工研院機械所-機器手臂AI技術研究員(Q000)

進行3GPP PHY 新平台安裝

開發與整合蜂群技術相關功能

IP MESH 協定/程式開發工程師

1、資料蒐集與整合：協助生成、蒐集、標註、整合視覺語言模型(VLM)所需的影像、文字及其描述資料，確保資料的多樣性與質量。 

2、協助模型建立：協助執行模型訓練、剪枝、量化等工作，建立可於邊緣運算設備推論之視覺模型。 

3. 協助應用系統開發、整合、測試。 

4. 研究探索相關論文與技術。

【職務說明】 

開發新一代 智慧機器人大腦（Robot Brain），以 世界模型（World Model） 為核心，結合多模態感知、任務推理與預測式決策，讓機器人具備「理解環境、預測行為、規劃任務與安全執行」的能力。 

此職務將參與 機器人大腦核心模組研發，涵蓋感知、推理、決策與控制橋接，適合對 Physical AI / Agentic AI / Robotics AI 有熱情的工程師。 

【工作內容】 

1. 開發智慧機器人大腦核心架構（World Model / Decision Model / Task Reasoning） 

2. 設計與實作多模態感知與情境理解模組（Vision / Depth / 空間資訊） 

3. 負責大型語言模型（LLM）或多模態模型之開發與優化 

4. 建立任務導向之推理與規劃流程（Task Decomposition / Trajectory Planning） 

5. 發展預測式推論模型，進行行為模擬與風險評估 

6. 結合數位雙生（Digital Twin）進行虛擬驗證與情境測試 

7. 與控制、系統、硬體團隊協作，銜接低階控制與實體機器人 

8. 撰寫技術文件，協助技術落地與系統整合 

【必要條件（Must Have）】* 熟悉 Python，具備良好軟體工程基礎 

* 熟悉深度學習架構（CNN / Transformer / 多模態模型） 

* 具備機器人或 AI 系統研發經驗（感知 / 推理 / 規劃 / 預測） 

* 熟悉 Linux 環境與模型訓練／推論流程 

* 具備跨模組整合與系統思維能力

1. 協助開發軌道場域之多感測器融合演算法 (LiDAR + Camera)。 

2. 研究 高維數據壓縮 (High-dimensional Data Compression) 與 AI 模型輕量化技術，優化邊緣運算效能。 

3. 協助感測器數據清洗、標註與模型驗證。

1. 於 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 平台中建置高擬真物理模擬環境（包含地形、障礙物與感測器配置）。 

2. 協助開發與訓練機械狗之 強化學習 (RL) 步態模型。 

3. 協助 Sim2Real 參數調整與數據分析。

參與5G/6G網路管理系統軟體研發，內容包含:  

1. O-RAN開放架構之5G/6G智慧網管系統(RIC、SMO)。 

2. O-RAN開源軟體。 

3. 5G網路管理平台軟體開發與K8S平台整合。 

4. 機器/深度學習智慧演算法開發。 

5. Web前端與後端系統軟體開發。 

6. 意圖式組網系統開發。

研發影像處理、視訊分析、訊號分析、深度學習、深度增強式學習、圖像生成、工業編成等相關技術，並應用於工業、公共安全視覺應用、視訊監控及品質檢測等領域。

＜＜工作內容＞＞ 

參與於智慧製造與工業系統之跨域應用研發，整合生成式 AI 技術與工業知識，建構可落地的智動化系統解決方案。負責 AI 模組設計、系統整合與場域驗證，協助加速製造業在排程、設備控制、與流程自動化等問題的智慧化升級。 

＜＜職務亮點/優勢＞＞ 

1. 生成式 AI × 智慧製造前線應用：直接投入百工百業實際場域，解決真實產線問題。 

2. 跨域系統整合歷練：結合 AI、工控、製造流程與系統架構，培養稀缺整合能力。 

3. 研究到落地完整歷程：從技術研發、原型驗證到產業導入，累積高價值實務經驗。

《工作內容》 

執行機關或大型組織資訊系統之整體規劃與長期發展策略擬定，協助將政策與業務需求轉化為具可行性之系統架構與技術藍圖；並於系統建置期間執行專案監理，包含進度、風險、規格符合性、資安與法遵查核，確保系統依契約與相關法規如期、如質完成建置與交付。 

《職務亮點／優勢》 

1. 策略規劃 × 專案監理雙角色：同時參與上游系統規劃與下游建置監督，完整掌握資訊系統從構想到落地的全生命週期。 

2. 跨部門與跨廠商整合影響力：作為業主與廠商間的關鍵橋樑，推動需求對齊、技術整合與履約品質提升。 

3. 高公共價值與制度影響力：參與政府或關鍵組織核心資訊系統建置，成果直接影響組織治理效能、服務品質與長期數位發展。

《工作內容》 

負責視訊處理/編碼演算法設計開發，包含AI視訊處理、超低延遲視訊壓縮軟體架構設計開發、視訊編碼前後處理演算法開發，以及參與MPEG國際標準會議。 

《職務亮點/優勢》 

參與MPEG國際標準：從演算法開發到建立參與國際標準的核心能力建構。

無線通訊(低軌衛星通訊/V2X車間通訊)系統工程相關工作，包括 

(1) 通訊系統架構設計與規劃。 

(2) 流程需求制定，系統規格彙整與協調。 

(3) 具以下專業知識(一項或多項)：無線通訊系統、系統工程、程式設計、軟體工程、科技計畫與管理。 

(4) 計畫提案與規格survey。

《工作內容》 

負責無線光學通訊（OWC/FSO）技術的研發與系統整合，包含太空、大氣與水下通訊鏈路。具體開發適用於移動目標的指向、捕獲與追蹤演算法，以解決衛星高速移動與載具微震動造成的對準難點。設計並實現都卜勒通道補償技術，以維持高容量訊號傳輸的品質。同時，需開發通訊模擬器，執行鏈路預算推導與驗證，並推動無線光通訊終端的產品落地與太空環境測試。 

《職務亮點/優勢》 

1. 開創太空骨幹網路： 參與台灣首個自主無線光通訊技術平台建構，掌握從 LEO 衛星到地面無人機及水下的前瞻通訊技術。 

2. 跨領域技術整合： 深度接觸資通訊演算法、精密光機電整合（如快速轉向鏡 FSM）及先進材料熱管理等頂尖技術。 

3. 預約新創事業機會： 本計畫規劃衍生新創公司，成員將有機會作為核心團隊，直接參與從研發到商轉與國際星系營運商對接的完整歷程。 

4. 國際合作平台： 與國際知名學研機構進行技術交流，共同制定次世代光通訊國際規範。

參與無人機蜂群組網相關系統軟體研發，內容包含： 

1. 無人機蜂群飛行任務與效能模擬開發。 

2. 無人機蜂群任務規格建議開發。 

3. 無人機蜂群系統前後端軟體開發。 

4. 無人機蜂群通訊模組開發。 

5. 無人機蜂群相關標準研析與開發。

參與無人載具(無人機/自駕車/無人搬運車/機器人)應用與智慧交通系統後台(前端)開發，工作內容包含: 

1. 前端UI/UX設計與開發。 

2. 維護/更新既有產品線之功能與介面 。

參與無人載具(無人機/自駕車/無人搬運車/機器人)應用與智慧交通系統後台開發，工作內容包含: 

1. 系統功能的開發與維護。 

2. 建立自動化測試功能。 

3. 跨部門需求溝通與確認 。 

4. 編寫技術文檔。

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。