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Main Responsibilities: Development of deep learning algorithms and integration optimization with embedded systems. Job responsibilities include (but are not limited to): 1. Optimization of deep learning algorithm architecture, including advanced driver assistance systems, large language models, self-driving simulation systems, multimodal machine learning, etc. 2. Implementation and optimization of embedded system programming, on platforms such as Qualcomm, NXP, TI, Renesas, Nvidia, etc. 3. Development a simulation platforms for autonomous vehicles (vehicles, unmanned autonomous vehicles, drones, etc.) and testing cases/scenarios design and development on the simulation environment.資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/08

1.客戶端伺服器及作業系統(Windows/Linux)之軟體、硬體建置與維護 2.客戶端虛擬系統(VMware)建置與維護 3.客戶端儲存設備整合建置與維護 4.Nvidia系列產品建置與維護 5.專案管理 6.主動積極,能配合公司規定 7.熟悉Docker、K8s架構與應用佳

應徵人數|1-5 人

2024/04/12

1. 負責客戶端虛擬化環境(VMWare)軟硬體建置與維護 2. 負責客戶端AI環境(NVIDIA)軟硬體建置與維護 3. 負責客戶端儲存設備(NetAPP、HP、Dell等品牌)建置與維護 4. 負責客戶端備份應用解決方案建置與維護 5. 提供客戶技術支援服務,及協助問題排除 6. 依據客戶需求進行解決方案產品測試環境建置(POC) 7. 新產品協助評估及技能養成,並完成原廠教育訓練 8. 系統建置、測試、驗收之SOP程序或相關文件撰寫資訊管理學類,資訊工程學類,應用數學學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/12

本職缺強力召募深度學習演算法開發、嵌入式系統整合優化人才,工作內容如下說明,具備任一領域專長者即歡迎投遞履歷 1. 深度學習演算法與架構優化,包含: 先進駕駛輔助、大型語言模型、自駕模擬系統、多模態模型等 2. 嵌入式系統程式實作與優化,例如 Qualcomm、NXP、TI、Renesas、Nvidia等車載晶片平台。 3. 自駕無人載具(車輛, 無人自走車, 無人機等)模擬平台開發建置與模擬環境測試腳本開發 4. 開發支援人工智慧晶片之深度學習之模型輕量化(Token pruning, Model compression)電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/08

 學歷:國內外研究所電機、電信、電子、網路、通訊、資工、資科、資管、計算機等相關科系碩士(含)以上畢業。  報名網址:https://rmis.cht.com.tw/portal/hroms/prelogin.jsp  工作內容:低時延影音串流傳輸與處理技術與應用研發工作。  所需專長與工作經驗: 1. 熟悉C、C++、C#、或Java等程式語言。 2. 具備英語聽寫讀能力。 3. 具備團隊合作與溝通協調能力。 4. 低時延影音串流傳輸與處理研發: (1) 具備影像及聲音信號處理背景知識與經驗。 (2) 熟悉 H264/HEVC/AAC 等影音編碼標準 (3) 熟悉OpenCV影像處理函式庫之使用。 (4) 熟悉RTSP/WebRTC/HLS 等多媒體傳輸協定。 (5) 具備下列經驗或能力尤佳: i. 具備AI影像或聲音處理相關經驗。 ii. 具備多相機陣列處理技術。 iii. 具備 NVIDIA CUDA 程式開發經驗。  報名網址:https://rmis.cht.com.tw/portal/hroms/prelogin.jsp  具溝通協調能力,主動積極、獨立解決問題之能力,及團隊合作精神。資訊工程學類,電子工程學類,電機工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/10

我們正在尋找一位資深Linux BSP研發工程師,主要負責Nvidia Jetson SoM系列產品的開發和測試工作。您將利用原廠所提供的SDK進行設備端AI應用程式評估和開發,並具有ARM base Linux BSP porting相關經驗或有興趣。   同時,您還具備Python相關經驗或有基本認識,並且對Computer Vision/Machine Learning/Deep Learning等相關領域有經驗或有基本認識。此外,您還具有common bus protocols如I2C、SPI、UART等相關經驗或有基本認識,以及撰寫Linux shell script相關經驗或有基本認識。   除此之外,您還具備AI、TinyML相關MCU、DSP韌體開發的相關經驗或有基本認識,以及使用NV Jetson Issac SDK進行應用程式開發的相關經驗或有基本認識。您能夠進行NV Jetson SoM系列產品上的AI模型部署和推理,以及熟練運用NV Jetson Issac SDK進行應用程式開發和測試。您還具備在NV Jetson SoM系列產品上進行ROS程式開發和應用的相關經驗或有基本認識。   我們提供優秀的薪酬和福利待遇,包括有競爭力的薪資、彈性的工作時間、彈性的遠程工作安排、完善的健康保險、年假、病假、特休、生理假等休假制度、員工培訓和職業發展機會。 如果您對這個職位感興趣,並且符合上述要求,請將您的簡歷和求職信發送至我們的招聘郵箱。我們會盡快回復您的申請,安排面試。我們期待與您合作,共同推動AI技術的發展和應用! *彈性工作時間,薪優福利佳,並備有新店/中和線交通車*電機工程學類,電子工程學類,資訊工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/13

 學歷:國內外研究所資工、資科、資管、資應、資通、電機、電子、電信、控制、統計、數學、應數、語言學等相關科系碩士畢業。  報名網址:https://rmis.cht.com.tw/portal/hroms/prelogin.jsp  工作內容: 1. AI聲訊技術研發:多語言語音辨識/合成、語音分析、翻譯、事件音偵測、語音生物標記。 2. 自然語言NLP技術研發:多模態情緒辨識、知識建構與推理。 3. AI影像技術研發:人臉辨識/生成、影像理解、多模態影像辨識/生成、人形及行為辨識。 4. AI模型及演算法研究、Edge AI技術研發、創新產品開發、研究論文/專利發表。 5. AI創新產品整合與開發。  所需專長與工作經驗: 1. 具備AI機器學習/深度學習之開發框架、模型開發、模型訓練、模型調參、資料科學家分析等經驗。 2. 熟悉AI程式開發語言,例如:Python、Java、C、C++等。 3. 具備AI語音、NLP自然語言、電腦視覺之背景知識及開發經驗,至少下列一項:人臉辨識/生成、影像理解、多模態影像辨識/生成、人形及行為辨識、Edge AI、多語言語音辨識/合成、語音分析、翻譯、事件音偵測、語音生物標記、情緒分析、對話語意處理、文本關係抽取、知識圖譜、圖神經網路。 4. 具備程式開發熱忱,工作態度積極與高配合性,勇於解決挑戰性問題,善於溝通並能獨立解決問題。 5. 具備下列經驗能力尤佳: (1) 熟悉虛擬化、雲端化、容器化、微服務、CI/CD、Agile等開發經驗。 (2) 熟悉前端網頁、後端系統、全端工程、UI/UX、iOS/Android APP、NVIDIA Jetson等系統開發。  報名網址:https://rmis.cht.com.tw/portal/hroms/prelogin.jsp資訊工程學類,電子工程學類,電機工程學類

應徵人數|1-5 人

2024/04/10

【培養新世紀資料科學與智慧醫療人才】 【計畫介紹】 結合資料科學與人工智慧,並與生物醫學與智慧醫療領域的專家密切合作,以科學化方法將數據轉化成知識並產品落地。 http://sites.stat.sinica.edu.tw/SH/ https://www.stat.sinica.edu.tw/hsinchou/ 【工作內容】 資料科學與人工智慧之智慧醫療研究與應用 (1) 學習各式大數據與分析(各式體學、醫療影像、文字探勘、行為環境、人體生物資料庫等) (2) 程式撰寫與軟體系統開發 (3) 生物資料庫之資訊探勘與建置 【應徵資格】 (1) 國內外大學相關科系碩士畢業(資訊/統計/資料科學),具113年研發替代役資格亦可 (2) 學習動機強 (3) 擅長統計軟體/程式語言(例如:Python、R等) (4) 熟悉深度學習資源(例如:TensorFlow、Pytorch、Nvidia Monai等) (5) 對資料科學、醫學影像、人工智慧、智慧醫療有濃厚興趣 (6) 有高維度大數據分析經驗 (7) 具113年研發替代役資格亦可 【工作地點】台北巿南港區115 研究院路2段128號 中央研究院統計科學研究所 【工作時間】8:30~17:30 【工作待遇】面議(經常性薪資4萬/月含以上) 【應備文件】履歷表、自傳與生涯規劃、碩士成績單影本、論文摘要,並列推薦人名單二名。 【應徵方式】請將應備文件e-mail至謝涵霓小姐 hanni@stat.sinica.edu.tw 【參考網站】http://sites.stat.sinica.edu.tw/SH/ 【備註事項】資格符合者,通知面試時間;不符者,審查資料恕不退件。 【聯絡人】謝涵霓小姐 【聯絡地址】台北巿南港區115研究院路2段128號 中央研究院統計科學研究所 【聯絡電話】(02) 2787-5707 【電子信箱】hanni@stat.sinica.edu.tw數學統計學門,資訊科學學門

應徵人數|1-5 人

2024/04/09

◼學歷:國內外研究所(資訊、電機、資工、自控、電子、工業工程、電信)等相關系所畢業 ◼工作內容: 1.智慧影像平台與應用系統研發 2.數位分身平台技術研發 3.智慧家庭應用技術研發 4.無人載具AI 影像辨識與巡檢應用研發 ◼所需專長及相關經驗: 【研發領域】 1.影像平台雲原生與微服務架構相關技術研發 2.影像應用系統網頁應用程式開發(網頁前端或後端程式開發) 3.數位分身模型管理、分身行為模擬及結合AI 進行決策分析 4.智慧家庭聯網設備整合與應用服務開發 5.無人載具(包含無人機、無人船、地面機器人)視覺導航與巡檢應用技術研發移動影像AI辨識與檢測模型設計與開發 【所需專長】 1.軟體開發 (1)具操作Windows/Linux 開發環境經驗 (2)具備HTML5/CSS3 、Spring.boot 、VUE 、React 、NextJS 、nodeJS 、Javascript等前端網頁技術、後端程式(JAVA、C#、Python、GOlang) 以及資料庫 (MySQL 、Po stgreSQL 、MariaDB) 技術及開發能力 (3)具備MQTT 及RESTfulAPI 技術及開發能力 (4)熟悉Kafka 或MQTT 及Redis 技術及開發能力 (5)具備AWS 、Azure 、GCP 等公雲使用與開發管理經驗尤佳 2.影像辨識技術 (1)具備PyTorch 、Ten sorFlow 、OpenVINO 、YOLO 等AIframework 模型訓練、調校與整合應用能力 (2)具備DeepStream 、Triton 、TensorRT 等NVIDIA 軟體開發能力與經驗尤佳 (3)熟悉AI 物件追蹤技術與經驗尤佳 3.無人載具技術: (1)需具備ROS(RobotOperationSystem) 或Pixhawk 等開發技術能力與經驗 (2)需具備SLAM 建圖與定位、導航避障技術能力與經驗 (3)具備LiDAR 與影像融合辨識或感測技術能力尤佳 (4)具備無人機、地面機器人(AMR)載具組裝能力尤佳 ◼報名網址:https://rmis.cht.com.tw/portal/career/index.jsp

應徵人數|1-5 人

2024/04/10

深度學習在異質系統架構中之效能及功耗優化(Performance/energy optimization of complex neural network models training/inference on heterogeneous system architecture) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括:平行計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術優化AI應用軟體,並研究下一世代機器學習模型的系統開發與設計。 近年來,許多AI軟體利用結合多種neural networks,來達成卓越的判斷和預測,此AI模型稱為複合式神經網路模型(complex neural network models: hybrid model, multi-model, multi-task)。例如,視頻字幕(video captioning)結合了CNN與RNN,可以用來進行AI視頻問題解答,自動醫療報告生成和電影評論分析。例如,自駕車上執行了數個不同的網路模型,同時處理物體偵測,路線規劃,與駕駛對話等任務。其他例子還包括語音助理,機器人等等。如何高效率地利用系統中的所有運算資源(CPU+GPU+AI accelerator)執行複合式模型,以達到real-time或低能耗運算,是未來AI系統設計的一項重點研究。 此外,許多新型AI應用像是推薦系統、知識圖等,使用了圖神經網路(GNN)作為深度學習訓練與推理的模型。GNN的執行包含了複雜的不規則計算以及大量的稀疏矩陣(sparse matrix)計算,傳統的處理器通常無法有效率的進行運算。然而新的CPUs/GPUs為此提供了新的硬體加速設計,例如:強大的向量指令(Intel AVX512同時計算8個64-bit資料,其gather/scatter指令可快速存取非連續記憶體位址資料)和矩陣加速器(Nvidia TensorCore,在稀疏度為50%時可達到兩倍加速),為不規則計算與sparse matrix計算開啟了新的契機。如何利用AI compiler優化技術來使用向量指令或矩陣加速並達到最佳運算效能,亦是極具挑戰性的研究議題。 本實驗室研究方向為: (1) 研究如何利用異質平台(heterogeneous platform)的多CPUs、多GPUs,設計複合式模型的資源配置和排程演算法。以及研究在CPU+GPU+AI加速器的運算環境下,提高深度學習模型在伺服器/嵌入式裝置的執行效能。 (2) 針對圖神經網路、不規則計算、稀疏資料結構,研究使用向量指令(AVX512,SVE)和矩陣加速器(NPU, GPU TensorCore)的優化技術。 (3) 研究多模型multi-model或multi-task的系統層設計,包含系統軟體(software stack/runtime)和軟硬體優化。 (4) 研究動態推理(dynamic inference)模型的編譯器優化技術,包括模型計算圖優化、執行碼優化。以及研究適合有限資源下運行的輕量化自動優化器(lightweight auto-tuning)。 (5) 深度學習軟體與硬體協同優化研究:根據硬體所提供的運算功能或特殊加速指令,為深度學習模型設計最佳的model architecture/pruning/quantization/parallelization,以及運算程式碼的編寫與優化。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向,產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究,未來從事學術工作者或研發工作者,對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資:碩士43624元起薪

應徵人數|1-5 人

2024/04/09

深度學習在異質系統架構中之效能及功耗優化(Performance/energy optimization of complex neural network models training/inference on heterogeneous system architecture) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括:平行計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術優化AI應用軟體,並研究下一世代機器學習模型的系統開發與設計。 近年來,許多AI軟體利用結合多種neural networks,來達成卓越的判斷和預測,此AI模型稱為複合式神經網路模型(complex neural network models: hybrid model, multi-model, multi-task)。例如,視頻字幕(video captioning)結合了CNN與RNN,可以用來進行AI視頻問題解答,自動醫療報告生成和電影評論分析。例如,自駕車上執行了數個不同的網路模型,同時處理物體偵測,路線規劃,與駕駛對話等任務。其他例子還包括語音助理,機器人等等。如何高效率地利用系統中的所有運算資源(CPU+GPU+AI accelerator)執行複合式模型,以達到real-time或低能耗運算,是未來AI系統設計的一項重點研究。 此外,許多新型AI應用像是推薦系統、知識圖等,使用了圖神經網路(GNN)作為深度學習訓練與推理的模型。GNN的執行包含了複雜的不規則計算以及大量的稀疏矩陣(sparse matrix)計算,傳統的處理器通常無法有效率的進行運算。然而新的CPUs/GPUs為此提供了新的硬體加速設計,例如:強大的向量指令(Intel AVX512同時計算8個64-bit資料,其gather/scatter指令可快速存取非連續記憶體位址資料)和矩陣加速器(Nvidia TensorCore,在稀疏度為50%時可達到兩倍加速),為不規則計算與sparse matrix計算開啟了新的契機。如何利用AI compiler優化技術來使用向量指令或矩陣加速並達到最佳運算效能,亦是極具挑戰性的研究議題。 本實驗室研究方向為: (1) 研究如何利用異質平台(heterogeneous platform)的多CPUs、多GPUs,設計複合式模型的資源配置和排程演算法。以及研究在CPU+GPU+AI加速器的運算環境下,提高深度學習模型在伺服器/嵌入式裝置的執行效能。 (2) 針對圖神經網路、不規則計算、稀疏資料結構,研究使用向量指令(AVX512,SVE)和矩陣加速器(NPU, GPU TensorCore)的優化技術。 (3) 研究多模型multi-model或multi-task的系統層設計,包含系統軟體(software stack/runtime)和軟硬體優化。 (4) 研究動態推理(dynamic inference)模型的編譯器優化技術,包括模型計算圖優化、執行碼優化。以及研究適合有限資源下運行的輕量化自動優化器(lightweight auto-tuning)。 (5) 深度學習軟體與硬體協同優化研究:根據硬體所提供的運算功能或特殊加速指令,為深度學習模型設計最佳的model architecture/pruning/quantization/parallelization,以及運算程式碼的編寫與優化。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向,產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究,未來從事學術工作者或研發工作者,對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資:博士62776元起聘

應徵人數|1-5 人

2024/04/09

職責要求 1.研究與評估嵌入式平台並將AI模型佈屬於嵌入式平台上 2.嵌入式平台效能分析與優化 任職資格 1.具有AI Compiler開發經驗 2.具有實際使用TI, NXP, NVIDIA, Qualcomm 等車用SoC產品開發經驗 3.熟悉車用OS: ROS, RTOS, QNX, Linux 4.精通TVM 5.AI Accelerator, AI SoC, design 3+年經驗 Plus: ADAS相關產品開發經驗

應徵人數|1-5 人

2023/03/21

職責要求 1) Product Promotion Server/High Speed Digital related materials 2) Work together with TS team and PCBs as such the promoted materials can be successfully qualified by ODMs/OEMs. 3) Collect future product requirements from OEMs/ODMs for Taiwan corporate R&D development. 任職資格 1) With at least 5 years of PCB processing knowledge. 2) With close contact with Server/High Speed Digital OEM/ODM teams 3) Understand basic Signal Integrity requirements for Servers applications 4) With good contact with chip maker designers/SI team such as Intel, AMD, NVidia & etc 5) Good interpersonal skill. 6) With Project Management experience will be advantage. 7) Electrical or chemistry or material degree. 8) Able to communicate with English is an advantage.

應徵人數|1-5 人

2022/12/19