1. 醫療 AI 臨床應用專案開發 2. 生物資訊資料分析處理流程建立 3. 開發次世代定序應用之生資分析服務 4. 協助生物資料庫建置 5. 新藥開發資訊工程學類,生物學類,醫藥工程學類

人工智慧算法開發：設計和實現先進的AI算法，解決特定領域的挑戰性問題。包括但不限於以下應用領域： 1.矽光積體光路（Silicon Photonics, PIC）設計的AI方法，包括逆向設計技術。 2.基於PIC的感測算法開發。 3.光電半導體製程、測試和組裝過程的優化。資訊工程學類,電機工程學類,電子工程學類

1. 研發生成式AI技術用於影像與3D建模技術 2. 負責電腦視覺演算法開發，如人員追蹤與姿勢判定，大量物體偵測與辨識之AI模型開發與優化；負責3D模型建模與模型互動相關演算法開發，如實體模型掃描建模、3D模型處理與動作生成、VR場景建構與互動相關演算法開發。 3. 參與團隊study group，進行技術分享討論電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

【工作內容】 1.材料化學領域產業數據分析 2.材料化學領域數據清整分析，彙整數據結果並分析原因，撰寫執行與建議報告書與數據分析模型建置 3.規劃、執行與管理材料化學領域數據分析相關之研究計畫 4.研究計畫提案與相關研究成果服務推廣與廠商訪視 【研究室簡介】 本研究室專注在發展應用於材料科學與產業之AI相關技術，透過AI平台MACSiMUM (https://www.macsimum.org/)與相關數位工具導入，於線上/線下提供產業於材料設計模擬、製程數據資料、產品實驗驗證階段之AI工具與人才培育能量，降低材料廠商跨入智慧化IT技術的門檻，改變國內材料廠商的研發模式與思維，並連結材化所內部技術與材料/製程/元件的驗證數據，利用整合解決方案以更直觀的模式向客戶展現技術能量與提供協助 【亮點技術】 1.材化領域AI專案導入與輔導 2.材料設計模擬與特徵萃取 3.材料配方與製程優化 4.材料技術數據資料庫規劃與建置 5.材料開發數據清整分析與AI (機器學習、深度學習...)模型建置 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野 熱情邀請具材料/化學/化工/電機/AI等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境工程學門

1. 開發手術導航AI系統，結合電腦視覺技術及醫學影像分析 2. 設計三維手術規劃軟體，提供直觀的手術模擬及輔助功能 3. 優化手術導航系統的準確性及效能，提升臨床應用價值資訊工程學類,生物學類,醫藥工程學類

【工作內容】 1.AI影像辨識系統應用開發，包括使用者介面設計及系統效能優化 2.自動化設備系統設計以及軟硬體整合 3.車用智慧座艙嵌入式系統設計，包括軟硬體設計及系統整合 【研究室簡介】 本研究室致力於AI智能自動化系統開發，其中AI智慧省工設備的研發成果更獲邀參展於南港展覽館舉辦之經濟部TIE展，於諸多競爭者中脫穎而出。 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野熱情邀請具材料/化學/化工/電機/AI等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

【工作內容】 1.AI運算應用於塗料篩選與塗佈製程參數設計 2.塗佈缺陷辨識AI模型/演算 3.協助塗佈智慧製造專案開發 4.專利/文獻整理分析等 【亮點技術】 1.精準塗佈頭模具設計製作與塗佈驗證 2.精密塗佈頭模具技術服務 3.材料流變行為與製程解析平台 4.創新過濾膜材提供社區大樓用水安全保障 5.精準塗膜乾燥模擬與操控技術 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野 熱情邀請具材料/化學/化工/電機/AI等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境化學工程學類,材料工程學類,化學學類

利用AI技術(機器學習、自然語言處理、影像處理等技術)，解決供應鏈與物流產業問題，包含AI演算法設計、分析、處理、開發與驗證。 供銷鏈問題如:銷售/採購/補貨預測、定價規劃、展店預測、貨價陳列規劃、對話翻譯、虛擬語音客服、產品的個人化推薦、數位行銷圖文生成以及消費者在門市內活動偵測等… 物流問題如:出貨預測、揀貨規劃、補貨規劃、物品辨識、單據辨識等…資訊工程學類,電機工程學類,電子工程學類

1. 應用AI模型於智慧製造領域、滿足傳統與半導體產業之場域應用 2. 研讀國內外技術論文並且實作 3. 所內研發計畫執行，並偕同夥伴共同發表論文及專利電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

1. 運用自然語言處理（NLP）技術，處理和分析大規模文本數據。 2. 運用Python及相關機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch等），進行算法實現、調參和優化；以及模型調參、優化和性能測試。 3. 運用圖像處理和生成對抗網絡（GANs）知識，使用comfyUI進行圖片生成、調整和優化。資訊管理學類,資訊工程學類,數學統計學門

【你的薪資你決定，百萬Turing就是你】 專案命名 Turing Plan - 以AI之父 Alan Mathison Turing 為名，矢志尋找最頂尖的人工智慧技術菁英。本計畫共二年，保障年薪百萬，並以AI模型、相關應用系統等技術做為核心，歡迎想一展AI技術的人才來比試～ 【工作內容】 1. AI 技術概念可行性評估與驗證 2. 依照 AI 專案需求規劃實驗內容、進行方式，以符合專案需求 3. 執行 AI 專案，開發 AI 模型與相關演算法 4. AI 相關技術論文研讀並研究最新AI技術，作為技術端的技術核心指導向團隊提供諮詢與技術宣導 **本計畫另有「AI後端工程師」職位，歡迎探索更多職涯的可能性： https://bankrecruit.sinopac.com/jobDetail?jobId=JOB0000489 職缺申請Tips：履歷隨到隨審，初審通過即安排面談，截至計畫人數招滿為止。 【Turing Plan 團隊介紹】 擁有自由彈性、工作生活平衡的研發環境；大量的開放討論氛圍，可隨時互動溝通。 每週一天，可發展個人想專研的技術與創新，不僅場域像科技公司，思維也一樣開放。 －強調實驗室文化工作氛圍，注重工作生活平衡 －支持分享共好，每週一次Meeting，交流最新論文或技術 －鼓勵持續學習，每週20％ 時間進行Side Project 或自我提升 －團隊內部扁平，討論風氣興盛，無階級之分 －多元辦公方案，提升時間運用彈性資訊工程學類,數學統計學門,電機工程學類

1.資料前處理：數據清洗、特徵工程、特徵選取 2.模型建立與調參：數據挖掘、機器學習、深度學習、統計模型、最佳化等可落地運用數據技術 3.推薦與決策指標設計：模型驗證和優化，保持預測效果

1. 對銷售、採購、供應鏈、研發、製造等平台，提供AI智能化方案設計。 2. 人工智能技術包含 分析、探勘、預測、決策、最佳化等。 3. 在製造領域/研發領域，運用ML、DL 等手法，提供 瑕疵檢測、設備健康預測、產線品質最佳化、人員生產力最佳化 等算法設計與驗證。資訊管理學類,資訊工程學類,數學統計學門

1.負責結合電腦視覺、NLP等相關技術，應用到現有的產品及未來的應用場景中 2.產品領域為消費性電子、光學等，使用深度學習對圖像進行識別、檢測 3.工作地點為新北/台中/高雄/海外電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

1. 在世界級的分散式高效能運算環境當中，執行LLM訓練、推論等實驗。 2. 設計並導入不同方式的模型訓練方式，分析訓練效能並進行優化。 3. 理解現有主流模型訓練框架，發掘效能不佳的改進方式。資訊工程學類,電機工程學類,電子工程學類

1. 具備雲端網路架構、資料中心相關專業知識 2. 具備雲端、資料中心、算力相關商業模式及行銷規劃之能力 3. 具備良好溝通技巧 4. 具備良好英文能力

1.負責Server硬體/軟體開發、機構設計、測試驗證、訊號量測或模擬分析等 2.產品領域為AI伺服器相關，負責產品研發及智能製造、AI Lab、大數據平台整合與開發等 3.工作地點為新北/桃園/新竹/高雄電機工程學類,機械工程學類,資訊工程學類

工作項目： 1. 設計與訓練CNN/GNN/Transformer架構的神經網路模型 2. 針對不同運算平台進行神經網路模型的優化 3. 開發生成式AI (GenAI)相關的網路模型與應用 應徵條件： 1. 碩士以上；電子、電機、資工、通訊、電腦科學、數學統計相關科系畢業為主。 2. 熟悉C/C++/Python/Java, PyTorch/TensorFlow, ARM & RISC-V Assembly/Intrinsic/SIMD, Microsoft NNI or Alibaba TinyNAS相關工具 3. 具備數位訊號處理、機器/電腦視覺、機器/深度學習、平行運算、多模態融合等相關領域的知識資訊工程學類,電算機學門,數學統計學門

1. 校務研究資料管理(以SQL撈取，以及維護資料) 2. 校務研究資料的彙整與分析 3. 主管交辦事項普通重機車

我們正在尋找具有熱情和創造力的人工智慧/深度學習工程師/科學家，加入我們快速發展的AI團隊，研究開發創新的技術和有價值的應用。。 工作職掌： - 設計、開發及部署深度學習(Deep Learning)模型與系統架構，解決集團業務團隊的應用場景中的商業問題。 - 研究最新技術趨勢、申請專利、發表論文，並持續優化演算法、訓練模型，以提高性能和精度。 - 整合深度學習技術與應用場景，開發相關技術及概念性驗證(Proof of Concept, POC)。 - 建立深度學習模型的技術架構，並與產品需求進行無縫整合，應用場景涵蓋語音處理、自然語言處理、圖像處理、推薦系統等。 - 語音處理： - 技術主軸：Speech Recognition (語音識別), Speech Synthesis (語音合成), Speaker Recognition (聲紋識別), Speech Enhancement (語音增強), Speech Separation (語音分離)； - 相關技術：Whisper, WeNet, Kaldi, Speech Brain, NEMO, DPT-NET等； - 應用場景：針對客服語音進行分析與識別。 - 自然語言處理： - 技術主軸：Machine Reading Comprehension (機器閱讀理解), Named Entity Recognition (命名實體識別), Correction (糾錯), Classification (分類), Similarity (相似度)； - 相關技術：Large Language Models, Transformer等； - 應用場景：針對客服問答內容做解析與識別。 - 圖像處理： - 技術主軸：Face Recognition (人臉識別), Object Detection (物件偵測), Handwriting Recognition (手寫識別)； - 相關技術：OCR, YOLO, OpenCV等； - 應用場景：針對產品影像 (物件或場景) 進行分析與偵測。 - 推薦系統 (Recommender Systems)、異常偵測 (Anomaly Detection) 職缺條件: - 2年以上深度學習模型技術之實戰開發經驗及流程分析規劃，具研究與實作經驗，並有能力介紹使用方法、應用或原理，能夠設計和實現複雜的人工智慧/深度學習模型。 - 熟悉機器視覺(CV)、語音處理或自然語言處理(NLP)其理論，及熟練掌握PyTorch或Tensorflow等開發套件或有相關開發經驗者尤佳。 【薪資待遇】面議，依績效另有豐厚年終獎金與員工紅利。