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打造前沿 AI 自動化資安檢測工具: 親手參與 LLM / AI Agent 資安掃描工具與紅隊演練(Red Teaming)腳本開發,掌握全球最新 OWASP Top 10 for LLM/Agents 防禦標準。
《工作內容》 1. 開發代理式 AI 應用服務,包含 LINE 營運對話代理(收單、預約、客服等)、互動式教育訓練及其他企業 AI Agent 應用。 2. 整合 LLM、RAG、Tool/API Calling、對話流程及企業資料,建構可實際部署之 AI 應用服務。 3. 開發數據分析與機器學習模型,包含時序預測、表格資料分類、客群分析及營運預測等應用。 4. 參與綠電轉供最佳化配置等產業應用,運用資料分析、預測模型與最佳化方法建立決策支援方案。 5. 參與 AI 應用之需求分析、系統整合、測試驗證與場域導入,將模型及演算法落實於實際產業情境。 《職務亮點》 1. 參與 Agentic AI、數據驅動與最佳化技術之實際產業應用,涵蓋從模型開發到服務部署與場域驗證。 2. 接觸商務、製造、能源等多元應用領域,將 AI 技術轉化為可實際使用的數位服務與決策工具。
1. 密碼學與電子簽章整合: 協助呼叫加密函式庫(如 OpenSSL, PyCryptodome),實作數位簽章、憑證驗證與不可篡改的日誌紀錄 (Immutable Log)。 2. CBOM 工具與自動化腳本開發: 協助開發與優化 CBOM 掃描工具,自動盤點程式碼/系統中的密碼學資產(如演算法、金鑰長度、憑證、加密模組)並產出標準格式(如 CycloneDX CBOM 規範)。
《工作內容》 1. Agent 身分認證與授權機制開發: 設計並實現 AI Agent 的數位身分(Non-Human Identity, NHI)、動態授權與可信權限委派架構,確保 Agent 在跨系統調用 API 或執行指令時符合零信任 (Zero Trust) 原則。 2. 建置數位信任與可追溯架構: 結合信任根(Root of Trust, RoT)、密碼學技術與電子簽章,針對 Agent 的決策鏈、數據輸入輸出與執行紀錄,建置不可篡改的審計軌跡 (Immutable Audit Trail)。 3. Agent 安全防禦與沙盒機制: 開發 Agent 運行時 (Runtime) 的安全護欄 (Guardrails),防禦 Prompt Injection、對抗性攻擊與越權操作,並規劃隔離運行的沙盒環境 (Sandboxed Execution)。 4. Agentic 治理與合規落實: 與 AI/機器人軟體團隊合作,制定 Agent 的行為邊界與人機協同 (Human-in-the-Loop) 審核機制,確保 AI 代理人在真實場景部署的合規性與安全性。 《職務亮點》 1. AI 治理與資安的最新議題: 率先投入自主 AI 代理人 (Agentic AI) 的數位信任架構,解決 AI 落地企業與機器人領域最關鍵的「可信度與安全」瓶頸。 2. 打造全鏈路安全架構: 結合硬體 Root of Trust 與軟體層級的 Zero Trust Governance,累積密碼學、AI 安全與分散式系統的跨領域頂尖實戰經驗
《工作內容》 1. 研發代理生成與控制引擎,包含 Agent Behavior Graph生成、任務流程控制與長程任務推理技術。 2. 研發代理式 AI 推論最佳化技術,包含模型/工具呼叫排程、多模型動態路由與推論策略最佳化。 3. 開發 Context/Cache 重用、推論效能與成本分析等機制,提升 Agent 系統執行效率。 4. 建立核心技術之測試與效能驗證機制,並整合至企業級 Agent 平台及實際應用。 《職務亮點》 1. 參與 Agentic AI 核心引擎研發,涵蓋 Agent 行為生成、控制與推論最佳化。 2. 研發成果可直接導入企業級 Agent 平台與跨產業應用場域。
協助中小微企業 AI 工具導入與操作輔導,協助排除使用障礙
《工作內容》 1. 開發 OpenUSD 元件庫: 負責將機器人機構、關節、感測器(LiDAR、Depth Camera)與周邊環境建置為標準化 OpenUSD (USD) 資產與元件庫。 2. 校準 Real2Sim 物理環境: 針對機器人運動學、動力學(質量、摩擦力、剛性)及感測器雜訊進行參數量測與物理模擬校正,提升 Real2Sim 的擬真度。 3. 自動化模擬與數據管線: 整合 NVIDIA Isaac Sim / Gazebo / Webots 等模擬平台,建置自動化模擬測試流程與合成數據(Synthetic Data)生成管線。 4. 跨團隊資產對接: 與硬體工程師合作取得 CAD/URDF 資料並轉換為 USD,並與 Embodied AI 團隊對接,提供訓練所需的標準化模擬場景。 《職務亮點》 1.了解 Physical AI 核心技術: 深入 OpenUSD,打造數位雙生(Digital Twin)與 Real2Sim 高擬真模擬環境。 2. 運用 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 等工具,建置可供大量 AI Agent 進行平行訓練的加速環境。
《工作內容》 1.整合3D LiDAR、相機、IMU、GNSS等感測器，開發感測器校正、資料同步及多感測器融合技術。 2.開發3D建圖、自主定位、路徑規劃、避障及3D光達巡檢應用。 3.透過ROS2整合導航與感知模組，並在NVIDIA推論平台、模擬環境及實機上完成系統驗證。 《職務亮點》 1.參與四足機器人自主導航、多感測器感知及3D巡檢核心技術開發。 2.完整接觸演算法、ROS2系統、NVIDIA平台、模擬驗證及實機整合流程。
《工作內容》 1. 研究生成式AI及大型語言模型的應用，為企業文本處理提供技術。 2. 設計及開發生成式AI及大型語言模型，以應對自然語言處理相關應用的挑戰。 3. 持續跟進國內外生成式AI及大型語言模型的技術發展趨勢，提高團隊的技術創新能力及應用能力。 《職務亮點》 1. 參與AI×GAI核心技術研發。 2. 研發成果可應用於金融、製造、零售等產業，協助企業提升文本處理與知識應用效率。 3. 參與企業實際場域導入，從需求分析、模型開發到系統驗證，完整掌握 AI 落地流程。
《工作內容》 1. 政策幕僚： 政府機關數位產業(如可信任AI應用、機器人)政策幕僚，協助數位產業發展政策規劃與推動。 2. 科技專案規劃與執行：針對數位產業新興議題，研擬科技專案規劃，並扮演技術溝通者，爭取經費並協助計畫執行。 3. 跨國溝通與客戶開發： 針對可信任AI、AI資安、Edge AI等技術項目，開發海外合作夥伴、梳理需求並與技術團隊對接。 《職務亮點/優勢》 1. 掌握可信任AI 與Edge AI技術趨勢，扮演政策智庫，成為複合型稀缺人才。 2. 連結產官學研，扮演國內產業與國際合作夥伴的對接橋梁，建立跨國技術人脈。
1. ROS2 控制模組開發: 協助編寫與測試 ROS / ROS2 節點,包含機器人基本運動控制、狀態機與通訊邏輯。 2. 邊緣 AI 模型部署實驗: 協助將對話/視覺/動作 AI 模型部署至嵌入式平台(如 NVIDIA Jetson),並進行延遲與效能測試。
1, 結構與外觀設計 2. 力學與耐受性分析 3. 散熱與空間佈局 4. 樣機製造與組裝 5. 測試與驗證
1. 協助機器人3D環境建圖與自主探索功能開發 2. 協助機器人自主導航、返航及跨樓層導航功能開發 3. 整合感測器資訊並進行導航功能測試與驗證 4. 於四足機器人進行實際場域測試與功能優化
雲端與機房維運,具體任務包含: 1.使用 Kubernetes 進行容器化應用部署、管理與維運 2.使用 VMware 建置與管理虛擬化環境 3.負責網路與機房基礎設施維運、監控與問題排除
《工作內容》 1. 3D 機器人資產轉換: 協助將 CAD 模型或 URDF 檔案轉換為 OpenUSD (USD) 格式,並設定關節、質量與物理屬性。 2. 模擬場景建置: 在模擬器(如 NVIDIA Isaac Sim / Gazebo)中建置與擺設虛擬測試場景與環境物件。 3. 物理參數校準輔助: 協助量測實體機器人物理參數,並於模擬環境中進行比對與校正。 4. 自動化腳本撰寫: 撰寫 Python 腳本以自動化生成模擬數據或執行批次模擬測試。 《實習簡介與亮點》 1. 掌握物理 AI 與數位雙生: 學習全球熱門的 OpenUSD 資產建構與 3D 機器人模擬技術(Real2Sim)。 2. 實戰模擬平台: 親自操作 NVIDIA Isaac Sim / Omniverse 或 Gazebo,學習自動化生成合成數據 (Synthetic Data) 之技巧。
1. 進行 AI Robotics 運算平台的軟硬體效能量測與分析 2. 分析運算、記憶體及資料傳輸等因素對平台效能的影響 3. 開發 Benchmark、效能量測與自動化分析相關工具 4. 協助分析 AI 工作負載在不同運算資源上的執行效率與效能瓶頸 5. 透過實驗與量測結果，協助進行平台效能調校與驗證
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。
1. 進行 AI Robotics 系統的即時性、延遲與執行行為量測分析 2. 分析作業系統、軟體執行與系統資源使用對系統 Timing 穩定性的影響 3. 開發系統量測、資料分析及測試自動化相關工具 4. 協助定位延遲、執行抖動及其他即時性問題，並進行改善驗證 5. 建立與維護 Real-Time System 相關測試與分析流程
網管資料收集、整理、標記、模型訓練與整合
1.人體動作生成與行為模擬 2.數位雙生環境人-場景-物件整合模擬與驗證
