「【RD】Algorithm Engineer」的相似工作

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。

Be Part of the Future of Eye-Tracking Technology! We are a dynamic startup spin off from National Taiwan University, pioneering cutting-edge eye-tracking technology. Our core products, Aurora II Wearable Eye-Tracking Solution and Sol Glasses, are shaping the future of AR, VR, healthcare, research, and education in collaboration with leading global companies. Join us and bring your expertise to an innovative, fast-paced environment where your ideas make a real impact! 【Minimum Qualifications】 1. Master's degree in Electrical Engineering, Computer Science, or related technical field. 2. 1–2 years of experience in software development with C/C++ (Python, Java experience is a plus). 3. 1–2 years of experience with embedded operating systems (Linux/Android/RTOS). 【Key Responsibilities】 1. Integrate and maintain in-house Eye-Tracking drivers/apps on Android, Linux, and Embedded platforms. 2. Implement the business logic based on Eye-Tracking algorithm. 3. Optimize system stability, performance, memory usage, and power consumption on Android/Linux/Embedded platforms. 4. Provide technical support and documentation for both internal and customer-facing integration tasks. 5. Collaborate with the PM and supervisor to drive effective implementation. 6. Collaborate directly with customer R&D teams to support driver integration, bring-up, and debugging. 【Required Skills & Qualifications】 1. Familiar with ARM-based architectures and SoC platforms. 2. Experience with Linux kernel development and device driver programming. 3. Strong problem-solving skills, especially in cross-system debugging (driver <-> framework <-> application). 4. Experience in power management and system optimization. 5. Humble to embrace better ideas from others. 6. Strong written and verbal communication skills. 【Preferred Qualifications】 1. Hands-on experience with BSP development and system bring-up. 2. Ability to read hardware schematics and datasheets, and work closely with hardware engineers. 3. Experience with Real-Time Operating Systems (RTOS). 4. Experience with multimedia subsystems (e.g., Camera, Audio, Display drivers).

動見科技從影像 AI 演算法開發到使用者網站平台，打造一個為商業車隊賦能的車隊管理服務，並逐步擴大服務面向。這套已經獲得國內外大型企業採用的解決方案正在尋求一位有經驗的AI演算法工程師: ◎《Responsibility》◎ - 建立並維護用於與部署模型的基礎架構於終端裝置上(我們以 Android 裝置為主)，並與其他團隊合作開發相關產品和應用 - 處理電腦視覺需求，並運用開源機器視覺相關演算法及深度辨識模型，對現有產品進行調校與優化 - 進行影像前處理、影像增強等影像處理工作 - 應用最先進的計電腦視覺和深度學習演算法，並將其與尖端技術結合，以滿足產品的標準和需求。 - 參與問題定義、基準設定、數據集分析/收集、模型設計，並進行微調，以實現所需的準確度和速度。 - 將模型組件與產品堆疊進行整合 ◎《Requirements》◎ - 熟悉 Python、Kotlin、Java等程式語言開發，包括使用深度學習和機器學習進行高級電腦視覺解決方案的設計和開發 - 具備電腦視覺和深度學習算法方面的知識和經驗 - 具備在edge device 或cloud platform上構建和部署電腦視覺和深度學習模型的經驗 - 熟悉 Git 版本控制 - 具備影像處理、電腦視覺相關演算法開發經驗3年以上 ◎《Our Preference》◎ - 具有深度學習、電腦視覺和數據分析領域算法的強大的基本原理理解，包括模型開發、數據整理、超參數優化、準確度提升以及適應目標硬體 - 能夠閱讀、理解並實施人工智能/機器學習技術論文 ｜ 動見科技是誰 ｜ 動見成立於2019年，是一間由三位台大教授所創立的破壞式AI新創公司，目前的任務是希望藉由車隊管理來降低危險駕駛行為並維護用路人的安全，未來我們自詡能成為一家Data provider，利用即時影像圖庫提供多元的解決方案。 >>看看動見如何將冷門變熱門 (https://youtu.be/WK0T6C1OOAo?feature=shared) >>最新產品介紹 (https://www.theomnieyes.com/myfleet) ｜為何要加入動見 ｜ 1. 從車隊管理到即時影像圖資，動見科技的潛能跟舞台無限大，快來看看我們榮獲「2023AI大賞」的專題報導 >>違規、疲勞駕駛AI馬上發出警告，車隊管理如何幫了大忙 (https://www.bnext.com.tw/article/75564/omnieyes-theomnieyes-taiwan-impact-ai-award-2023) 2. 由專業評審團針對數位人才轉型、DEI 多元共融、雇主品牌創新指標項目評分，選出代表台灣雇主品牌成功前 20 間優秀企業 >>2023 雇主品牌大賞-優秀企業得獎者之一 << 3. 2024獲選百大新創之一 >>2024新創100大 (https://www.businesstoday.com.tw/article/category/183015/post/202408210049/) ｜ 新世代工作福利主張｜ <優渥薪酬>完整的獎酬及晉升制度 <即時獎勵>半年績效調薪制度，即時回饋員工 <額外休假>每年額外3天有薪病假與2天有薪事假，有事要請假不用再猶豫 <彈性工時>彈性工時08:30-09:30，不再擔心下雨塞車或是睡過頭 <教學相長>完善新人訓練，還有教育訓練補助給你用 <每月活動>月底Happy hour、慶生會及美味餐點，就是要犒賞你 <員工出遊>每年定期舉辦員工出遊日，放電放鬆一起出遊去，不小心發現同事的另一面 <明亮環境>明亮舒適的辦公空間以及歡樂工作氣氛，標配筆電、外接螢幕及無線滑鼠鍵盤

工作內容: 1.開發與優化AI視覺影像演算法，應用最新的機器學習和深度學習技術，專注於但不限於影像分類(Classification)、物件偵測(Object Detection)、影像分割(Segmentation)等領域。 2.與團隊合作，將AI模型整合至視覺系統並應用於實際場景。 3.針對實際需求進行模型訓練、評估與優化，運用前沿技術提升模型效能。 4.協助優化開發流程：撰寫單元測試、程式碼審查和重構，確保程式碼品質與可維護性，推動持續集成與持續交付（CI/CD），提升開發效率與系統穩定性。 必要條件: 1.資訊工程、電機電子、機械工程或影像處理等相關科系碩士學歷。 2.無需工作經驗，但需具備至少2年AI影像處理實作經驗。 3.熟悉PyTorch深度學習框架。 4.能配合團隊需求靈活調整工作內容。 5.基本的Git操作能力。 6.良好的表達能力，能清楚闡述解釋過往專案理論。 加分條件: 1.具視覺影像開發經驗，尤其是瑕疵檢測、物件偵測、生成式AI、少樣本學習、OCR等領域。 2.具視覺模型於Windows、邊緣裝置或嵌入式系統上開發與部署經驗（使用Docker）。 3.有大型影像數據集處理經驗，包含數據標註、前處理、清洗、蒐集與整合，並能客製化數據集。 4.具FastAPI或Flask API開發經驗。 5.有撰寫單元測試與CI/CD經驗。 6.有開發ONNXRuntime、OpenVINO、TensorRT或其他深度學習推論框架經驗 ※具影像開發軟體經驗者尤佳 ※優先面試/聘用持有經濟部能力鑑定證書者

1.開發維護AOI演算法、AVI演算法 2.程式加速效能提升 3.數位影像處理應用 4.高速與高精度2D/3D全版量測設備演算發開發與改進 【 薪資6~10萬，年薪14個月以上! 】

1.開發電腦視覺方法、模型與演算法，用於高層次機器人操作指示、操控與協作。 2.設計並規劃完整的資料流，從感測器前處理到 DNN 模型的輸入與輸出。 3.主導模型開發生命週期，涵蓋資料準備、模型設計、訓練、測試到最終部署。 4.設計、實作並測試基於模仿學習 (Imitation Learning, IL/IM) 與強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 的演算法，用於人形機器人、機械手臂與機械手之高自由度控制與複雜行為規劃。 5.建構並維護可擴展的深度學習與建模框架，處理大規模機器人資料集，確保效能、穩定性與靈活性。 6.設計 AI 模型並進行 模型轉移 (Design & Transfer)，包含模型壓縮、量化、蒸餾與跨平台移植，確保雲端、邊緣與嵌入式設備的高效運行。 7.整合多模態感測器（RGB Camera、Depth Camera、IMU、LiDAR、觸覺、力覺），建立可靠的感知系統。 8.開發並應用 RL 與 IL/IM 策略學習方法，支援高維度連續動作空間、動態環境與多樣操作場景。 9.探索 Sim2Real 技術，縮短模擬到真實的落地差距，確保在實體機器人上能穩定部署。 10.探索並應用新一代多模態 AI（VLM、VLA、Action Token），推動機器人從單純 “看懂” 到能夠 “理解並執行” 的智慧進化。 11.與跨領域團隊（機械、硬體、控制、雲端）合作，整合感知、決策與控制模組，並持續優化系統效能。

我們在做這樣的事： 於Windows/Mac/iOS開發多媒體影音軟體 我們在找這樣的人才： 1. C/C++, Java, Objective-C and Swift精通至少一種 2. 具跨小組溝通及協調能力 3. 多媒體影像/視訊處理相關經驗者尤佳 ------------------------------------------------------------- 歡迎程式高手挑戰【訊連科技線上程式語言測驗】 考題：C/C++ 考試連結：https://coderbyte.com/sl-candidate?promo=cyberlink-8vi0w:c-assessment-1b-rb33fie4p3&invb=user3y2ifqus *若通過測驗會主動與您聯繫，安排面試時間*

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。

a. Job Description: We are looking for an AI Software Engineer with expertise in performance profiling, model fine-tuning, and architecture identification for large-scale AI models such as Llama, DeepSeek, VLM, Evo-2, LLMs, Robot VLM, and DNA-based models. The ideal candidate has experience with deep learning frameworks, hardware acceleration, and AI optimization techniques to enhance the efficiency and scalability of AI models. b. Performance Profiling & Optimization Analyze and optimize AI model performance across various hardware platforms (GPUs, TPUs, NPUs). Profile training and inference pipelines for memory usage, compute efficiency, and latency. Work with CUDA, TensorRT, PyTorch, and JAX to optimize models for production deployment. Implement quantization, pruning, distillation, and mixed-precision training techniques. Debug performance bottlenecks using NVProf, Nsight, TensorBoard, and PyTorch Profiler. 2. Architecture Identification & Model Analysis Reverse-engineer and analyze LLM/VLM architectures to extract key architectural details. Identify activation functions, attention mechanisms, and parameter distributions in pretrained models. Compare performance trade-offs between transformer-based, mixture-of-experts (MoE), and diffusion models. Work on model compression techniques for real-time AI applications. 3. Fine-Tuning & Customization Fine-tune LLMs, VLMs, and DNA-based AI models on domain-specific datasets. Use LoRA, QLoRA, PEFT, and Adapter methods for parameter-efficient fine-tuning. Implement prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), and reinforcement learning (RLHF) for LLMs. Train and deploy robotic VLMs for real-world AI applications. c. Qualifications: Bachelor’s/Master’s/PhD in Computer Science, Machine Learning, AI, or related fields. 3+ years of experience in deep learning, model optimization, and AI performance engineering. Strong proficiency in Python, PyTorch, TensorFlow, and JAX. Experience with CUDA, Triton, TensorRT, and ONNX for AI acceleration. Understanding of transformer architectures, vision-language models (VLMs), and multi-modal AI. Familiarity with LLM fine-tuning techniques, large-scale distributed training, and RLHF. Experience working with scientific AI applications (e.g., DNA sequencing, robotics, computational biology). - Non smoking

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

工作內容 1. 規劃並執行AI應用開發、數據分析。 2. 配合部門主管工作調度、分配。 技能要求： 1. 具備程式語言(Python/R/Javascript/C#/C++/Java等等...)開發/運維能力。 2. 熟悉以下其中一種技能 - AI影像: 深度學習, computer vision, opencv, pytorch, tensorflow - AI知識: LLM大模型, NLP, RAG, Langchain, 向量資料庫, 知識圖譜 - AI數據: 機器學習, scikit-learn, pytorch, tensorflow - 數據分析: 統計分析, 實驗設計DOE, 6sigma黑帶 3.願意學習新技術。 4.有較強的上進心、執行力、溝通能力、創新能力。 5.有智慧製造相關經驗者佳。 6.歡迎應屆畢業、學習意願強想跨領域的人才。 **該缺會長期出差海外地區，有興趣者可直接來電&來信詢問**

招募台灣地區工程師 公司提供簽證的更新以及新規簽證。 可提供高度人才簽證(5年)額外加20分，提早取得永久居留權。 執行案件為一般商業、金融案件居多，會派至委託公司駐點或在宅。 【工作內容】 1.負責軟體之分析、設計以及程式撰寫。 2.規劃執行軟體架構及模組之設計，並控管軟體設計進度。 3.進行軟體之測試與修改。 4.規劃、執行與維護量產的產品。 5.協助研發軟體新技術與新工具。 【工作職缺】Python軟體開發工程師(工作經驗三年以上) 【徵求條件】JAVA,NET,C#C,C++,Python,salesforce,SAP,PHP,IOS,Android,AWS,React.Ruby.C# （其中有一至兩項擅長的項目歡迎詢問） *無日文N1以上(可無檢定證書,但需聽說讀寫流利)請勿投遞履歷，國外遠端工作不可* 【工作地點】日本關東地區 【工作時間】9:00-18:00 中午休息1小時（依客戶現場為主） 【公司制度】1.提供雇用保險、健康保險、年金保險 2.完全週休2日、GW/夏休／年末年始連休 3.工作產生的交通費實報實銷 4.一年一度健康檢查

1.3D深度相機校正與深度影像品質分析軟體開發 / 驗證。 2.3D深度相機影像優化演算法開發。 3.配合專案撰寫影像處理、分析等相關軟體。 Qualifications： 1.熟悉C++ \ python 等軟體開發環境。 2.具備電腦視覺相關知識與熟悉OpenCV。 3.對於3D影像視覺技術有深度熱忱。 Preferred Qualifications： 1.具備3D影像處理專案與開發經驗尤佳。 2.對於ToF (Time-of-Flight) / Stereo Vision / Structure Light相機開發相關專案經驗尤佳。

About the Team The Spatial Intelligence CV group builds production-grade computer vision systems that power multimodal and spatially-aware products, from property imagery understanding to 3D scene analysis. We focus on delivering reliable, high-performance services—turning state-of-the-art vision models into scalable, user-facing products. About the Role You will design, optimize, and scale computer vision inference software running on both on-prem and cloud GPU clusters. Beyond writing production-quality Python, you will integrate advanced vision models into end-to-end pipelines that deliver real business value in domains such as architecture, real estate, and interior design. Your work will directly improve system accuracy, throughput, and cost efficiency. In this role, you will Build reusable Python inference pipelines for object detection, segmentation, and image generation at scale. Implement and optimize training/inference flows for YOLO, U-Net, Segment Anything Model (SAM), and Stable Diffusion. Fine-tune diffusion and LoRA-based models for domain-specific generation and augmentation. Develop and integrate solutions in Novel View Synthesis, 6D Pose Estimation, Monocular Depth Estimation, Visual Question Answering (VQA), and Style Transfer. Build Scene Graph pipelines to support space design, dimension measurement, and spatial understanding. Conduct performance profiling and latency/throughput tuning for CV back-ends on GPU clusters. Collaborate with product teams to deliver features such as automated property feature extraction, content tagging, and high-quality image synthesis. You might thrive in this role if you Enjoy turning cutting-edge CV and spatial reasoning research into robust, scalable production services. Have experience across multiple vision tasks and can quickly adapt to new architectures. Are motivated by measurable impact—accuracy gains, inference speedups, or improved user experience. Communicate clearly with cross-functional stakeholders in Mandarin. Minimum Qualifications Master’s degree (or higher) in CS, EE, Applied Math, or related field, or equivalent practical experience. One or more academic or professional projects related to computer vision. Hands-on experience with OpenCV, PyTorch, Git, Docker. Practical experience with YOLO, U-Net, Segment Anything, and Stable Diffusion. Familiarity with at least two of the following: Novel View Synthesis, 6D Pose Estimation, Monocular Depth Estimation, VQA, Style Transfer. Understanding of Scene Graph concepts and their application in spatial reasoning tasks. Bonus Qualifications Experience in classification, segmentation, detection across various datasets. Familiarity with ControlNet or other controllable generation techniques. Publications in top-tier CV/AI conferences (CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICML). Experience operating large-scale CV inference services with measurable performance metrics.

負責公司軟體部門的整體技術策略、架構設計與團隊管理，主導人工智慧（AI）與最佳化演算法的研發與應用，特別針對物流與工業自動化場景，打造高效、穩定且可擴展的軟體平台。此職位將直接向 CEO/CTO 報告，並與硬體、產品、營運等跨部門緊密合作，推動公司產品與解決方案落地。 【What Will You Do】 1.技術策略與架構設計 -制定軟體技術發展路線圖，負責 AI 模型、演算法、系統架構的設計與實施 -引入並整合機器學習、深度學習與運籌最佳化（Optimization）技術，解決物流、搬運、分揀等自動化場景的核心問題。 2.產品開發與最佳化 -主導 WCS/WES 系統、AI 視覺模組、最佳化排程系統的研發與產品化。 -應用運籌學、數學規劃（MILP、CP-SAT）、路徑規劃、仿真等技術實現系統性能最佳化。 3.團隊管理與培育 -建立並領導跨領域軟體開發團隊（AI、後端、演算法工程師）。 -制定開發流程、代碼規範與質量標準，確保產品穩定性與可維護性。 4.跨部門協作 -與機械、電控、產品、客戶成功團隊協作，確保軟硬體整合與項目按時交付。 -深入理解工業與物流場景需求，轉化為可執行的技術方案。 5.技術前瞻與研究 -持續關注 AI、最佳化演算法、雲端與邊緣運算等領域的新技術並引入實驗。 -發表技術成果，增強公司在行業內的技術領先地位。 【我們期待的夥伴】 • 5 年以上軟體開發與團隊管理經驗，有帶領 AI/演算法團隊落地產品的成功案例。 • 計算機科學、人工智慧、運籌學、應用數學或相關科系碩士以上。 • 有工業自動化、物流系統或機器人開發背景者優先。 • 熟悉 AI 架構（ML/DL Pipeline、模型訓練與部署、MLOps）與最佳化演算法（MILP、CP、Metaheuristics）。 • 精通至少一種後端開發語言（Python、C++、Java）與相關框架。 • 熟悉物流自動化或工業自動化領域常用系統（WCS/WES、機器視覺、運輸調度、路徑規劃）。 • 有大規模數據處理、即時系統（Real-Time Systems）與分散式架構經驗。 • 有工業自動化、物流系統或機器人開發背景者優先。 【具備特質】 • 優秀的技術領導力與決策能力，能在技術深度與商業落地間取得平衡。 • 優秀的跨部門溝通與協作能力，能引導團隊解決複雜問題。 • 自我驅動、結果導向，適應快速變化的創業環境。 【加分條件】 • 發表過國際期刊/會議論文（AI、最佳化、機器人領域）。 • 有雲端（AWS、GCP、Azure）與邊緣運算部署經驗。 • 熟悉 OR-Tools、Gurobi、CPLEX、ROS、MoveIt 等工具。 **職等職級依學經歷調整**

【產品線描述】 Smart TV Solutions：提供TVSoC、MEMC/FRC及面板相關顯示裝置的控制晶片 ASIC Solutions：提供智能手機、智能電視、電競螢幕、AI Server等產品各種ASIC(包含CoWoS/ChipLet平台)解決方案 【工作說明】 電視/手機/AR/VR 相關晶片,影像視訊相關演算法開發 1. MEMC,動態補償相關技術 2. EIS,電子防手震相關技術 3. VR/AR,虛擬/擴增實境相關技術 4. 神經網路相關技術 5. Gyro,陀螺儀相關技術. 【必要條件】 1. 熟悉 C/C++ 程式設計 2. 數位影像處理

1. 開發 Touchscreen 與新穎無電式資料筆等相關產品 ； 2. 開發並優化電容式觸控相關演算法； 3. 設計並識別觸控手勢與操作行為； 4. 以創新的系統整合方法提升使用者體驗； 5. 以演算法解決實際應用中的多樣化需求，並提升系統效能； 6. 與硬體和軟體團隊合作，開發新型態硬體訊號語言模型。

OneAD為全台最大影音廣告技術商，以人工智慧技術撐起 DataTech、MediaTech、AdTech 三大科技力，打造出包含數據及智能影音廣告產品。機器學習工程師所屬的數據團隊主要負責產品與服務所需的數據處理與分析、人工智慧賦能，另外供應不同廣告平台加值數據。以提高廣告的精準度，滿足不同客戶的需求，以客戶成功為目的。 機器學習工程師會與PM、開發團隊密切合作，依產品或業務需求導入或開發適合的模型，最後部署到產品或服務。不限於使用傳統或最先進(SOTA)模型，也要能夠提供數據洞見給PM。同時維持良好的工程品質，落實MLOps精神。 【基本要求】 - 機器學習、資料科學、資訊或數理相關領域碩士以上學歷。 - 2年以上機器學習或深度學習開發經驗，主題包含但不限於推薦系統(recommendation system)、時序資料(temporal/sequence data)分析、自然語言處理(natural language processing)、迴歸分析(regression analysis)、影像辨識(image detection)。 - 具備獨立建模與部署能力。 - 熟悉統計、機器學習、深度學習理論與相關框架/套件，例如：TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn。 - 熟悉 Linux/Unix 環境與具有 Docker / Kubernetes 使用經驗 。 - 具備以下最少一種程式語言開發經驗：Python, C/C++, Java - 具備git相關版控協作經驗。 - 擁有良好的英文學術論文與技術文件閱讀能力 。 - 積極與開放的心態，樂於追求成長。 - 樂於團隊合作且具備良好溝通協調能力 。

1. 部署電腦與機器視覺應用（如：Object Detection with YOLOv9、YOLOv10、YOLOv12）。 2. 開發應用大語言模型服務 LLM RAG（如：Ollama、vLLM with Llama3、DeepSeek、Qwen、VLM 等）。 3. 研究最新 AI 技術應用，並進行技術轉移以導入開發部門產品。 4. AI 應用整合技術支援，並將模型部署於各種邊緣裝置。 5. 主管交辦事項。 【此職務於通知面試時，評分標準說明】 1. 基本程式邏輯筆試 30 % 2. 面談 70 % 3. (加分項) 面試者可準備簡報，展示作品集。

1. 工業標準研讀 2. 產品韌體開發與維護 3. C#工程軟體開發與維護 4. 產品測試分析與除錯