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【職務核心】 您將利用海量數據構建核心決策模型，透過自動化手段解決內部的營運痛點。我们需要您具備將數學理論轉化為生產級 (Production-grade) 程式碼的能力。 數據煉金：使用 SQL 從龐大的資料倉儲中萃取 (Extraction) 有價值的特徵，並進行深度分析。模型開發與自動化：應用 Data Mining 與 ML 技術設計自動化工具，優化內部作業流程與決策效率。落地與維運：負責模型的容器化 (Docker) 封裝與部署，監控模型在正式環境的表現，確保系統的高可用性。技術顧問：與跨部門團隊協作，向非技術人員解釋 AI 模型的應用場景與邊界 (Limitations)。

友達高雄軟體解決方案研發中心誠摯邀請您加入，一起成為下一代 AI 技術的關鍵推手！我們正在尋找 AI演算法研發工程師，與我們頂尖的 AI 團隊攜手，共同推進企業AI底層模型的研究能力。不僅是優化AI，您將深入演算法設計與開發，把最前沿的技術導入公司，也將成為AI研究者參與學術貢獻！若您也希望可以待在高雄發展，並把握AI浪潮的前沿技術，歡迎應徵與我們進一步聯繫！【工作內容】1. AI 演算法設計與開發： 負責影像辨識相關模型之設計、訓練、調優與性能評估。2. 控制流程 AI 化與最佳化： 研究如何利用 AI 演算法（如強化學習、模型預測控制等潛力技術）取代或提升現有處理流程之效率。3. 數據分析與可視化： 針對多維度表格資料或影像數據進行特徵工程與分析，轉化為有效之訓練輸入。4. 前瞻技術轉化： 追蹤與評估 AI 領域最新論文技術，並嘗試將其應用於解決實際控制或辨識問題。5.學術產出： 參與技術報告撰寫、專利申請或 AI 論文期刊發表。"

非標自動化設備軟體程式設計、開發、應用軟體程式撰寫、偵錯、修改與維護技術文件撰寫光學技術研究、應用主管交辦事項

機械臂運動控制、軌跡規劃、運動控制相關演算法的開發與實現開發機械臂控制程式以及底層介面配合User端機器手臂異常排除機器手臂問題收集、分析、追蹤主管交辦事項

1.執行統計大數據分析與開發資料科學演算法及設計與訓練深度學習模型，並運用技巧調適模型，使其具備最佳的預測能力。2.利用深度學習模型開發系統雛形，並驗證可以提升廠內人員生產力，機台產能，產品良率，與降低產品 cycle time.3.開發AI新技術與研發 AI 關鍵零組件，專案執行，產學合作

我們在尋找熱愛創新、善於解決問題的你！身為友達的CIM/MES工程師，你將參與友達智慧製造系統的開發與維護，因應新產品、新技術與AI的導入，持續推動友達光電自動化、智慧工廠的願景。友達光電誠摯邀請您加入我們，與我們共創未來！【工作內容】1.智慧製造系統開發（含演算法、雲開發)2. AI Agent 開發3. MES 系統開發維護建置(含解決方案規劃)

Dcard 是在年輕族群有極高滲透率與影響力的社群平台。我們致力於打造一個讓每個人都可以放心分享自己故事的地方，讓平凡人分享不平凡故事的新世代社群服務。面對快速變化的社群生態，我們期待更多優秀的人才加入 Dcard。 為了達成這個目標，我們需要 Machine Learning Team Lead 加入我們，你將帶領 Dcard 的機器學習團隊，透過大規模使用者數據中發掘洞察，持續提升使用者體驗及產品黏著度。歡迎加入這個熱愛挑戰的技術團隊，一起打造被千萬人喜愛與使用的產品！ 你將在團隊參與⋯ 帶領 Dcard 機器學習團隊，制定並推動團隊目標。與產品及商業團隊密切合作，確保模型設計、資料流程與系統建構，高度對齊 Dcard 社群、廣告產品策略，並支持團隊成員的職涯發展與技能成長。負責推薦演算法的設計、開發與優化，並驅動推薦系統的技術創新，包含模型訓練、Feature pipeline 設計、個人化推薦策略，以及系統穩定性維護。與 Infrastructure 及其他 ML/Engineering 等團隊緊密合作，共同建置 Dcard 機器學習相關系統。並從大量使用者數據中分析、挖掘洞察，以迭代演算法並優化產品體驗。與團隊成員及公司技術高階主管共同制定技術發展願景與中長期 Roadmap，持續提升團隊技術力與影響力。

1. 資料整理：幫忙工程師收集和整理重要資料，從中學習如何有效進行資料分析，成為資料管理的高手。 2. AI研究與開發：參與AI演算法的研究，有機會接觸前沿技術，實際動手處理各種AI相關任務，讓技術實力飛速提升。 3. 硬體測試與驗證：協助進行硬體測試，了解硬體設備的運作，並學習如何評估硬體性能，這是技術人才不可或缺的技能！ 4. 文書處理與文件管理：撰寫報告、製作簡報、整理文件，迅速掌握職場所需的專業文書技能，這些都是升職加薪的加分項目。

GenAI 技術理解與應用: 熟悉 LLM、RAG、embedding、fine-tune、prompt engineering 等 genAI 相關技術方法。1.資料分析與演算法/模型優化: 能處理自然語言, 影像及數值類等多模態數據, 具備應用向量資料庫、rerank 技術, 並能進行效能分析與改善。2.系統與平台建置: 具備雲端或地端部署經驗, 熟悉 Kubernetes/Docker, 能開發與整合 GenAI 平台或 workflow 工具 (如 n8n , dify,langflow)。3.軟體工程與架構設計: 具備良好工程基礎, 熟悉 API 開發、模組化設計、CI/CD，自動化測試與維運。4.自動化與流程整合: 具備 RPA 或流程自動化經驗與影像處理AOI經驗, 能將 GenAI 技術串接內部系統與業務流程。

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