工作內容更新日期:45天前
AI演算法工程師工作內容如下：
1. 負責人工智慧學習演算法開發包含：
• 規劃演算法架構
• 演算法實作及驗證
• 進行演算法精確度及效能分析
2. 了解客戶需求、解決產品上挑戰性的問題
疊代式調整演算法以達成客戶需求
條件要求：
至少熟悉Caffe、Pytorch、Tensorflow中其中一種架構。
熟悉機器學習、具深度學習應用開發，具有應用深度學習於影像及視訊的處理經驗。
具基礎數學知識如線性代數、機率、微積分、最佳化，能快速掌握新論文技術及實作能力
加分項目：
1. 在AI/CV等領域頂尖會議有相關發表
2. 具有深度學習應用於視訊的經驗，如：物件追蹤 (Object tracking)
3. 具有深度學習應用於人體姿態或行為分析，如：
• 多人多角度姿態估測
(Multi-view multi-person pose estimation)
• 時空動作檢測 (Spatio-temporal action localization)
• 人物互動分析 (Human-object interaction detection)
4. 具嵌入式平台運行推論經驗者尤佳
- 上班地點台北市內湖區行愛路69號5樓地圖地圖
- 上班時段日班
- 休假制度依公司規定
- 職務類別軟體設計工程師、電玩程式設計師、其它資訊專業人員
職缺條件
- 工作性質 全職
- 是否出差 不需出差/外派
- 管理責任 不需負擔管理責任
- 可上班日 不限
- 工作經驗 不拘
- 學歷要求 大學、碩士、博士
- 語文條件 英文 聽:精通 / 說:精通 / 讀:精通 / 寫:精通
- 擅長工具 不拘
- 工作技能 不拘
- 其他條件 未填寫
- 需求人數 1-2人
公司制度
員工福利
福利說明
法定項目
週休二日勞保健保
其他福利
不扣薪病假優於勞基法特休國內旅遊國外旅遊部門聚餐社團活動年終獎金三節獎金/禮品特殊節日獎金禮品
正職人員福利
【優於勞基法假勤制度】
◆ 周休二日，彈性上下班
◆ 員工到職後滿三個月就可享有特休假
◆ 一年12天全薪病假
【保險與健康】
◆ 依法投保勞保、健保及按月提繳員工退休金
◆ 定期健康檢查
【獎金禮品】
◆ 年終獎金
◆ 生日、三節禮金/禮品
【工作與生活平衡】
◆ 年終尾牙活動
◆ 不定期聚餐及旅遊
◆ 籃球/高爾夫/羽球/愛心社社團活動
【優質工作環境】
◆ 全新辦公設備
◆ 開放式辦公空間
◆ 無限量享用零食、咖啡、飲料
【人才發展與自我成長】
◆ 公司內部、外部多元領域訓練課程
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- 物聯網平台軟體工程師
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- 年薪 1,000,000 元以上
企業福利
注意：各職缺福利項目可能有所不同，實際職缺福利請依面試時與公司面談結果為準。
- 更多福利： 1.每週上班五天、彈性上下班
2.員工分紅、績效獎金
3.完善的教育訓練體系
(1).OJT(On the job training工作現場訓練)
(2)海外據點訓練、(3)新進人員訓練、(4)職能別專業訓練體系
(5)管理才能訓練體系、(6)內部師資培訓練體系
(7)TQM訓練體系、(8)國際化訓練體系、(9)IT應用訓練體系
(10)自我啟發訓練體系
4.體貼的辦公環境
(1)員工餐廳(新竹廠區)、(2)健身中心(台北公司)、(3)籃球場
(台北公司) (4)韻律教室、(5)銀行代辦處、(6)保險諮詢
服務處
5.豐富的福利項目
(1)公司全額補助團體保險(員工本人壽險,意外,住院醫療險)、(2)婚喪喜慶及急難補助
(3) 生日、三節福利金 (4)各式社團活動、(5)定期電影欣賞會(台北公司)
(6)國內外旅遊活動/旅遊補助、(7)員工生涯發展與諮商中心
(8)優秀員工表揚與獎勵(9)各式民生消費用品特賣
一兩年前我才知道有「演算法工程師」這個名詞，現在撇開老闆的身分，我實際的工作內容就是一個演算法研發工程師。這是軟體工程師的一個子分類，104說這種人薪水是蠻高的：
//www.104.com.tw/jb/wage/list?type=1&jobcat=2007001000&cat=jobmake
當然，這種人的高薪是有道理的！他們可以說是軟體世界核心的發明家。像車牌辨識，沒有好的演算法就沒有產品，一切都是空的！除非你的公司是用盜版或只是代理商。一般人看到的資訊業商機都是「好點子」！譬如用人臉辨識可以節省很多時間人力成本，或產生新型態的應用。但是要實現這些好點子就必須用電腦來實現，基本流程是：
好點子→數學模式→電腦程式
一般人只看到軟體工程師在「寫程式」，也只會注意到他們「用甚麼程式語言？」但是演算法工程師的工作內容其實是超越寫程式技巧的！重點不在他用的程式，而是他設計的數學計算流程，那是絕對可以稱為「研究」性質的工作，稱他們是業界的教授或研究員絕對不為過！
換個角度說，軟體業界每個工作人員都在埋頭寫程式，但是有九個半的人其實是在模仿、複製與修改既有的程式流程與架構，並不是憑空發明出軟體！譬如校務系統好了，第一個設計出來的那個人可以稱為演算法工程師，但是後續模仿那些程式流程架構的工作者就是一般的程式師，不能算是演算法工程師了！
所以我常常「鼓勵」學生不要害怕投入軟體開發業，沒那麼恐怖說老闆會交代你做一些「別人都沒做過的事情」！所以只要找到類似程式，看得懂，能依據顧客需要修改，就可以做軟體工程師了！這真的不必智商180或十幾年的功力。
但演算法工程師就是真的必須做出，或至少「想出」新的方法流程，通常是博士級的人幹的！這種角色表面上似乎不必很會寫程式，像教授一樣，在紙上或黑板上推導出有效的數學公式就好了！但是實務上如果你不是寫程式高手，就很難快速的「作實驗」驗證你的數學方法是不是可行？如果每個新的公式都要交代「下面」的程式師去作實驗，那真的太慢了！
有一段美好時光是我們可以使用比較高階，特別為方便研發的好用「程式」(或稱軟體)來幫我們快速實驗新的演算法，最經典的就是Matlab了！這些程式缺點是不太能設計複雜的使用者介面，但是可以有很多工具幫你分析思考，算是研究工具而不是製造工具。所以我知道的影像辨識研究者大部分是用Matlab的！我自己則是折衷的用還算好用，也足以當軟體製作工具的VB做研究。
但是現在似乎好日子過去了！影像辨識開始必須在行動裝置，甚至穿戴裝置上實作出來才有實用價值。正如我前面的文章談到的！演算法必須開始「野外求生」，不再能安居在雲端的超級電腦裡面了！
演算法的正確與有效還是必要的前提，但是最高階的原始程式，如Matlab可能要被解析為非常低階的C甚至組合語言才能真的很實用。在這個技術發展趨勢已現，但是業界分工還不明確的這個過渡時期，演算法工程師的日子應該會很難過了！因為從高階到低階的程式實作與研究好像都是我們的工作？同業們辛苦了！
以我研究車牌辨識的近況來說，雖然我還不必親自一行一行的翻譯我寫的高階VB程式到C++程式碼，但是我也必須親自「下鄉」了解程式在簡陋環境中執行的所有問題，在原始的演算法設計端就要改變設計，不能讓只適合賽車的超跑去做登山休旅車做的事情。當我真的改變設計之後，我的程式速度快了三四成，記憶體使用少了很多，連程式碼都簡短很多，配合的程式師工作變輕了！工作時程變短，我們也可以用更便宜的硬體去實現一樣的功能，這就是產品的優勢了！