工研院資通所_電信／通訊嵌入式系統工程師(V502)

進行3GPP標準追蹤、市場追蹤

Participate in the system and software R&D related to UAV swarm networking, including: 

1.Development of UAV swarm flight mission and performance simulations. 

2.Development of recommendations for UAV swarm mission specifications. 

3.Front-end and back-end software development for UAV swarm systems. 

4.Development of communication modules for UAV swarms. 

5.Analysis and development of standards related to UAV swarms.

1.Develop and integrate software and firmware for unmanned vehicles such as UAVs and USVs. 

2.Design and implement embedded firmware for sensor data acquisition, communication interfaces, and control logic. 

3.Develop multi-sensor fusion algorithms (IMU, GPS, LiDAR, Camera) to enhance localization and navigation accuracy. 

4.Collaborate with the autonomy and control algorithm teams for module integration and performance tuning. 

5.Build system testing scripts and debugging tools; conduct software validation and field testing. 

6.Prepare and maintain technical documentation to ensure reliability and scalability of the system. 

7.Requirements communication: Communicate requirements with cross-departmental teams and report issues to the R&D department.

Develop AI gait control technologies for smart quadruped robots (robot dogs), covering motor control communication, simulation environment construction, and real-world field testing. Key responsibilities include: 

1. Reinforcement Learning & Simulation Environment Construction: 

- Construct high-fidelity simulation environments in NVIDIA Omniverse / Isaac Sim based on project requirements. 

- Apply Reinforcement Learning (RL) or Knowledge Distillation techniques to train gait and motion strategies for quadruped robots. 

- Responsible for Sim2Real verification to ensure successful transfer from simulation to reality. 

2. Hardware Control & System Integration: 

- Responsible for motor control communication development and testing, including protocol implementation (e.g., CAN, EtherCAT, RS-485) and driver development. 

- Perform system integration for physical robots based on the ROS2 architecture, ensuring real-time communication between low-level drivers and high-level decision modules. 

- Execute functional verification and performance tuning of the robot in real-world environments. 

3. Swarm Intelligence & Multi-Robot Collaboration: 

- Research multi-robot collaboration mechanisms. 

- Develop formation control and collaborative algorithms for swarms of quadruped robots.

協助系統專案前端開發

協助建置與測試 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系統架構，包含資料整理、資料格式設計與模型訓練流程自動化，並持續追蹤國際大型語言模型（LLM）、RAG 與 Fine-tuning 相關研究趨勢及開源工具，參與實驗驗證與技術評估。

AI多模態資料建構與生成

AI多模態系統開發、推論流程優化、模型評測與加速

1. 負責系統後端架構的設計、開發、測試與維護 2. 維運與優化雲端平台基礎設施（AWS、GCP），監控系統資源，確保系統高可用性與穩定運行 3. 負責系統模組開發（包含：資料庫架構設計、跨系統資料串接、即時數據處理） 4. 設計並開發 RESTful API 與 WebSocket、WebRTC 等，確保前後端資料同步流暢 5. 與前端/APP 開發團隊、PM 跨部門協作，持續優化系統效能與服務穩定度

協助自動部署AI模型至嵌入式系統進行推論之整合流程

1. 負責行動裝置應用程式（App）的架構設計、開發、測試與維護 2. 開發與優化影像處理相關功能（包含：相機硬體串接、影像分析、濾鏡處理或視覺辨識模型串接） 3. 負責場域應用程式開發（如：IoT 設備連線、LBS 定位服務、即時數據互動等），並確保在不同場域的穩定性 4. 串接第三方 API 與後端服務（RESTful API、WebSocket），處理 JSON/XML 資料格式，確保前後端資料同步流暢 5. 與 UI/UX 團隊、PM 及後端工程師跨部門協作，持續優化 App 效能與使用者體驗（UX）

1. AI系統架構規劃與整合：規劃AI應用系統架構，整合模型、資料平台與邊緣設備，發展具產業應用價值解決方案。 

2. AI垂直整合系統設計：依據產業需求規劃AI垂直整合系統架構。 

3. 團隊專案管理：帶領技術團隊執行研發專案，負責分派及進度管理，確保研發成果順利導入。 

4. 跨領域技術整合與需求：參與產業合作專案討論，整合AI技術及系統並提出方案。 

5. 技術發展策略與產業應用：追蹤國際AI技術發展趨勢，協助規劃團隊中長期技術發展方向，促進研發成果落地。

進行3GPP基地台垂直應用程式撰寫

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。