工研院南分院_自動化研發工程師(六甲/M100)

負責高精密自動化設備的控制系統開發，從底層運動控制、影像處理到上層 UI 介面的整合，並確保混合平台（C++ / C#）在高時效性（Real-time）環境下的穩定運作，需熟悉包含以下至少一項技術能力： 

1. C# WinForm 開發，熟練介面佈局與多執行緒控制。  

2. C/C++ 混合平台整合實務經驗，熟悉記憶體管理與指標操作，優化底層運算效能。  

3. 運動控制系統 (PC/PLC-Based)，熟悉通訊協定或硬體控制卡應用，具備 PID 參數調校、路徑規劃與多軸同步控制經驗。  

4. 影像辨識與視覺整合，熟練視覺函式庫，具備幾何定位、尺寸量測與校正經驗。  

5. 工業通訊 (必備基礎)，熟悉 TCP/IP, Modbus, RS232/485 等設備聯網。

參與以 VLM（視覺語言模型）為核心的機器人任務規劃系統開發，探索如何讓機器人「看懂環境、聽懂指令、做出行動」，具體任務包含： 

1. 研讀 VLM / VLA（Vision-Language-Action）相關論文，並進行關鍵技術實作與驗證 

2. 設計 Prompt 策略，將自然語言或視覺輸入拆解為機器人可執行的動作序列（Action + 參數） 

3. 協助建構任務規劃模組，串接 VLM 推論結果與機器人動作夾帶參數的執行框架 

4. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim 進行機器人模擬，驗證任務規劃正確性 

5. 撰寫技術文件，記錄模型設計、Prompt 工程與測試結果

研讀並實作相關 RL、IL 論文，並與團隊共同推進控制策略模型的雛型建置、訓練與實機部署（Sim-to-Real），具體任務包含： 

1. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim / Isaac Lab 建構機器人模擬環境，進行控制策略訓練 

2. 進行軌跡資料蓄集，用於模仿學習模型訓練 

3. 實作 Sim-to-Real 轉移流程，包含領域隨機化、物理參數隨機化等技術，縮小模擬與實體之間的表現落差 

4. 對訓練完成的控制策略進行實機上線驗證，記錄模擬與實機間的表現差異分析 

5. 撰寫技術文件，協助記錄模擬流程、訓練架構與 Sim-to-Real 實驗結果

1. 無人機通訊系統模組之設計/分析與測試驗證。 

2. 參與無人機飛控系統整合，確保通訊功能之可靠運行。 

3. 負責通訊協定之研擬、開發與整合，符合相關安全標準。 

4. 執行通訊模組性能分析與問題診斷，並持續優化效能。

雷射源製作、雷射製程整合控制、雷射製程分析軟體撰寫。

1. 機器人相關演算法、軟體設計、軟體開發、系統測試、系統整合 

2. 技術文件撰寫 

3. 與開發團隊合作 Coding 和 Troubleshooting

一、 負責無人載具之氣動力次系統設計，確保載具達到應用要求。  

二、 執行載具結構、空氣動力、推進等核心工程分析與模擬。  

三、 參與概念設計、初步設計、細部設計等階段，並產出完善設計文件與報告。 

四、 配合其他團隊，密切協調跨團隊合作，針對設計方案及相關技術進行問題檢討與精進。

1. 核心模型研發 (Model R&D): 

- 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 

- 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 

2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): 

- 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 

- 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 

3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): 

- 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 

- 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。

機器人數位雙生控制整合，具體任務包含： 

1. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim/ Isaac Lab 進行機器人模擬 

2. 使用深度相機完成eye to hand或eye in hand標定 

3. 使用ROS2串接整合數位雙生、感測器與機器人

雲端與機房維運，具體任務包含： 

1.使用 Kubernetes 進行容器化應用部署、管理與維運 

2.使用 VMware 建置與管理虛擬化環境 

3.負責網路與機房基礎設施維運、監控與問題排除

1. 負責無人載具系統設計之高度整合性工作，確保各子系統間協同運作功能。 

2. 主導關鍵模組之設計、分析、測試驗證與性能精進，達成既定技術規格。  

3. 參與跨部門及跨領域技術研討，提供技術建議並積極促進合作。  

4. 密切關注國際無人載具技術發展趨勢，評估及導入適用之先進技術。

1. 無人化系統機電模組之技術方案制定與可行性研究，確保技術策略之周延性。 

2. 無人化設備之規格審查、設計驗證及性能分析，嚴格控管產品品質。  

3. 機電系統相關技術文件編撰與維護更新，建立完善技術知識庫。 

4. 參與跨部門合作，協調解決機電系統整合難題，促進專案順利進行。

1. 負責自主載具關鍵模組之設計與整合性測試，確保系統功能符合規格。 

2. 參與跨部門協作，協調載具各子系統發展，並解決技術難題。  

3. 進行載具設計方案之可行性研究，並提出優化建議。  

4. 追蹤國際最新技術趨勢，研擬具前瞻性之載具設計方案。

1. 無人載具機電系統關鍵模組之功能性驗證與性能分析，以確實掌握技術成熟度。  

2. 執行各項無人化技術試驗計畫所需之機電系統技術規範制定與審查。  

3. 密切追蹤國際先進機電技術發展趨勢，並提出技術提升或自主化之可行建議。 

4. 參與機電相關專利申請及技術移轉作業，以完善本所技術布局。

研讀並實作相關RL, IL 論文，並與團隊進行模型雛形建置、訓練與布署，具體任務包含： 

1. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim/ Isaac Lab 進行機器人模擬 

2. 進行軌跡資料蒐集用於模仿學習模型訓練 

3. 撰寫技術文件，協助記錄模擬流程與訓練架構設計

1.機器人作業系統開發，包括感測器資料處理、運動控制、任務執行與溝通協調等功能。  

2.機器人自適應控制技術研發。  

3.機器人軟硬體整合。  

4.先進機器人技術研究，如新式感測器應用、智慧化演算法、新驅動技術開發及新穎控制策略，促進機器人產業的長遠發展。

《工作內容》 

負責人型/類人型智慧機器人的大小腦AI技術開發，包含視覺語言模型、純視覺3D環境感知、影像即時追蹤與地形分析、WBC整機控制技術與多機協作。並透過 Omniverse 仿真與實機整合驗證，打造具高度自主性與環境理解能力的智慧機器人系統。並參與以下研發重點： 

1. 核心模型研發 (Model R&D): 

- 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 

- 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 

2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): 

- 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 

- 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 

3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): 

- 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 

- 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。 

《職務亮點/優勢》 

1.跨領域AI×機器人研發：從 VLA、VLM、LBM、3D 感知到WBC整機控制技術，參與智慧機器人核心能力建構。 

2.虛實融合研發環境：採用 Omniverse 進行高仿真模擬，加速模型驗證並與實體機器人快速串接。 

3.技術應用場域多元：成果可應用於餐飲服務、警勤巡檢、消防救災、多機協作等任務，具高挑戰性與實用性。

《工作內容》 

負責智慧機器人AI核心技術開發，包含視覺語言行為模型（VLM/VLA/LBM）導入、端對端3D環境感知、影像即時追蹤與環境分析、強化式與模仿學習技術開發，並運用Omniverse進行數位孿生模擬與實機整合驗證，推動AI自主學習與智慧決策能力。 

《職務亮點/優勢》 

• 跨域AI與機器人研發環境：從生成式AI（VLM/LBM）到強化學習，串聯語言、視覺與行為決策。 

• 虛實整合數位孿生平台：利用Omniverse模擬與實體機器人整合測試，加速AI模型驗證與系統部署。 

• 創新與應用並進：參與最前沿AI技術導入，應用於機器人導航、操作與人機互動。

設計與整合機器人系統硬體與軟體，協調各模組間的協作與通訊，確保系統穩定運作及效能達成需求。

1.開發機器人應用程式、通訊架構和狀態機 

2.開發底層硬體的韌體 (Firmware)，控制感測器、致動器等硬體元件 

3.負責機器人的遠端監控、數據收集與分析、韌體更新 (OTA)、多機器人協同作業、雲端 AI 運算