工研院-AI軟體研發工程師(含研發替代役)

開發機器人/機器手臂大腦相關技術，協助產業進行「智動化」，並扣合相關的AI晶片，打造聰明又輕巧的AI大腦，其工作內容包括 

1. (技能學習)：以基礎模型/大語言模型為核心，開發高效率zero-shot、few-shot機器人技能學習框架。 

2. (快速調適)：研究機器人基礎模型(如VLA、LBM)之行為控制與優化技術。 

3. (模擬資料生成)：開發自動擬真資料生成技術、包括模擬環境建立與相關物理互動模擬、Large World Model技術。 

4. (實體資料蒐集架構)：開發透過人為示範驅動實體手臂蒐集實體資料之互動架構。 

5. (AI演算法於Edge端的部署)：包括model pruning、quantization、NAS、使用不同平台底層平行化框架(如Triton、CUDA、oneAPI)進行加速、TVM、LLVM、model compilation之相關技術開發。

《工作內容》 

負責無人載具之感測器整合與嵌入式控制韌體開發，依專案需求執行一至多項核心任務。工作內容包含： 

‐感測資料擷取與處理。 

‐通訊介面與控制邏輯設計。 

‐多感測融合演算法開發（涵蓋 IMU、GPS、LiDAR、Camera 等）。 

並需與自動導航及控制演算法團隊協作，進行模組整合、系統測試與效能優化，確保整體系統運作穩定且精準。 

《職位亮點/優勢》 

1) 跨域研發實作環境：結合感測、控制、導航與AI技術，參與從演算法到實機測試的完整開發流程。 

2) 多載具應用經驗：實際操作多旋翼無人機、無人化載具，驗證自主導航與感測整合成果。 

3) 前瞻技術導向團隊：採用 PX4、ROS、Ardupilot 等開源平台，推進飛控、MAVLink通訊與VIO/VSLAM技術研發。

參與5G/6G/WiFi通訊與感知定位技術開發，工作內容包含以下:  

1. 研發與實作 5G / Wi-Fi 定位與感知演算法，涵蓋 AI-based 與傳統方法。 

2. 進行定位演算法之效能評估、模擬驗證與結果分析。 

3. 執行 5G / 6G / Wi-Fi 通訊與感知定位應用系統之軟體開發與整合。 

4. 研讀並解析 3GPP、IEEE 與 O-RAN 通訊規範，轉化為可實作之技術方案。

《工作內容》 

負責建構長距離通訊驗測實驗網，涵蓋固定式與移動式中高低衛星通訊終端之入網測試、端對端鏈路驗證與服務品質量測。依據國際營運商與法規要求，建立符合規範之驗測流程。整合天線與射頻模組，搭配標準品與實際鏈路情境進行系統級驗測，並發展多軌道動態測試、移動載具(海事、陸上)場域驗證與自動化量測工具，產出認可的測試案例與方法。 

《職務亮點/優勢》 

1. 打造國家級驗測基礎建設： 參與台灣首個多軌道衛星通訊地面設備驗測實驗網，建立可對接國際營運商的驗測標準與流程。 

2. 貼近實際營運場景： 從固定站到海事、陸上移動測試，直接在真實鏈路與載具環境中驗證入網能力、干擾與服務品質，強化產品可商轉性。 

3. 國際規範與產業接軌： 對齊國際組織規範，協助廠商完成合規驗證，縮短進入國際市場的時程。 

4. 系統整合與自動化能力： 深度參與天線、射頻、網路與量測平台整合，發展多軌動態情境與自動化驗測工具，累積關鍵系統工程與標準制定經驗。

1. 多媒體服務應用系統平台架構設計與應用技術開發。 

2. Transformer、Diffusion等生成式AI模型之多媒體前瞻應用技術研究與評估。 

3. 全息視訊、智慧感測、電腦視覺及混合實境應用之系統設計與功能開發。

1. 基於CXL(Compute Express Link)等之軟體定義記憶體。 

2. 基於Open APN (All Photonics Network)所建構出的軟體定義軟體。 

3. RDMA RoCE v2與Open APN整合效能之提升。 

4. 基於混合光網之Deterministic Network研發。

1. 模擬環境建置 (High-Fidelity Modeling): 

- 負責 AMR 本體（URDF/SDF）與感測器（Lidar/Camera）的精確建模，確保模擬器中的運動學（Kinematics）與動力學特性貼近真實硬體。 

- 於模擬器（如 Isaac Sim, Gazebo）中建構數位孿生場景，還原實際工廠/倉儲的動態環境與物理屬性。 

2. 控制整合與參數調校 (Control Integration & Tuning): 

- 執行軟體SIL/ HIL 測試，將導航與調度演算法導入模擬環境進行驗證。 

- 負責路徑規劃與運動控制的參數最佳化，解決模擬與實機之間的性能落差（Sim2Real Gap）。 

3. 策略驗證與自動化測試 (Scenario-based Verification): 

- 設計多樣化的測試腳本，針對多機調度策略、路徑衝突與Deadlock Recovery)進行壓力測試。 

- 建立自動化回歸測試流程，量化評估導航精確度與系統穩定性。

1. (國內外AI產業情報研析) 負責Survey全球與台灣AI技術發展趨勢、產業動態及應用案例。 

2. (擔任政府科專計畫技術幕僚) 協助政府單位進行AI技術政策研析與計畫管考作業。 

3. (技術盤點與應用系統設計建議) 盤點經濟部相關科專之AI技術成果，評估其技術成熟度，並提出可落實於產業之具體建議。 

4. (AI垂直整合系統規格制定) 針對特定產業領域（Domain）需求，規劃AI垂直整合之系統架構，並協助訂定軟硬體系統規格。

1. 撰寫與執行相關專案計畫，包含計畫規劃、進度追蹤、成果彙整、成效評估及對外簡報說明。 

2. 資安技術與產品規劃，與跨部門團隊合作，理解業務需求，並提出解決方案。 

3. 支援AI資安業務進行，包含進行資料收集與部署AI應用服務相關內容。 

4. 支援AI資安技術研發，包含利用機器學習、自然語言處理技術、生成式 AI 技術，針對日誌資料、人員行為、網路流量封包、惡意程式或其他有助於判定資安異常之資料進行分析。

運用先進人工智慧、機器學習與最佳化技術，將資料轉化為可落地的決策能力，協助企業在複雜的工業場域中實現智慧化、自動化與最佳化。主要工作內容包括： 

1. (AI 與機器學習模型研發)：研發並實作各類機器學習、深度學習、統計建模方法與預訓練模型(如 time-series foundation models)，針對工業設備與製程數據建立高準確度的預測與決策模型，用於品質預測、異常偵測與趨勢分析。 

2. (決策與最佳化演算法設計)：設計與開發最佳化演算法（數值最佳化、代理模型最佳化、啟發式演算法等），解決多目標、多限制條件下的工業決策問題，並應用強化學習（Reinforcement Learning）於設備控制、製程參數調校與策略自動學習，提升效率與穩定性。 

3. (理論引導與模型融合)：結合物理定律、工程經驗與數學模型，進行理論引導建模（Physics-informed / Theory-guided Modeling），提升模型可解釋性與泛化能力，將資料驅動模型與機制模型整合，提高模型準確度並降低對大量資料的依賴。 

4. (工業應用落地與數位雙生)：將 AI 模型實際應用於工業設備或製程的參數最佳化、能耗降低、良率提升與風險控管，建構與維運數位雙生（Digital Twin）系統，模擬真實設備與製程行為，支援情境推演、策略評估與即時決策。

開發智慧機械狗之 AI 步態控制技術，包含馬達上層通訊、模擬器建置與實際場域測試，並參與以下研發重點： 

1. 強化學習與模擬環境建構 (RL & Simulation): 

- 根據專案需求，於 NVIDIA Omniverse / Isaac Sim 中建構高擬真模擬環境。 

- 應用 強化學習 (Reinforcement Learning) 或 知識蒸餾 (Knowledge Distillation) 訓練機械狗步態與運動策略。 

- 負責 Sim2Real 之虛實整合驗證。 

2. 硬體控制與系統整合 (Hardware Control & Integration): 

- 負責馬達控制通訊開發與測試，包含通訊協定串接（如 CAN, EtherCAT, RS-485）與驅動程式撰寫。 

- 基於 ROS2 架構進行實體機械狗的系統整合，確保底層驅動與上層決策之即時通訊。 

- 執行機械狗於實際場域之功能驗證與效能調校。 

3. 多機協作與群體智慧 (Swarm Intelligence): 

- 研究多機器人協同合作 (Multi-robot collaboration) 機制。 

- 開發機械狗群體隊形控制與協作演算法。

1.機電控制，使用微控制器應用於嵌入式系統。 

2.使用C語言、Python語言與機器學習工具。 

3.採用機器學習工具分析機電系統數據，並應用於機電控制。

1. 理解 3D 影像處理與 AI 應用。 

2. 熟悉 Python 或 C++ 。 

3. 能進行機器手臂控制與取放，ROS/ROS2經驗者尤佳。 

4. 具強化學習或模型訓練或模擬控制經驗者尤佳。

預判未知物件的最佳抓取姿態，主要工作內容包含但不限於： 

1.開發與優化基於深度感測器(RGBD)的多視角3D點雲處理演算法 

2.設計與訓練深度學習模型，用於無序堆疊物件的實例分割(Instance Segmentation)與物件6自由度姿態估測(6D Pose Estimation) 

3.預判隨機物件的形體、重心與最佳夾取點，解決雜亂堆疊物件揀選問題 

4.將演算法部署至邊緣運算平台(Edge Devices)，確保即時性

1. 數位雙生平台有關機器人應用技術開發 

2. 學習與應用AI邊緣運算，研發出低功耗/高算力的新異質整合設計方法。

負責無人機群飛通訊、群飛避障操控、Non-GNSS定位導航系統、感測融合等功能進行開發。 

技術影片介紹https://www.youtube.com/watch?v=NfCDHLMpsY4

1. 參與深度學習模型應用及產品開發完整生命週期。依據各項專案性質，與團隊合作執行一至多項任務，任務種類包含：資料收集、資料清理、資料前處理、模型設計、模型訓練、模型佈署，模型效能評估、應用系統開發與建置、模型維運評估等。 

2. 開發影/音資料之分類、偵測、切割、生成等相關技術，並結合運用深度強化學習於規劃、排程等問題，應用領域包含：智慧城市、智慧通訊、智慧工廠等。

Participated in the development of 5G/6G Integrated Sensing and Communication (ISAC) technologies, with responsibilities including: 

1. Design and development of ISAC algorithms. 

2. System integration and testing of ISAC platforms. 

3. Development of ISAC application systems.

*工作內容* 

1.資訊安全管理 

依據 ISO/SAE 21434標準，實施資安管理系統，支援資安工程，包含工具管理和品質管理系統的應用。 

2.資訊安全風險評估 

根據 ISO/SAE 21434 標準，進行系統威脅分析和風險評估(TARA)，識別潛在威脅並提出防護措施。 

3.安全需求與設計 

根據風險結果，制定安全需求並參與系統設計，以落實必要的安全機制。 

4.安全測試與驗證 

執行滲透測試與漏洞掃描，驗證系統符合資訊安全標準與防護要求。 

5.事件監控與應變 

監控系統安全狀態，及時偵測並處理安全事件，降低風險影響。 

6.文件編寫與審查 

撰寫並維護資訊安全 相關文件，參與內外部審查與稽核。 

***更多自駕車資訊*** 

工研機械所自駕車團隊大事記與技術發展https://medium.com/@bobwang_robotics/台灣工研院機械所自駕車團隊大事記-33fbcb16f8ea 

工研院機械所自駕車正式掛牌上馬路: https://www.inside.com.tw/article/17485-taiwan-auto-pilot-try-on-octobor-hsinchu 

自駕車影片: 

影片1:https://www.youtube.com/watch?v=ipS25o2z8hM 

影片2: https://www.youtube.com/watch?v=jKN4Tw7t4rM 

影片3: https://www.youtube.com/watch?v=BqKw5EtnGAo 

更多更新的影片: https://www.youtube.com/user/bobwang1973/videos?view=0&sort=dd&shelf_id=1

加入AI技術服務應用團隊，不單只是發展演算法或訓練模型，還可以參與AI應用系統建置，和團隊一起讓AI應用落地！ 

研發範圍包括：時序資料分析預測建模、表格資料分類預測建模、自動建模技術(Auto ML)、強化學習(Reinforcement Learning)、數據洞察分析、LLM微調與評估。  

應用範圍涵蓋：客戶分析(AI+CRM)、商務/電信預測(銷量、來客數、退租/流失率)、用電分析(綠電轉供、用電異常)、機器人與無人機應用(最佳化任務分配、多機協作)。