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研讀並實作相關模仿學習(Imitation Learning, IL)、強化學習(Reinforcement Learning, RL)論文,並與團隊共同推進控制策略模型的雛型建置、訓練與實機部署(Sim-to-Real),具體任務包含: 1. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim / Isaac Lab 建構機器人模擬環境,進行控制策略訓練 2. 進行軌跡資料蓄集,用於 IL 模型訓練 3. 實作 Sim-to-Real 轉移流程,包含領域隨機化(Domain Randomization, DR)、物理參數隨機化等技術,縮小模擬與實體之間的表現落差 4. 對訓練完成的控制策略進行實機上線驗證,記錄模擬與實機間的表現差異分析 5. 撰寫技術文件,協助記錄模擬流程、訓練架構與 Sim-to-Real 實驗結果
工研院技轉法律中心，負責全院智慧財產策略、專利布局、技術商業化及法遵治理，是推動研發成果落實產業應用的重要引擎。加入我們，您的法律專業將不只是風險控管，更是價值創造的一部分。 ________________________________________ 【工作內容】 您將成為研發與產業之間的重要法律夥伴，主要負責下列工作，及未來有機會參與『科技律師學苑』及專業培訓，接受科技業界法律智權主管授課及交流。 1.負責各類契約之撰擬、審閱及履約管理，確保契約內容符合法令規範，並維護本院權益。 2.提供研發專案及技術開發過程之法律諮詢服務，協助辨識與評估法律風險，並提出因應策略及解決方案。 3.辦理智慧財產權相關法律事務，包括專利申請與管理、技術授權、商業合作契約及智慧財產權爭議處理等。 4.追蹤國內外法規發展趨勢，研究新興法律議題（如職場霸凌防治、個資保護、AI治理等），並提供法遵建議與制度規劃。 【我們期待的你】 •法律相關科系學士以上畢業（碩士尤佳） •具企業法務或法律實務相關經驗者佳 •具3年以上律師執業經驗者尤佳 •對新興法律議題具研究能力或實務經驗，例如職場霸凌防治、ESG法遵、個資保護或AI法規等。 •具良好溝通協調、邏輯分析及跨部門合作能力。
建立與測試模擬環境(Isaac Sim / Omniverse)：模擬物件建置、量測、標準測試執行與記錄。
1.系統分析與架構設計： 負責系統分析設計（SA）、規格撰寫、需求梳理與功能驗證測試。 2.數位平台維運： 負責數位學習（LMS）與行銷平台之維運、UI/UX 體驗優化。 3.MarTech 數據架構整合： 既有 GTM / GA4 數據追蹤 【技能/專長關鍵字】 GTM、GA4、C#、Python、MSSQL、LMS
《工作內容》 參與 6G Network Digital Twin(NDT)技術開發,工作內容包含以下: 1. 無線網路數位雙生模型與模擬技術開發。 2. Network Digital Twin 情境預演、效能分析與最佳化技術開發。 3. RF環境、網路行為與通訊系統之數位模型整合及驗證。 4. 5G/6G Network Digital Twin 應用系統開發與系統整合。 《職務亮點》 1. 6G Network Digital Twin 核心技術研發。 2. 涵蓋 RF模擬、網路行為模擬、情境預演與AI輔助網路最佳化等前瞻技術。 3. 技術可應用於 網路覆蓋、節能、換手、資源配置、網路最佳化及通感融合等多元情境。 4. 參與實體網路與數位模型之整合驗證,發展可支援未來 自主網路與智慧網路管理之關鍵能力。
參與 5G / 6G 無線通訊與 Network Digital Twin 相關技術研發,工作內容包含: 1. 協助蒐集、整理與分析 5G / 6G、Network Digital Twin、Wi-Fi 等相關技術資料與研究文獻。 2. 開發通訊技術雛型系統、測試工具與驗證程式。 3. 執行系統功能測試、資料整理與測試結果分析。 4. 執行通訊模擬、系統整合與技術驗證相關工作。
《工作內容》 1. 雲原生驗證平台架構:規劃 AI Agent 驗證平台架構與跨團隊介面規範,落實 microVM / 容器隔離、K8s 服務編排、資源配額及網路隔離機制。 2. 自動化評測與模擬框架:研發高擬真模擬環境與自動化評測引擎,涵蓋企業狀態建模、環境快照重置、故障注入及自動生成測試案例。 3. 後端架構與可觀測性治理:建構事件驅動之 RESTful / gRPC 服務體系與 OpenTelemetry 監控稽核,同時主導開源專案選型、合規盤點與架構整合。 4. 知識共創與技術深耕:參與內部 Study Group 進行技術前瞻研討,推動研發團隊工程實踐升級。 《職務亮點》 真實產業實戰:直面工業場域實地驗收,告別純實驗室 POC,打造真正進入實際場域運行的系統。
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. 研發生成式AI、LLM與Agentic AI資安技術，分析Prompt Injection、Jailbreak、RAG、MCP/Tool Calling、權限濫用及資料外洩等風險。 2. 規劃AI/Agent安全評測與Red Teaming攻擊情境、Test Case，開發自動化測試及風險分析工具。 3. 參與Agent Sandbox安全機制設計與驗證，包含Tool/API存取控制、RBAC/Policy、Secret管理、資源限制、行為Trace與高風險操作管控。 4. 運用ML/LLM分析系統與網路日誌、使用者行為、網路流量、威脅情資及企業曝險資訊，研發異常偵測與威脅識別技術。 5. 執行政府及企業AI資安技術專案，進行需求分析、PoC、系統整合、測試驗證、成果彙整與技術簡報。 《職務亮點》 1. 參與AI Red Teaming、Agent Security與可信賴AI前瞻技術研發。 2. 技術可實際導入政府、金融、通訊及製造等場域進行安全評測與風險治理。
《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. 規劃生成式AI、LLM、RAG及Agentic AI整體系統架構，整合模型服務、資料/知識庫、Memory、Agent Orchestration、MCP/API、Tool Gateway及企業既有系統。 2. 設計Agentic AI整合架構與自主作業流程，涵蓋任務理解與拆解、規劃、Tool Calling、狀態/記憶管理、Multi-Agent協作、人機審核及異常復原。 3. 規劃可信賴Agent與Sandbox架構，包含RBAC/Policy、可信任邊界、Secret管理、資源與網路限制、Trace/Audit及高風險操作管控。 4. 負責AI/Agent系統與企業IT/OT、資料庫、知識庫、MES/ERP、設備及既有應用服務介接整合，兼顧安全、可靠、效能與可維運性。 5. 帶領跨領域技術團隊執行研發專案，負責架構決策、系統整合、技術風險管理，推動PoC成果走向實際部署與產品化。 《職務亮點》 1. 主導Agentic AI與可信賴Agent關鍵架構設計，參與前瞻AI系統技術布局。 2. 橫跨AI、資安與企業系統整合，成果可落地於政府、製造及企業數位員工等應用。
《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。
《工作內容》 1. 建置 ROS2 系統架構: 使用 ROS / ROS2 平台建置服務型機器人軟體架構,負責核心控制模組、通訊介面與狀態機之開發、整合與部署。 2. 嵌入式硬體與感測器串接: 執行嵌入式系統與機器人硬體(驅動控制器、馬達、LiDAR、Depth Camera、IMU)串接,進行實體機器人系統整合與除錯。 3. Sim2Real AI 部署與優化: 將模擬環境訓練之具身智能模型(如 VLA 視覺語言動作模型、強化學習策略)部署至嵌入式邊緣裝置(如 NVIDIA Jetson),並優化實時執行效能。 4. 實體機器人應用落地: 結合在地化語音互動(國台語)與主人辨識,調校 AI 代理人(Agentic AI)在真實環境中執行動作的穩定性。 《職務亮點》 1. 打造 MIT 可信賴機器人: 參與自主研發的國產服務型機器人,融合語音、視覺與 VLA / 強化學習,讓機器人具備真正在地執行的能力。 2. 邊緣 AI 與 Embodied AI 實戰: 掌握最新的 Sim2Real 落地技術,累積嵌入式系統結合 AI Agent 的跨領域核心經驗,符合未來服務型機器人產業趨勢
