工研院資通所_AI行政支援實習生(F0)

工作目標：針對智慧電網或工業節能進行最佳化與人工智慧技術的應用。  

工作內容： 

1.研究、設計、改良與開發最佳化演算法，提供合適的解決方案和服務 

2.針對工業系統研究開發節能操作策略，使系統以最節能方式運行，且滿足需求端要求，將主導開發與研究最佳化與AI方法與應用。 

3.針對電力系統饋線重組研究，進行最佳化研究與導入AI方法，以達到饋線最小耗損與電壓平衡。 

4.計劃管理

【職務說明】 

建構「AI 晶片 LLM 推論平台」，開發支援 vLLM、llama.cpp 與多晶片平行化推論架構 的 Middleware 與 Runtime 系統，打造可擴展、可叢集化之 AI 推論基礎設施。此職務將專注於 LLM 推論底層優化、異質運算整合與多晶片協同運算架構設計，屬於核心研發角色。 

【工作內容】 

1.開發與優化 LLM 推論 Middleware（vLLM / llama.cpp 整合） 

2.設計多晶片平行化架構（Tensor Parallel / Pipeline Parallel / Expert Parallel）3.開發國產 AI 晶片 Runtime 與模型執行流程 

4.優化 Prefill / Decode / KV Cache 記憶體存取效率5.建構 CCL（Collective Communication Library）與跨晶片通訊機制 

6.分析記憶體頻寬瓶頸與運算瓶頸（Memory-bound vs Compute-bound）7.協助建構最小規模 LLM 推論叢集（Cluster）

職缺概述 

加入次世代服務型機器人核心研發團隊，專注於 Agentic AI 系統的設計與整合。此職位將涵蓋智慧型機器人於各大服務場域（如醫療照護、旅宿服務、物流、巡檢）的全流程設計、開發與部署。 

主要工作內容 

1. Agentic AI 系統架構設計與模組開發 

- 設計具備感知、認知推理、任務規劃與自主決策能力的智能代理（Agent）系統。 

- 整合 VLM、LMM、LBM、LWM 等大型語意與視覺基礎模型，以實現多模態理解與回應機制。 

2. 多模態 AI 模組整合與場域應用部署 

- 開發支援多語言互動、情境感知與任務導向行為的智慧服務解決方案。 

- 將系統部署於多元應用場景中，如智慧醫療、倉儲自動化、旅館服務與移動式巡檢。 

3. 邊緣運算優化與微服務架構部署 

- 優化 AI 模型於嵌入式平台與邊緣設備上的運行效率與資源管理。 

- 建構可擴展的容器化微服務架構，支援雲-邊協同運行。 

4. 數位雙生模擬與系統驗證 

- 利用虛實整合環境與實體機台，進行系統行為模擬與驗證，確保其穩定性與可靠性。

職責範圍包括： 

1. 設計與開發智慧感測器及物聯網裝置之⼈⼯智慧演算法，提升系統效能與可靠度。2. 負責跨領域專案合作，將⼈⼯智慧技術整合應⽤於各產業，如EdgeAI相機、智慧醫療、智慧農業(農漁、寵物)等。 3. 執⾏⼈⼯智慧模型訓練與驗證，提供⾼精確度解決⽅案，並持續改良系統以因應多變環境。  

4.參與技術研發會議，與團隊成員共享知識與經驗，不斷創新研發，促進產業升級發展。  

「⼈⼯智慧物聯網開發⼯程師」職務內容：  

1.設計開發智慧感測器及物聯網裝置之⼈⼯智慧演算法，強化系統效能與穩定性。 2.於跨域專案中合作，將⼈⼯智慧技術成功應⽤於醫療、製造及農業等不同產業。3.執⾏⼈⼯智慧模型訓練與測試，提出⾼準確度解決⽅案，並追求系統最佳化。 4.出席技術研發會議，與團隊共享知識能量，不斷創新研發，帶動產業進步。  

⼯作內容與需求技術:  

1. ⼈⼯智慧演算法開發(深度學習、視訊分析、Transformer)  

2. 系統平台整合  

3. 程式撰寫(⾄少⼆種: C, C++, Python, Java, JavaScript)  

4. ⼈⼯智慧運算平台(⾄少⼀種: TensorFlow, Pytorch, Darknet)  

5. ⼈⼯智慧物聯網(⾄少⼆種: AIoT, Embedded System, Cloud, Web Server, FTP Server)

視訊編碼技術survey、數據分析、模組開發與測試

1. 影像資料蒐集與處理：協助資料蒐集與整合，應用CV或生成技術進行前處理、資料擴增。 

2. 應用Docker技術: 建立穩定的AI模型執行環境。 

3. 視覺模型實作與應用: 協助探索、串接、測試Object detaction/segmentation/Tracking等技術。 

4. LLM實作與應用: 協助探索、串接、測試大語言模型，協助開發Context Engineering。 

5. 協助模型訓練：協助訓練AI模型，根據資料特性提供調整建議，協助優化模型性能。

網管資料收集、整理、標記、模型訓練與整合

開發智慧機器人影像AI技術，參與下列一至多項技術研發: 

1. VLM視覺語言模型導航、LBM大型行為模型導入。 

2. 2/3D視覺模組整合，應用於機器人(如手臂/足型/專用形等)。 

3. 影像即時追蹤與地形分析技術。 

4. 多機協作編隊與群控技術。 

5. Omniverse仿真模擬驗證平台驗證。 

6. 多足機器人實機整合開發。

研讀並實作相關調度演算法論文實作，並與團隊進行模型雛形建置與開發，具體任務包含: 

1. 協助使用 Omniverse Isaac Sim 建構工廠／倉儲場景，部署多台 AMR／AGV 模型 

2. 設計並執行搬運路線、任務點配置與避障策略，模擬真實搬運流程 

3. 分析搬運過程中的動線、堵塞與瓶頸，撰寫通行率、交通熱區分析報告 

4. 撰寫模擬流程文件與分析報告，建立可重現的測試基準（benchmark）

針對智慧音場、空間音訊、人聲處理之核心技術進行模型設計，並研究演算法設計整合與優化，完成應用程式開發。主要工作內容包含：  

語音資料集蒐集與處理：收集、標註和處理大量語音數據，用於模型訓練和測試。  

演算法開發：開發和優化語音識別（ASR）、語音合成（TTS）和語音識別技術，針對專案需求優化與修改模型架構與演算法設計。  

模型訓練：使用機器學習和深度學習技術訓練語音模型，提高識別和合成的準確性和效率。  

性能優化：針對不同應用場景，優化演算法的性能和資源佔用。  

技術研究：跟蹤最新的 AI 和語音技術發展與會議期刊論文，並將其應用到專案中。

工作內容：  

一、負責智慧健康系統及相關軟體之設計開發與維護，確保系統穩定性及安全性。  

二、配合專案需求主動研究新技術，並與團隊成員合作，提出創新解決方案。 

三、參與系統測試與除錯工作，確保產品質量符合標準。 四、提供技術支援與維護服務，確保系統正常運作，滿足客戶需求。

多模態感知與理解技術研發  

開發跨模態技術（視覺、語音、文字），提升智慧機器人對環境與人類行為的理解能力。  

優化多模態 AI 模型的效能，確保能高效應用於多平台場景。  

AI 模型效能優化與資源效率提升  

進行 AI 模型微型化，包括 模型壓縮、量化、剪枝、知識蒸餾 等技術，提升推理效率並降低計算資源需求。  

研究並應用 智慧運算技術與大規模模型推論規劃，提升 AI 應用的可行性與效率。  

大型 AI 容器化微服務系統開發  

專注於 GAI（生成式 AI）、AI 及 Edge AI 技術，設計並開發 容器化微服務系統，支援智慧機器人應用中的彈性部署與高效運行。

本職缺為「人工智慧物聯網開發工程師」，職責範圍包括： 1.設計與開發智慧感測器及物聯網裝置之人工智慧演算法，提升系統效能與可靠度。 2.負責跨領域專案合作，將人工智慧技術整合應用於各產業，如智慧醫療、智慧製造及智慧農業等。 3.執行人工智慧模型訓練與驗證，提供高精確度解決方案，並持續改良系統以因應多變環境。 4.參與技術研發會議，與團隊成員共享知識與經驗，不斷創新研發，促進產業升級發展。 「人工智慧物聯網開發工程師」職務內容： 1.設計開發智慧感測器及物聯網裝置之人工智慧演算法，強化系統效能與穩定性。 2.於跨域專案中合作，將人工智慧技術成功應用於醫療、製造及農業等不同產業。 3.執行人工智慧模型訓練與測試，提出高準確度解決方案，並追求系統最佳化。 4.出席技術研發會議，與團隊共享知識能量，不斷創新研發，帶動產業進步。 工作內容與需求技術: 1. 人工智慧演算法開發(深度學習、小波轉換、訊號處理、醫療訊號) 2. 系統平台整合 3. 程式撰寫(至少二種: C, C++, Python, Java, JavaScript) 4. 人工智慧運算平台(至少一種: TensorFlow, Pytorch, Darknet) 5. 人工智慧物聯網(至少二種: AIoT, Embedded System, Cloud, Web Server, FTP Server)

無人載具系統管理平台開發，工作內容包含： 

(1)平台前端UI/UX設計與開發 

(2)平台後端服務開發與維護

1. Autonomous vehicle sensor fusion and perception. 

2. Decision making and system control.

參與醫學影像系統與深度學習軟體研發，並到醫療院所實際場域測試驗證，工作內容包含：  

1. 深度學習影像辨識技術  

2. 三維影像感測與分析技術  

3. 事件即時推理技術  

4. 醫療輔助決策技術  

5. 醫學影像軟硬整合與場域驗證  

6. Software Quality Assurance  

7.融合多元生理檢測資料 

※本職缺依據原住民族工作權保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 

※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『原住民』，以盡法定義務。

參與部門虛擬分身創建與即時展演技術研發，包含： 

1. 2D/3D生成式AI技術  

2. 電腦視覺演算法，如2D/3D姿態辨識、人臉特徵偵測等  

3. 3D模型建模與模型互動技術  

4. 電腦圖學演算法，如光線追蹤、KD-Tree等  

5. 模型/模組串接API開發 

6. 頂級會議期刊的論文閱讀與復現 

※本職缺依據原住民族工作權保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 

※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『原住民』，以盡法定義務。

本職缺強力召募AI應用人才，工作內容如下說明，具備任一領域專長者即歡迎投遞履歷 

1.透過CV/DNN演算法進行智能應用開發，應用範圍涵蓋: 

* AI視覺應用開發(文件辨識、影像畫質強化、物件追蹤、自主定位) 

* 多感測器整合(sensor fustion)技術開發 

* 智能化無人載具(無人機、無人車、人型機器人)技術整合/控制 

* 大型語言模型(LLM)與多模態(Multi Model)新興應用開發與研究(科學計算、圖像/文字精準搜索) 

2.快速搜尋/閱讀相關應用所需CV/DNN/MLLM演算法、開源專案，並評估其效果 

3.構思應用系統流程，並整合/驗證多項CV/DNN開源專案 

4.(option)優化並布署DNN模型至嵌入式開發版(如Jetson系列)

一、AI電腦視覺模型設計/演算法設計整合/應用/與優化  

1、基於影像之AI模型/演算法開發 2、AI模型設計/架構分析/及優化  

3、雲端計算與AI模型雲端部署 二、運動科技場域分析與互動應用  

1、以人工智慧與深度學習的方式改善圖像特徵擷取與識別、物件偵測與追蹤、影像自動強化、縫合、填補、與風格轉換等應用。2、蒐集運動員數據由機器學習（Machine Learning）為基礎利用演算法進行賽事預測與分析、選手培訓與輔導。

工研院基於維護原住民就業權益及善盡社會責任，特別規劃原住民定額僱用徵才專區，歡迎具原住民身分的您一起加入工研院大家庭！(本專區為建立原住民人士履歷資料庫使用，非具原住民身分者，請至其他職務進行投遞應徵。) 

工作內容: 

1.與系統/平台用戶端(內外部客戶)討論並確認需求、搜集資料，完成系統/平台整體功能架構、流程、資料庫設計規劃，設計WEB/APP的UI/UX，並協助釐清用戶端使用問題，提供良好的使用者體驗。 2.與前後端資訊工程師溝通不同平台系統之設計作法，討論/介接 API，最終協同審視、測試及改版。 

※本職缺依據原住民族工作權保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 

※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『原住民』，以盡法定義務。