工作內容1. 進行資料收集、資料前處理、分析處理、特徵工程以及 AI 研發工作並進行部署AI應用服務相關內容。
2. 利用機器學習、生成式 AI 與資料分析等技術,針對特定應用(如:如機器人、醫療、能源..等但不限定之領域)非結構化資料進行AI模組設計。
3. 分散式訓練與大規模 AI 模型優化工具與框架(如:Horovod、FairScale、DeepSpeed..)模組優化與整合。
4. 與跨部門團隊合作,理解業務需求,並提出解決方案。
工作內容多模態感知與理解技術研發
開發跨模態技術(視覺、語音、文字),提升智慧機器人對環境與人類行為的理解能力。
優化多模態 AI 模型的效能,確保能高效應用於多平台場景。
AI 模型效能優化與資源效率提升
進行 AI 模型微型化,包括 模型壓縮、量化、剪枝、知識蒸餾 等技術,提升推理效率並降低計算資源需求。
研究並應用 智慧運算技術與大規模模型推論規劃,提升 AI 應用的可行性與效率。
大型 AI 容器化微服務系統開發
專注於 GAI(生成式 AI)、AI 及 Edge AI 技術,設計並開發 容器化微服務系統,支援智慧機器人應用中的彈性部署與高效運行。