工作內容
職缺摘要 (About the Role) 1. 打造以AI Agent搭配Skills為核心的通用多模態機器人控制系統，使機器人能將人類語意轉化為可執行任務，在真實場域安全執行 2. 設計可擴展的Skill模組(如感知、移動、對話)，支援不同機器人與場景快速調用 3. 深度參與AI與ROS2系統整合、任務架構設計，以及實機部署與效能優化 工作內容 (Responsibilities) 1.將LLM、YOLO等多模態模型整合為ROS2 nodes，建立穩定且低延遲的AI/ROS2資料流 2.處理非同步推論、控制迴路同步與系統延遲等問題，確保相機、IMU、LiDAR等感測器資料在即時場景下的輸入與精準融合 3.設計可組合的Skill/Tool Abstraction Layer，定義標準化的行為介面與Schema(輸入/輸出/狀態) 4.將LLM的高階決策(Prompt/Structured Output/Tool Calling)轉譯為具體的Nav2導航指令或底層控制行為 5.在邊緣裝置上進行模型量化、推論加速與系統效能調校，推進Sim-to-Real的測試、驗證與部署 應徵資格 (Qualifications) 1.具備 ROS2 實作經驗，能獨立開發 nodes，熟悉 Topic、Service、Action、Launch、Parameters 與 TF 管理 2.熟悉 Linux 開發環境與 Git，具備獨立排查 build 與 runtime 問題的能力 3.具備 IMU、相機、LiDAR 等多感測器整合與校準經驗條件要求
接受身份
中高齡、上班族、應屆畢業生工作經歷
不拘學歷要求
碩士、大學語文條件
英文-聽:中等,說:中等,讀:中等,寫:中等;中文-聽:中等,說:中等,讀:中等,寫:中等擅長工具
Linux、Git、C++、Python其他條件
加分項 (Bonus) 1.具備 LangChain、OpenAI Function Calling 或 vLLM Structured Output 開發經驗，能將非結構化語言精準轉譯為機器可執行的指令。 2.熟悉 Agent/Multi-agent Framework 與 Perception→Reasoning→Action 決策鏈；有將LLM意圖轉化為機器人控制指令或工作流的實作經驗。 3.具備邊緣裝置模型加速、量化與Sim-to-Real遷移經驗，能解決從模擬到真機的效能調校與穩定性挑戰。 期望特質 1.重視跨領域協作，日常與 AI、控制、系統及硬體工程師共同完成複雜系統整合 2.期待成員保持自主學習，主動探索新技術，並將成果轉化為可落地的系統改進文件職務性質
全職上班地點
台南市歸仁區職務類別
韌體設計工程師、AI工程師、全端工程師管理責任
不需負擔管理責任出差外派
不需要上班時段
日班9:00-18:00休假制度
依公司規定可上班日
一個月內需求人數
1~2人工作待遇
面議