(11)【2026新幹班】AI伺服器軟/韌體類 AI Server SW/FW

1. 熟悉自然語言處理 (NLP)，讓機器人可進行語音辨識、情感識別 

2. 熟悉機器學習、強化學習等AI訓練，給予機器人決策、行為生成能力

1. 建構 x86 / ARM 平台之 Linux RTOS 執行環境 

2. 設計與整合 EtherCAT / Modbus 等通訊協定與驅動模組 

3. 串接伺服器、感測器、相機等設備通訊控制 

4. 負責控制模組與 AI 模型的整合部署與環境建置

1. 開發人形機器人之雙臂／雙足運動控制與任務決策模型 

2. 設計 PD / Impedance / Model Predictive Control 等控制器 

3. 訓練強化學習與模仿學習模型，實現決策與感知行為 

4. 使用 Isaac Sim / Gazebo 等模擬平台驗證 Sim2Real 效果 

5. 整合 AI 模型與控制模組，執行實體部署與系統測試

(1) 開發醫療影像 AI 模型（如 Fundus、CT、MRI），涵蓋影像分類、偵測、分割與 3D 重建等核心功能。 

(2) 開發醫療影像數據的前處理與後處理演算法。 

(3) 開發與維護影像標註工具，支援醫師進行結構化標註。 

(4) 跨部門溝通協作（含醫療、產品、UI/UX、前後端團隊），整合與測試模型功能。 

(5) 參與臨床驗證、模型部署與其他開發相關任務。 

(6) 完成主管交代事項。

- 設計AI平台的技術架構 

- 優化模型管理、語料處理和監控工具，保障平台的高效運行和穩定性 

- 協助整合第三方成熟產品完成客製化需求

開發AI模組以支援智慧城市應用場景（如客服、預測、流程優化），並進行模型部署與測試。 

1. 熟悉Python與深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow） 

2. 具備ML/DL模型部署經驗 

3. 熟悉MLOps與雲端運算平台 

4. 有實務專案經驗尤佳

1. 制定自動化設備視覺應用改進完善方案 

2. 視覺應用工作整體把控 

3. 機器視覺方案設計及可行性分析 

4. 自動化機器視覺算法設計及開發 

5. 與客戶檢討設備方案及驗證狀況改善推動 

6. 有良好的帶隊能力或專案驅動力

【1】崗位職責 

1.AI專案技術協作與審查：協助審查AI專案技術架構報告，評估ML pipeline各階段（資料收集、標註、訓練、驗證、部署）進度與瓶頸，協同工程團隊規劃MLOps流程（CI/CD/CT、模型監控、版本控制） 

2.專案進度監控與風險管控：每週產出三大專案整合儀表板（Dashboard），標示紅黃綠燈健康狀態，明確列出風險項目與影響評估；針對落後進度提出具體矯正措施，並追蹤至關閉 

3.跨單位協調與決策執行：每週主導跨部門協調會議，建立待辦事項清單（Action Items），追蹤執行進度，確保達成率 ≥90％ 

4.高階彙報材料製作：定時整合專案進度、風險、資源需求與決策議題，產出副總級PPT簡報，具備數據視覺化能力（圖表呈現KPI趨勢、人力與預算使用率等） 

5.數位轉型與系統導入支援：支援集團重點專案，參與流程優化、系統導入規劃與風險控管，確保專案符合ISO或CMMI等標準規範 

【2】崗位要求 

1.學歷背景：碩士及以上，流利中英文報告能力，資訊工程、數據科學、工業工程、AI或相關領域。 

2.專業經驗：5年以上專案管理實務經驗，具製造業（3C、半導體、EMS）數位轉型或智慧工廠專案經驗。 

3.專案規模：曾參與或主導預算500萬以上或團隊30人以上之專案。 

4.技術理解力：熟悉Python或SQL，能閱讀技術文件並與AI及數據工程團隊有效溝通。 

5.工具能力：精通專案管理工具如MS Project或JIRA、數據分析與視覺化工具如Power BI或Tableau，設計高階簡報。 

6.溝通協調力：具備跨單位協作經驗，能整合IT、業務與協力廠商資源，推動決策落實。 

7.證照要求：持有PMP、CAPM、Scrum Master 或 MLOps 相關認證 

【3】專案條件 

1.具至少1個完整AI專案導入經驗（從需求訪談至模型上線維運）；具AWS/Azure/GCP之AI/ML相關認證者優先（如AWS ML Specialty、Azure AI Engineer） 

2.具大型數位轉型專案PMO實務經驗（需附具體說明）；熟悉製造流程或供應鏈管理 

3.具至少1次大型系統導入專案經驗（如ERP/MES/PLM）；熟悉CMMI、ISO流程標準或企業流程優化（需附具體說明）

協助建置數位孿生模型，支援產線佈局與物流模擬；參與視覺監控技術的初步測試。配合智慧轉型專案進行數據採集，協助優化產線排程系統 。 

Assist in building digital twin models and support layout/logistics simulation. Participate in visual monitoring technology testing. Support data collection for smart transformation and scheduling optimization.