「GSC22 AI 技術主任 (AI technical supervisor)」的相似工作
新普科技股份有限公司共500筆
09/30
新普科技股份有限公司電池製造業
- 分析數據，發現模式和洞察
- 開發、訓練和調整機器學習模型
- 評估模型性能，確保模型準確性與可靠性
- 研究和實施新穎的算法和方法來解決業務問題
- 協助工具導入
-主管交辦事項
09/30
新普科技股份有限公司電池製造業
1.開發測試工具之應用軟體
2.Unit Test
3.至少熟悉Java or Python or C# or VB 其中一種
4.版本控制與管理
5.自動測試安排
6.負責AI模型開發與優化: 包含資料前處理、特徵工程及模型訓練調校。
7.AI演算法應用與導入: 利用AIGC來生成對於電池管理系統的韌體測試面向及測試腳本。
8.資料分析與預測模型建構: 針對產品品質、異常偵測與壽命預測，開發對應AI解決方案。
9.AI軟體平台開發及整合: 提供內部研發與測試團隊使用之AI工具及介面。
10.AI相關技術研究與技術文件撰寫: 協助團隊導入最新AI技術，並進行內部教育訓練。
(6-10項為AI工程師的職務內容)
09/30
新普科技股份有限公司電池製造業
- AI 應用系統建置
- 全端架構設計
- 前端、後端、AI 服務開發與整合
- 雲服務使用
- 自動化測試與部署
-主管交辦事項
09/25
味全食品工業股份有限公司乳品製造業
主要崗位職責
1. 生成式 AI 解決方案設計與落地
深度參與業務會議，針對業務場景設計具實用性的 AI 解決方案。並量化AI模型對業務KPI的影響。
2. 整合與優化 LLM 模型應用
應用 GPT、Claude、Gemini 等大型語言模型，實作 Prompt Engineering、RAG、Tool Agent 等技術。
3. 與商業系統串接（ERP/CRM/知識平台）
將 AI 模組整合企業資訊系統，提升查詢、回覆、資料擷取與自動化能力。
4. AI API 模組開發與部署
開發可重複使用的 AI 模組（如摘要、分類、問答），並提供給其他系統或產品串接。
5. 向量資料庫與知識整合（RAG 架構）
建構向量化知識庫，實作基於內部資料的問答引擎或智能文件檢索。
6. 與 IT 協同訓練領域專家小模型
與 IT 部門及業務專家合作，導入並訓練特定領域的小模型（Domain LLM），完成知識整理、微調與系統部署，提升應用精準度。
7. 使用效能追蹤與優化迭代
建立應用評估指標，根據使用者行為與成效回饋持續優化模型與流程設計。（以1-2周為週期發佈最小可用版本，每月功能倍增）
8. 安全與保密
評估AI應用的業務風險，保障業務領域知識安全與合規性
9. 技術文件撰寫與知識傳承
撰寫整合文件與操作手冊，協助內部人員理解與持續運用 AI 技術。
10/02
新普科技股份有限公司電池製造業
1.分析、驗證、處理客戶端現場不良電池。
2.支援處理客戶端電池相關技術問題。
3.分析Field Return不良電池。
4.撰寫不良電池分析報告。
5.協助廠內製程品質改善。
6.海外輪調
7.其他主管交辦事項
10/03
辛耘企業股份有限公司半導體製造業
1.實作監督式/非監督式 AI 模型
2.開發影像視覺 AI 應用
3.開發數值異常監控 AI 演算法
4.實作 AI 晶圓手臂強化式學習
5.演算法/模型優化
6.協助 AI 其他半導體領域應用
7.部門間溝通協調
09/30
新普科技股份有限公司電池製造業
1.電池模組其韌體 (Firmware)驗證
2.測需求規格確認，完成測試，報告
3.自動化腳本撰寫及問題追蹤
4.系統驗證，組合測試分析與新測試項目開發
10/01
瑞利光智能股份有限公司其他半導體相關業
【職務說明】 我們是一條以AI 驅動的先進封裝產線，專注於 MicroLED 與 VCSEL 的巨量轉移、檢測與修補，致力於打造下一世代的 先進顯示技術與矽光子應用。我們正在尋找一位具備頂尖 AI 專業與智慧製造導入經驗的領導者，帶領團隊建構以資料為核心的決策平台，全面提升製程效率、良率與品質穩定性，加速 AI 技術在封裝產線中的實際落地與規模化應用。
【工作內容】
1. 制定 AI 導入策略，聚焦於 MicroLED / VCSEL 巨量轉移、瑕疵檢測、重工修補與製程參數最佳化等核心環節。
2. 領導資料科學家、AI/ML 工程師與軟體開發團隊，推動跨部門 AI 研發與部署。
3. 深度解析封裝產線之異質數據（如機台 log、SPC、AOI 影像、MES 資訊），建構可解釋性高的分析架構。
4. 開發高效能之缺陷分類、良率預測、自動瑕疵標註、根因分析模型，並落地於產線即時應用。
5. 應用強化學習於巨量轉移製程參數之動態調整與優化，突破微組件對位與轉移良率瓶頸。
6. 導入大型語言模型（LLM）與視覺語言模型（VLM），應用於智慧良率歸因、報表生成與製程決策輔助。
7. 建立並優化 MLOps 架構與模型版本管理系統，支援模型從研發到部署的全生命週期。
8. 推動公司內部 AI 能力建設，協助夥伴部門建立資料思維與基本技術知識。
9. 與製造、測試、IT、設備等部門緊密協作，確保模型輸出能轉化為實際效益。
Job Description:
We are seeking a visionary leader with top-tier expertise in Artificial Intelligence and a proven track record in smart manufacturing implementation. In this role, you will lead the development of a data-driven intelligent manufacturing decision platform focused on MicroLED process optimization, production efficiency, yield maximization, and automated quality assurance. You will be responsible for the strategic planning of AI technology integration, cross-functional collaboration, advanced model development and deployment, and ensuring the successful adoption of AI innovations that significantly enhance manufacturing performance and product quality.
Key Responsibilities:
1.Formulate AI strategies and roadmaps for MicroLED smart manufacturing, driving cutting-edge research, project planning, and prioritization.
2.Lead and develop a multidisciplinary AI team, including data scientists, AI/ML engineers, and software developers.
3.Perform in-depth analysis and mining of complex production data (e.g., equipment logs, sensor data, SPC, MES systems) to uncover deep insights and correlations.
4.Spearhead the development and optimization of advanced machine learning and deep learning models for defect detection, automated quality control, anomaly prediction, and root cause analysis.
5.Drive intelligent process optimization for key manufacturing steps (e.g., mass transfer) using advanced algorithms such as reinforcement learning to achieve dynamic parameter tuning and breakthrough efficiency gains.
6.Explore and implement applications of large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs) for yield analysis, process knowledge extraction, and decision-making support.
7.Plan and implement efficient MLOps systems and lifecycle management for AI models.
8.Build internal AI capabilities and promote cross-functional AI thinking through education and training initiatives.
9.Collaborate closely with manufacturing, equipment, IT, and quality departments to ensure successful deployment and realization of AI solutions on the production floor.
09/30
新普科技股份有限公司電池製造業
1. 安全相關測試 Safety Testing：
2. 佈局審查 Layout Review：
3. 保形塗層規格定義 Conformal Coating Definition：
4. DOE（實驗設計）Design of Experiments：
10/02
漢民科技股份有限公司半導體製造業
•規劃與設計醫療 App 系統架構，選擇適合的技術堆疊
•建立並領導開發團隊，含招募與管理
•協助與現有 HIS 系統整合
•親自參與開發核心模組，控制進度與品質
•重視資安與個資保護，熟悉醫療法規尤佳
10/03
三陽工業股份有限公司汽車及其零件製造業
1.電裝零件模具開發/檢具/治具計畫推進及管制。
2.電裝零件開發完成試驗標準計畫，整車電系電件開發與日程推進。
3.電裝部品不良品解析及對策提出。
4.電動車零件開發及整車系統品質驗證。
5.專案機種開發日程掌控。
10/01
達暉資訊有限公司電腦系統整合服務業
【提升價值 × 創造可能 × 一起成長】
歡迎來到這裡，看到這段話的你，我們相信你不是在隨便找工作，而是在找一個「值得待下去的地方」
或許這裡就是你下一段旅程的開始！
我們是達暉，一群熱愛技術也在意生活的夥伴
這裡沒有所謂「完美履歷」的標準答案
有的是一個個願意嘗試、學習、合作的工程師，一起把事情做得更好
我們喜歡技術，也喜歡分享
過去辦過線上分享、讀書會、生活體驗課程，還會一起登山、玩桌遊、吃飯聊未來
你的成長不是被要求，而是被支持與期待
我們不只寫程式，也關心彼此的生活
歡迎你加入，讓我們一起邁向專業與樂趣兼具的未來
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▍職缺條件：
※ 3年以上 C#開發經驗
※ 熟悉.NET Core Web API開發
※ 具備基本JavaScript知識，願意學習Vue框架
▍加分條件：
※ 具備Vue經驗
※ 具備MES生產管理系統相關經驗
▍人格特質：
※樂於學習分享
※良好溝通能力
※追求程式品質
▍您能獲得：
※透過知名專案歷練，讓未來更好找工作。
※未來職涯規劃諮詢，了解定位擬訂計畫。
※線上技術訓練課程，隨時隨地都可學習。
※多元化生活體驗課，一同創造美好回憶。
09/05
云泰創新科技股份有限公司消費性電子產品製造業
1. 熟悉 MongoDB，並對圖形資料庫和可能的其他類型資料庫 (SQL, NoSQL, Vector DB) 有操作經驗。
2. 雲端平台: 熟悉至少一個主流雲端平台 (AWS, Azure, GCP)，包括其運算、儲存、資料庫、網路服務。
3. 依據使用者需求，參與資料庫架構的設計，並針對整體系統架構提供建議，以創建最佳資料庫架構。
4. 規劃、執行資料庫資料備援及回覆計畫。
5. 管理各項資料庫資源使用，包含使用數量、權限管理、使用空間、系統資源（CPU、Memory、IO）等。
6. 提供諮詢並處理使用者使用資料庫的相關問題。
7. 依據現況，預估資料庫成長趨勢，規劃未來系統資源需求。
09/30
奇翼醫電股份有限公司醫療器材製造業
一、工作內容總覽：
負責生理訊號（ECG、呼吸阻抗、IMU 等）之演算法開發與產品化，包含訊號前處理（濾波、基線移除）、peak/事件偵測、特徵工程、統計分析、性能與壓力測試，並將 POC 演算法轉為可在行動端、gateway（Linux）與雲端部署的高品質程式碼。
二、主要職責：
1. 設計與實作生理訊號處理演算法（ECG、呼吸阻抗、IMU）：濾波、基線拉平、去噪、peak（如 R-peak）與事件偵測、呼吸率/HR/HRV 計算、姿態/動作偵測等。
2. 規劃整體演算法流程與系統架構，訂定輸入/輸出資料規格（data contracts）。
3. 撰寫結構化、可測試、可維護的程式碼（POC → 產品化改寫）。
4. 撰寫單元測試、整合測試、驗證腳本；制定測試規劃（accuracy、latency、robustness）。
5. 進行效能分析、記憶體與 CPU 優化（含多線程、SIMD、定點數實作等）、並規劃壓力測試場景。
6. 與 iOS/Android/嵌入式工程師共同將演算法移植或包裝（例如 C/C++ / Rust library 或 WASM），或作為雲端 microservice。
7. 撰寫技術文件、API 規格、驗收標準，並支援臨床/測試資料的分析、結果報告。
8. 協助產品經理/PM 定義性能指標 (KPIs)，並以數據驅動改進演算法。
三、必要技能：
1. 訊號處理 & 數學基礎：熟悉時域/頻域濾波器（IIR/FIR）、baseline wander removal、窗函數、resampling、spectral analysis、特徵提取、統計檢定。
2. ECG / Resp / IMU 經驗：至少有一種生理訊號（心電圖、呼吸阻抗、或慣性量測單元）之實務演算法開發經驗；能正確實作 R-peak / QRS / P/T 檢測或呼吸率偵測、IMU 活動分類等。
3. 程式語言：精通 Python（NumPy, SciPy, pandas）、熟悉 C/C++（或 Rust）以做效能關鍵程式；若需行動端移植則熟悉 Swift/Objective-C 或 Kotlin/Java 為佳。
4. 機器學習 / 統計：會用機器學習方法（常見分類器、序列模型、時間序列特徵工程）與評估指標（sensitivity, specificity, F1, AUC, RMSE 等）。
5. 軟體工程良好實踐：單元測試、CI/CD、版本控制（git）、code review、文件化。
6. 效能分析工具：能用 profilers (e.g., perf, valgrind, Instruments, gprof) 做 CPU/Memory 分析與優化。
7. 系統整合：了解跨平台部署（iOS/Android/native libraries、Linux gateway、Docker、雲端）與網路/通訊限制（latency、bandwidth）。
8. 溝通：能與產品、QA、嵌入式、App 團隊協作並清楚呈現結果與 trade-offs。
10/03
天虹科技股份有限公司其他半導體相關業
1. 開發半導體設備控制軟體，進行架構設計、模組規劃與程式撰寫
2. 整合PLC、HMI、人機介面與資料庫功能，提升操作效率與穩定性
3. 進行軟體測試、修改與維護，撰寫操作手冊與測試報告
4. 配合現場出差支援機台測試與參數調整
5.具1年以上設備軟體設計經驗， 熟.NET Framework、C#者佳
10/03
蔚華科技股份有限公司半導體製造業
1. 使用 Python或相關影像框架開發電腦視覺功能模組
2. 實作影像前處理、缺陷偵測、特徵擷取等演算法，應用於檢測與自動化場景
3. 協助影像資料分析與模型測試，優化準確度與效能
4. 將影像模組整合至實際量測、檢測或控制系統中
5. 撰寫模組開發技術文件與版本控管規範
6. 與軟體、電控與 AI 團隊協作，推動智慧化檢測與數據應用專案
09/10
榮創能源科技股份有限公司光電產業
1.HR系統及相關週邊系統維護及優化
2.企業網站維護
3.使用者需求分析及規劃
4.Web報表開發與維護(C#.Net、VB.Net、Reporting Service、PL/SQL)
09/28
登彥科技股份有限公司通用機械設備製造修配業
我們正在尋找具有技術熱情與創新精神的機器人演算法工程師。此職位將負責開發並優化 AMR / AGV 自主移動機器人的核心演算法，包括機器人感知、運動控制、SLAM、路徑規劃及車隊管理。您將與跨部門團隊緊密合作，將先進技術落地，推動 AMR / AGV 系統在實際應用中達到高效、穩定與即時的表現。
*工作內容* (Responsibilities)
1. 參與 AMR / AGV 演算法研發與落地，涵蓋 機器人感知、運動控制、SLAM、路徑規劃、車隊管理 等一個或多個領域。
2. 設計與優化演算法以提升效率、穩定性與即時性。
3. 進行 Sim2Real 與實機驗證，確保演算法在實際環境中的可靠運行。
4. 持續關注 SOTA 技術並評估其在產品中的可行性應用。
5. 完成主管交待工作事項。
*職務需求* (Requirements)
1. 機器人、資工、電機、控制或相關領域碩士或博士學位。
2. 熟悉 C++ 和 Python，具備 ROS / ROS2 開發經驗者佳。
3. 熟悉 Linux、Git 與 Docker，具備良好的問題解決、團隊合作與溝通能力。
4. 對機器人領域充滿熱情，樂於研究新技術，並應用於機器人相關產品。
*加分條件* (Nice-to-have)
1. 曾參與 AMR / AGV 相關的專題、學術研究或產品開發。
2. 熟悉 3D 座標系的位姿表示與座標轉換，有感測器融合相關經驗。
3. 熟悉 3D 電腦視覺技術，如 SfM、Stereo Vision、Multi-View Geometry、3D Reconstruction 等。
4. 熟悉 3D 點雲處理相關技術，如 ICP、NDT、Voxelization、Statistical Outlier Removal 、RANSAC、Euclidean Clusters 等。
5. 曾參與 機器學習 / 深度學習 專案經驗，熟悉深度學習框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
6. 有邊緣運算經驗，可最佳化演算法或模型，熟悉 CUDA、ONNX、TensorRT 等推論加速技術。
7. 熟悉物理模擬環境平台 (Gazebo, Isaac Sim)。
8. 有 MLOps / DevOps、CI/CD 經驗。