劃完成。 6. 研究新的技術和解決方案，以提高系統的性能和穩定性。

FIH作為全球移動通訊設備領導廠商, 並持續擴展多元商業機會， 產品專案項目多元發展，包含：手機、聯網通訊產品、車用業務、IOT產品、數位科技技術。 參與ODM/OEM大型國際客戶專案，不僅可強化個人與國際客戶合作溝通實務，亦可促進技術交流接軌。 若您具備這些特質：執行力、整合力及追求效率，歡迎您加入FIH 軟體研發團隊。 【工作內容】 1. 車載/機器人系統相關Connectivity(Ethernet/Wi-Fi/BT/Cellular)/Network開發，建構符合車用/新產品安全規範的網路連線管理。 2. 車載/機器人BSP HAL/Driver開發，以建立安全可靠的驅動程式。 3. 設計並實作符合車用/機器人開發流程規範軟體模組。 4. 新型產品BSP/Application 開發。

維曙智能為創新AI應用開發商，具有全球市場商業化能力。公司有完整的創新孵化管線，包含從想法到技術與市場開發的完整配套流程，讓您將知識落實在各種實際場域中。如果您對以創新解決現實世界問題充滿熱忱，希望了解AI在產業的實務運作以及現實應用有興趣，這裡會是您大展身手的地方。歡迎加入我們。 我們正在尋找一位具備影像處理與深度學習專業的資深 AI / 機器學習工程師，能夠獨立主導模型開發、效能優化與落地實作。此職位需具備優秀的深度學習框架掌握能力，能夠根據資料與任務需求進行模型選擇、訓練流程設計與超參數調整，並具備 AI 產品開發的思維。 【工作內容】 領域：機器視覺 • 負責影像領域 AI 模型的研究、設計與訓練（例如：分類、分割、生成、超解析等任務） • 根據問題需求設計模型架構（CNN / Transformer / diffusion-based models）並進行效能調整 • 透過3D/2D圖學轉換進行多模態資料前處理 • 以深度學習方法, 轉換多模態資料為結構化時間序列資料, 如分類, 辨識, 與異常偵測 • 撰寫可重用模組與封裝良好的 Python 套件，提升團隊研發效率 • 與產品及前後端工程師協作，將模型部署至產品系統或 API • 持續追蹤最新論文與技術趨勢，進行技術導入與內部分享 • 協助 junior 工程師成長並共同解決技術挑戰 • 能針對市場需求提案，論述創新解決方案 維曙機器視覺產品服務請參閱: https://www.vizuro.com/corvus

Reponsibility • Actively clean, process, and validate data streams for ML model consumption. Contribute to the implementation of MLOps best practices (CI/CD) and risk mitigation strategies as guided by the engineering team. • Actively develop and implement Python scripts and small utilities for model features and basic algorithm testing. Ensure development practices align with model fairness and ethical guidelines. • Establish and track technical Key Performance Indicators (KPIs) to measure model effectiveness post-deployment. Document and report potential technical risks identified during implementation. • Create and maintain a single source of truth for all active carrier/vendor technical requirements and specifications. Support the definition of project scope, timelines, and milestones. • Act as the central liaison between engineers, data scientists, and business stakeholders. Translate incoming high-level partner requests into clear, detailed, and actionable engineering specifications and tickets. • Provide regular, concise updates for stakeholders on project progress, key metrics, and any blockers. Minimum Qualification • Proficiency in programming Python, Database(SQL, Vector Database) and GCP(Google Cloud Platform). • Familiar with AI Agent, Agentic AI, MCP, A2A, Context Engineering • Experience with implementing machine learning algorithms in practice at scale. • Good communication skills and a positive attitude to work with stakeholders. • Proficient English speaking, reading, and writing ability. • Minimum 7 years experience in an AI-related role. Working location: Banqiao or Xin-dian

This role might be the one you've been looking for if you are eager to get early access to cutting-edge AI and robotics technologies and be passionate about integrating hardware and software to apply AI in solving real-world challenges！ Join us if you're up for the challenge; also, providing an English CV would be a plus！ #Advanced communication skills in English is a must！ *About the Role： We are looking for an engineer to build and deploy AI agents that can see and interact with the world through robotics systems. You will be working on everything from setting up hardware to coding intelligent agents for customer demonstrations. *What You Will Do： Hardware Setup & Deployment (20-30%) •Install and configure Nvidia Jetson devices on robots •Set up vision systems and troubleshoot hardware issues •Ensure quick deployment for demos and exhibitions *AI Agent Development (40-50%) •Build AI agents using Large Language Models (LLMs) •Work with AI frameworks like LangChain, CrewAI, or Hugging Face •Connect AI agents to computer vision tools and robot controls •Use platforms like Nvidia Agent Studio or Autogen for UI development •Debug and optimize AI pipelines to meet project goals *Computer Vision (10-20%) •Work on object detection, image segmentation, or OCR systems •Train and optimize vision models for robotics applications •Develop new AI vision tools as needed *Technical Requirements: •Programming: Strong Python and PyTorch skills •AI Frameworks: Experience with at least 1 LLM frameworks (LangChain, CrewAI, Nvidia NanoLLM/Agent Studio, Autogen, n8n, etc.) •Computer Vision: 2+years experience in CV areas ex. object detection/segmentation •Edge Computing: Experience with Nvidia Jetson devices •Optimization: Knowledge of TensorRT, ONNX, or similar inference frameworks •Development: Git, CI/CD, Linux/Windows environments *Qualifications： •Master's degree in Engineering, Computer Science, or related field •2+ years of hands-on AI/Computer Vision experience •Strong English communication skills is a must •Ability to present technical solutions clearly •Flexible and collaborative team player 若您渴望搶先接觸尖端AI與機器人技術，並希望透過融合硬體與軟體以實現運用AI技術來解決現實世界中會面臨到的問題的話，本職務或許是您正在尋覓的機會！ 具體工作內容如下： 部屬與設置硬體設備（20-30%） 1.在機器人上安裝並配置 Nvidia Jetson 2.設置視覺系統並排除硬體設備相關問題 3.展場部屬設置 AI Agent 開發（40-50%） 1.使用大型語言模型（LLMs）構建 AI Agent 2.使用 LangChain、CrewAI 或 Hugging Face 等 AI 框架 3.將 AI Agent 與電腦視覺工具和機器人控制系統連接 4.使用 Nvidia Agent Studio 或 Autogen 等平台開發 UI 5.除錯並優化 AI 處理流程，以達成專案目標 電腦視覺（10-20%） 1.開發物體偵測、影像分割或光學字元辨識（OCR）系統 2.訓練並優化應用於機器人的視覺模型 3.根據需要開發新的 AI 視覺工具 技術要求： 1.程式設計：熟悉Python 和 PyTorch 2.AI 框架：至少熟悉一種 LLM 框架（如 LangChain、CrewAI、Nvidia NanoLLM/Agent Studio、Autogen、n8n 等） 3.電腦視覺：具備 2 年以上物體偵測或影像分割等相關經驗 4.邊緣運算：有使用 Nvidia Jetson 裝置的經驗 5.優化技術：熟悉TensorRT、ONNX 或類似推論框架 6.開發環境：熟悉Git、CI/CD、自如於 Linux/Windows 環境中工作 必要條件： 1.工程、計算機科學或相關領域之碩士學位 2.至少 2 年以上 AI / 電腦視覺實作經驗 3.具備良好的英語溝通能力(請準備英語簡歷) 4.能清楚表達技術解決方案 5.樂於協作的團隊精神

維曙智能為創新AI應用開發商，具有全球市場商業化能力。公司有完整的創新孵化管線，包含從想法到技術與市場開發的完整配套流程，讓您將知識落實在各種實際場域中。如果您對以創新解決現實世界問題充滿熱忱，希望了解AI在產業的實務運作以及現實應用有興趣，這裡會是您大展身手的地方。歡迎加入我們。 您將成為我們 AI 解決方案研發的核心成員。作為數位雙生AI工程師，您將負責在 Sim2Real 平台（如 NVIDIA Isaac Sim、ROS/Gazebo）上測試並驗證 AI 模型與機器手臂系統的整合，並將模擬中成功運行的控制程式部署至實體機台。和不同團隊合作(AI團隊，硬體團隊)優化與測試模型與控制演算法，完成跨部門專案整合與系統調校。 【主要工作內容】 • 使用 NVIDIA Omniverse 平台進行機器手臂建模、運動規劃（正/逆向運動學、避障與優化）及控制程式開發 • 建置與優化模擬環境與數位孿生場景，確保模擬與實體機台行為一致 • 與AI研發團隊合作，將機器手臂模擬系統與公司 SDG（Synthetic Data Generation） 技術串接，用於資料生成與 AI 模型訓練 • 撰寫、維護與優化控制演算法及相關模組，提升系統穩定性與效能 • 與硬體團隊協作，將模擬成果部署至實體機台並進行驗證 • 參與跨部門專案，支持產品研發與驗證流程的自動化。 維曙機器視覺產品服務請參閱: https://www.vizuro.com/corvus

1.協助開發檢測邏輯 2.機台軟體程式維護與開發 【年薪14個月以上! 】

✅Qualifications ▪️Holds a Master’s degree or has equivalent hands-on experience. ▪️Has experience with machine learning frameworks(e.g., PyTorch, HuggingFace, PyTorch Lightning). ▪️Is comfortable coding in Python, and familiar with SQL, Git, and Web API tools like Flask or FastAPI. ▪️Has experience working on machine learning projects — from experimentation to deployment. ▪️Enjoys working in a team and communicates ideas clearly and effectively. If you’re curious, hands-on, and always up for a new challenge — that’s a big plus! ▶About the Job◀ Hi! We’re the DCS Team(Department of Cognition and Sensing)— a vibrant group of machine learning engineers, data scientists, and software architects who love exploring new ideas and building meaningful solutions with AI. We work on cutting-edge machine learning applications, especially in the areas of Computer Vision(CV)and Multi-modal AI. Whether it’s extracting key data from documents, generating image captions, or building smart visual search systems — we’re passionate about bringing intelligence into daily workflows and helping people save time and energy. Our team culture is open, experimental, and supportive. We’re not afraid to try new things, break stuff, and celebrate wins — big or small. You'll get the chance to work on real-world problems, collaborate across teams, and see your ideas come to life in products used by real customers. ▶Our Focus Areas◀ We work on: ▪️Visual Document Understanding(VDU) Extracting meaningful data from complex documents like receipts, invoices, and contracts. ▪️Key Information Extraction(KIE) Pulling out key details like names, dates, and prices from scanned or digital documents. ▪️Image Captioning Teaching machines to describe what they see — helpful for accessibility, search, and context. ▪️Visual Search(Multi-RAG) Enabling smart search experiences by combining image and text queries. ▪️Visual Question Answering(VQA) Answering questions about visual content, combining CV and natural language understanding. ▪️Multi-modal Applications Building systems that integrate multiple inputs — like image + text — to solve complex tasks. We collaborate closely with other business teams to explore real-world use cases, deliver solutions, and iterate quickly. You’ll also have the opportunity to attend tech conferences, study SOTA papers, and share what you learn with our internal community. ▶What Your Day-to-Day Might Look Like◀ Life at DCS is a mix of research and engineering Some days, you’ll feel like a researcher: reading papers, designing experiments, preparing datasets, or testing new model architectures. Other days, you’ll be deep into engineering work — building internal frameworks, packaging models into APIs, and deploying models at scale. Here’s a brief overview of our daily rhythm: ▪️Small, mission-based squads working on different goals(VDU, visual search, etc.), with lots of cross-team collaboration. ▪️Warm-up meetings to sync up on goals, share progress, and ask for support. ▪️Journal clubs to discuss the latest research, tools, or techniques. ▪️Demos and retros to present your work and reflect on what’s working. ⭐We love building, sharing, and growing together — both technically and personally. ▶Responsibilities◀ As part of the DCS team, you’ll: ▪️Design and build ML-powered solutions — from model training to wrapping them into APIs. ▪️Stay updated on the latest SOTA research and apply novel ideas in real-world scenarios. ▪️Collaborate with other business teams to design ML-driven features that meet customer needs. ▪️Optimize and deploy models to run efficiently across various environments — including on-prem devices and cloud infrastructure. Ready to join us and build smarter things together? We’d love to hear from you — whether you’re passionate about machine learning, excited about vision or multi-modal challenges, or simply curious about what we’re building at DCS. Let’s talk :)

★工作內容 1.優化及改善既有程式效能。 2.參與新技術的研究分析與設計開發。 3.開發與維護公司系統程式。 4.軟體架構及功能模組化設計。 5.負責相關程式技術文件的撰寫與維護。 6.第三方API進行串接，開發新功能並整合外部服務。 7.訓練資料收集、清洗、分析處理、特徵工程、標註工作。 8.模型選擇、模型訓練、模型微調、模型優化、模型部屬。 9.利用機器學習、深度學習、影像處理技術解決問題。 10.開發AI應用服務相關內容。 11.研究與評估最新的深度(機器)學習演算法及論文並實作。 12.評估專案可行性以及討論相關需求規格。 13.持續關注影像處理、AI模型/AI應用等技術。 ★必備條件 1.具五年以上軟體開發之實務經驗。 2.具有Python 3軟體開發二年以上之實務經驗。 3.具備物件導向觀念。 4.具有AI/ML開發二年以上之實務經驗。 5.具API規劃、設計與撰寫能力(含API設計文件撰寫)。 6.具有Git版本管控(GitLab)使用經驗。 7.具有團隊合作經驗。 8.具有常見的AI框架（e.g., TensorFlow、PyTorch等）開發經驗。 9.具有影像處理(OpenCV)開發經驗。 10.具有Linux環境開發經驗。 11.具有轉模型(e.g., .pt to .onnx)經驗。 12.演算法設計、實作及相關程式撰寫。 13.了解機器學習和神經網絡。 14.願意依照工作需求了解產業知識、提升整體產品開發效率。 15.熟悉YOLO模型，能獨立完成整體流程:標註、訓練、推論。 16.針對需求可提出解決方案與技術可行性評估。 ★加分條件 1.了解python加速方式。 2.熟悉C/C++。 3.熟悉docker操作。 4.熟悉OpenVINO。 5.熟悉Nivdia或其他AI晶片部屬經驗。 6.擁有動態網頁爬蟲經驗。 7.嵌入式系統開發經驗。 8.熟悉pytest、unittest。 9.對於CNN、LSTM、attention、transformer等架構原理熟悉。 10.熟悉Visual Studio Code。 11.了解安全軟體開發生命週期。 12.有AI演算法相關論文研究經驗。

主要職責 負責人工智能相關的深度學習、人工智慧、機器學習的解決方案演算法及系統元件開發 主要任務 1.與業務合作確認客戶需求，並設計出合適客戶的整體解決方案，包括資料蒐集與解讀 2.研讀論文，並將該方法實作 3.開發新演算法以符合客戶場域需求 4.專案數據分析 5.將算法放到目標裝置上

(此職務工作地點在新竹市) 你將加入我們的核心演算法研發團隊，協助處理大規模數位孿生場域中的結構建模、路徑規劃與優化策略等問題。這些任務通常涉及從 3D 環境資料中建構抽象模型、分析多點供需連結、並轉化為高效可擴展的演算法流程。 你將負責設計與優化各類演算法，解決包含障礙避讓、轉彎限制、資源分配等複雜條件下的排程與路徑問題，讓實體邏輯能被有效自動化並整合進我們的推理與生成流程。 ▌日常職責（取決於實際具體項目）： - 分析實務問題，建立合適的演算法模型（如圖論、網格、路徑規劃、或客製化的規則系統） - 撰寫與維護演算法模組（Python 為主），確保正確性與效能 - 使用 GPU 加速工具（如 CUDA、PyTorch）優化大型資料處理或模擬效能 - 協同團隊進行技術規格討論與跨部門溝通，落實演算法設計 - 協助測試與驗證不同策略的表現，提出改進建議 ▌必備技能： - 熟悉 Python 程式語言，具備良好程式設計與除錯能力 - 熟悉基礎演算法與常見資料結構，能應用於問題建模與解法設計 - 具備使用 CUDA、PyTorch 或其他 GPU 加速框架進行平行運算或模型加速的實作經驗 - 具備良好的學習意願與溝通協作能力 - 具備 2 年以上相關領域經驗 ▌加分技能 (如果你決定加入我們，無論如何你都會學到這些技能） - 能獨立將實務問題抽象為圖論、幾何、排程或優化模型，並設計相應演算法解決方案 - 熟悉圖論結構分析、3D 路徑規劃、或空間優化相關技術 - 具備中大型系統中演算法模組的設計與維護經驗 - 熟悉深度學習或機器學習 - 熟悉 Omniverse ▌我們希望你能很好地融入我們的團隊文化： - 卓越的工作心態：我們深信這份創業能夠大幅改善現有的產業型態，一起高度的投入且聰明的工作。 - 成長思維：我們渴望分享你新技能，一起成長，並且持續投資於你的個人發展。然而，學習需要付出努力，所以我們希望你樂於學習。 - 出色的團隊夥伴：我們彼此關心，互相扶持。保持謙遜且開放的心態，但共同追求偉大的目標。 - 靈活性：作為一家初創公司，你需要具備靈活性，能夠完成各種任務。

1. 協助儲能/電池/智慧電網等新能源智能系統AI模型需求訪談與前導分析。 2. 依專案需求與數據來源，進行數據研究與模型架構研究。 3. 模型專案實作開發，包含數據清洗、特徵工程、模型建置與參數優化等。 4. 模型佈署與上線關鍵指標監控。 5. 協助撰寫專案相關文件。

1. edgeAI - ASR application 2. Google Cloud Platforms: Experience deploying and managing applications on cloud providers

本公司核心為AI技術解決方案，改變人們的生活品質，目前致力研發專注於智慧助聽技術與人工智慧視覺應用類別的產品。 【工作內容】 1. 結合深度學習（DL）與傳統電腦視覺，研發影像強化、物件偵測、物件分割等相關技術，並實作於 Edge Device。 2. . 完成主管交辦事項。 【職務需求】 1. 具備人工智慧與電腦視覺開發經驗。 2. 熟悉 C/C++ （尤佳）。 3. 熟悉 OpenCV。 4. 至少擅長一項深度學習框架 （如：Pytorch、Tensorflow）。 5. 具 Git 版本控制知識。 6. 具獨立開發能力。 7. 具良好團隊合作能力，有意願與團隊夥伴分享技術知識。 【加分項目】 1. 具 Embedded System 系統整合經驗。 2. 有布署 AI 模型至嵌入式系統經驗。 3. 熟悉 AI 模型剪技、量化、蒸餾等。

台灣人工智慧學校致力於人工智慧技術知識的推廣與人才培育，為產業學員提供專業的 AI 技術與知識培訓。我們正在尋找一位具備紮實技術背景、熱忱於知識分享的 AI 工程師 加入我們的 AI 團隊，共同肩負起提升台灣產業 AI 競爭力的使命。 本職位將專注於 AI 技術知識的教學傳遞、實作導向教材的開發、以及前沿技術的研究與應用。您將有機會在一個充滿挑戰與成長的環境中，與一群優秀的專業人士協作，共同為台灣 AI 產業的發展做出貢獻。 ▌工作職責： ● AI 技術教學： 　o 負責講授人工智慧、機器學習、深度學習等相關技術課程，對象包含具備不同技術背景的產業學員。 　o 需能根據學員程度與課程目標，清晰、有條理地傳達複雜的技術概念，並引導學員掌握核心知識與技能。 　o 課堂中需進行實作演練指導，並即時解答學員提問，確保教學品質與學習成效。 ● AI 教材開發： 　o 設計與開發實作導向的 AI 教材，內容涵蓋程式碼範例、Low-code 工具應用、教學簡報、案例分析等形式。 　o 教材開發需緊密結合產業應用案例，確保教材的實用性與關聯性。 　o 定期更新與優化現有教材，以反映 AI 技術的最新發展趨勢。 ● AI 技術研究與開源工具整合 ： 　o 持續關注生成式 AI (Generative AI)、大型語言模型 (LLM) 等前沿技術的發展，並進行深入研究。 　o 評估開源 AI 工具的適用性，並將其整合應用於教學與教材開發中。 　o 探索運用開源工具開發創新 AI 應用，並將成果貢獻於開源社群的可能性。

【我們在找這樣的你】 我們正在尋找具備高度實戰能力的 AI 工程師，能獨立推動 AI 專案的導入與落地，包括需求分析、模型應用、知識建構、Prompt 設計、系統優化與成效分析。我們希望你不只是了解技術，而是能真正讓 AI 為企業解決問題、創造價值。 【工作內容】 一、AI導入與專案執行 • 規劃並導入 AI 解決方案，涵蓋智慧客服、知識檢索、Agentic AI 等應用 • 分析企業需求，設計對話流程與應用邏輯，提出具體可執行的導入計畫 • 串接各類模型與服務，整合語音、文字、文件、資料庫與企業內部系統 • 撰寫提案簡報、導入規格、使用手冊、產品腳本與測試文件，支援跨部門溝通與交付 • 與業務、合作夥伴、客戶端密切協作，確保專案如期推進並達成預期效益 • 培訓內外部人員，推動AI工具的落地應用與使用文化建立 二、Prompt 設計與模型優化 • 熟練撰寫高效 Prompt，針對不同應用場景進行設計與調整 • 規劃與執行模型回應品質測試，持續優化對話體驗 • 掌握語意理解、角色設計、多輪互動與工具調用等模型應用方式 三、知識庫建構與對話紀錄分析 • 建構與優化AI使用的知識庫與文件素材，確保內容結構與品質一致 • 定期分析實際對話紀錄，找出盲點與優化空間，提出改進建議 • 協助定義關鍵指標，追蹤使用成效與回應品質，推動知識持續更新 四、測試驗證與系統優化 • 參與產品測試、使用者驗收流程，確認系統功能與效能表現 • 撰寫測試案例、錯誤報告與回饋紀錄，協助技術團隊迭代調整 • 分析數據，提出使用體驗優化方案，落實回饋與追蹤改善 五、AI技術研究與創新應用 • 持續追蹤生成式AI、生產力工具、模型框架等技術發展 • 定期規劃內部技術研究或實驗性專案，探索創新應用場景 • 針對業務需求與產業趨勢，提出AI應用落地計畫與技術轉換提案 【必備條件】 • 熟練掌握至少一種主流程開發語言，如 Python、Node.js或C# • 熟悉大型語言模型應用與Prompt工程設計 • 具備AI解決方案導入經驗，能獨立完成規劃與需求轉化 • 熟悉知識結構化與資料檢索應用邏輯 • 具備技術簡報與專業文件撰寫能力 • 能清楚表達技術概念，並協助跨部門有效協作 • 熟悉Excel或其他數據分析工具，能進行效益追蹤與報告撰寫 【加分條件】 • 實作過聊天機器人、智能客服、語音助理或AI知識管理系統 • 熟悉NLP、RAG、向量資料庫、MCP、A2A等應用 • 熟悉 SQL語法或SQL/NoSQL設計邏輯 • 熟悉系統架構規劃與雲端平台，如 Azure • 使用過 LangChain、LlamaIndex、Ragas、AutoGen等工具 • 有教學影片製作經驗或具備簡報動畫設計能力 • 有B2B企業系統導入、PoC或顧問服務經驗 【我們的團隊文化】 • 開放透明：資訊共享、無階級溝通，歡迎挑戰與提問 • 快速試錯：Prototype is better than PowerPoint，做中學、實驗迭代 • 用戶導向：從實際企業需求出發，打造真正好用的AI解決方案 • 技術共學：鼓勵內部分享、Side Project 與AI議題研究小組 【ibo.ai的應用場景】 • AI員工：任務指派、知識彙整、商品推薦、多角色協作與自動化執行 • 智能客服：結合知識庫、語意理解與語音系統的客戶服務方案 • AI健檢及優化：AI評測、數據分析/見解與服務品質提升分析 • 多模態應用：整合文字、圖像、語音等AI工具，優化企業流程

We are seeking a highly skilled ML Engineer with expertise in Natural Language Processing (NLP), Transformers, and Large Language Models (LLMs) to join our team. This role will focus on building and optimizing scalable model training infrastructure in cloud environments, with an emphasis on cloud technologies, cloud-based GPUs, and MLOps pipelines. The ideal candidate will have a strong foundation in developing and deploying ML models, particularly in the LLM domain, and experience with cutting-edge frameworks and cloud-native tools. Responsibilities: - Design, implement, and optimize scalable machine learning training pipelines tailored for Transformers and LLM-related technologies. - Fine-tune and deploy state-of-the-art models, including transformers and LLMs (e.g., GPT, Llama, NVIDIA NeMo..etc), for various cloud-based MLOps pipelines. - Utilize cloud-based GPU resources for efficient model training and experimentation. - Collaborate with cloud engineers to design robust MLOps pipelines and deploy trained models into production environments. - Monitor, maintain, and optimize model performance in production, ensuring reliability and scalability. - Research and integrate the latest advancements in related technologies into model training workflows. - Contribute to the continuous improvement of the ML infrastructure, focusing on automation and reproducibility. Qualifications: - Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Machine Learning, Data Science, or a related field. - Strong understanding of machine learning techniques, with a focus on deep learning, NLP, and transformer-based architectures. - Proficiency in PyTorch or TensorFlow, with hands-on experience in fine-tuning AI models. - Experience in designing and executing machine learning model training workflows, including data preparation, feature engineering, hyper-parameter tuning, and performance evaluation. - Familiarity with MLOps principles, tools, and frameworks, including CI/CD pipelines for ML models. - Strong programming skills, particularly in Python (required), and familiarity with other languages like Java or other languages is a plus. - Excellent problem-solving, analytical, and communication skills.

1. 主動式電子掃描陣列 (相控陣列) 雷達系統之演算法開發 - 數位訊號處理 (DSP)、 - 人工智慧 (AI)、 - 資料融合 (Data Fusion)、 - 及慣性導航 (IMU) 整合。 2. 射頻鏈路不理想性之數位校正演算法及檢測流程開發。 3. 偵測與評估之理論極限數學推導 (如CRLB) 及實際工程應用。 4. 最佳化 (Convex Optimization) 問題建構及規格參數設計。 5. 資料統計及量化分析之自動化平台建立。 6. 具備實現演算法於 FPGA/RFSoC 或邊緣運算機 (Edge) 經驗者佳。