AI/Perception/Robotics Learning Engineer 人工智慧/感知/機器人機器學習工程師

在這個職位中，您將參與並負責以下項目：

1. 開發電腦視覺方法、模型與演算法，用於高層次機器人操作指示、操控與協作
2. 設計並規劃完整的資料流，從感測器前處理到 DNN 模型的輸入與輸出
3. 主導模型開發生命週期，涵蓋資料準備、模型設計、訓練、測試到最終部署
4. 建構並維護可擴展的深度學習與建模框架，處理大規模機器人資料集，確保效能、穩定性與靈活性
5. 設計 AI 模型並進行 模型開發轉移 (Design & Transfer)，包含模型壓縮、量化、蒸餾與跨平台移植，確保雲端、邊緣與嵌入式設備的高效運行。能確保跨平台高效部署（雲端、邊緣、嵌入式）
6. 整合多模態感測器（RGB Camera、Depth Camera、觸覺、力覺），建立可靠的感知系統
7. 設計、實作並測試基於模仿學習 (Imitation Learning, IL/IM) 與強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 的演算法，用於人形機器人、機械手臂與機械手之高自由度控制與複雜行為規劃
8. 探索並應用新一代多模態 AI（VLM、VLA、Action Token），推動機器人從單純 “看懂” 到能夠 “理解並執行” 的智慧進化
9. 探索 Sim2Real 技術，縮短模擬到真實的落地差距，確保在實體機器人上能穩定部署
10. 與跨領域團隊（機械、硬體、控制、雲端）合作，整合感知、決策與控制模組，並持續優化系統效能

※ 每份履歷我們都會仔細閱讀，合適者將主動與您聯繫。謝謝您的投遞與興趣！

• 具備機器人、電腦科學、人工智慧或相關領域之碩士／博士學位，或同等業界經驗
• 紮實的數學基礎，包括線性代數、計算幾何、微積分、機率論與數值最佳化
• 電腦視覺領域的專業知識，例如透視變換、Epipolar Geometry、物件偵測和追蹤、姿態估計、深度估計、vSLAM、NeRF 、Gaussian Splatting 等
• 精通 Python，熟悉 C++，並具備產品級軟體與機器學習工程經驗
• 熟練使用 TensorFlow、PyTorch、JAX 等深度學習框架，能獨立設計、訓練、調校與部署模型
• 熟悉 ROS/ROS2，具備開發 C++ 與 Python Package 的實務經驗
• 熟悉 GPU 加速（CUDA、TensorRT）、模型壓縮、量化與蒸餾等技術
• 熟悉 OpenCV、OpenGL、PCL 等工具庫，並能應用於感知演算法開發
• 具備 RL 與 IL/IM 演算法的訓練與部署經驗，能應用於高自由度機器人控制、操作任務與行為規劃
• 熟悉主流模擬工具（Isaac Sim、Mujoco、Gazebo、Drake），能將模擬驗證與實體控制結合
• 了解現代深度學習技術（Transformer、擴散模型、自回歸模型、多模態模型、CNN 等架構、損失函數等基礎知識）
• 具備 VLM 與 VLA 的設計與應用經驗，能將感知、語言與行動指令結合以提升機器人自主性

• 資深 ROS/ROS2 系統開發經驗，能設計跨模組架構並最佳化系統延遲與可靠性
• 熟悉運動規劃與軌跡優化演算法（RRT、PRM、CHOMP、TrajOpt 等）
• 具備進階 RL 與 IL/IM 經驗：例如分層強化學習 (Hierarchical RL)、離線強化學習 (Offline RL)、逆向強化學習 (IRL)、對抗模仿學習 (GAIL) 等
• 有 CUDA/GPU 平行計算優化經驗
• 熟悉 C++，並有將模型轉換與部署至 Onnx、TensorRT 等經驗
• 熟悉神經網路部署工具鏈 (MLOps) 與技術，如 Triton、TensorRT、模型量化（Quantization）
• 有 AI Agent、多模態模型、VLM/VLA 相關開發與調參經驗
• 有發表電腦視覺/知覺相關研究成果（CVPR, ICCV, ECCV 等），並具實際部署經驗
• 致力於前沿研究，發表於國際研討會（ICRA、IROS、RSS、CVPR、ICCV、ECCV 等），並將成果轉化為可落地的產品功能

▍公司制度與文化

• 對接全球一線城市、具市場競爭性的薪資結構
• 良好具發展潛力的升職空間

▍工作環境與福利

• 捷運東門站
• 暢飲免費咖啡
• 進修課程補助
• 生日蛋糕、部門聚餐
   

備註：部分福利僅正職人員適用