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  • 水電半技工
  • 企業名 鈞展企業社
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 日薪1568~0元
  • 工作內容 衛浴/燈具設備安裝、配管配線、水電維修、工作環境整理，細心處理分配到的工作項目，了解基本工具名稱及使用方式。
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    • 鈞展企業社-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • 工研院資通所_機構設計派遣人員(U2，工作地點:台南六甲地區） 面試心得
  • 企業名 美程科技股份有限公司
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 月薪36000~55000元
  • 工作內容 負責自動化設備之機構設計與電控整合， 工作內容包含： 1. 自動化設備機構設計、組裝與調整（治具/模組設計，Fixture/Module Design） 2. 電氣配盤規劃與元件選用（馬達、變頻器、感測器等） 3. 配合進行PLC控制邏輯調整與I/O測試 4. 設備試車（Run-off）與性能驗證，確保運作穩定 5. 異常分析與故障排除（機構/電氣整合問題，Troubleshooting） 6. 現場設備安裝、定位與客戶端試車（Site Acceptance Test, SAT） 7. 撰寫技術文件（操作手冊、維護說明、測試報告）
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    • 美程科技股份有限公司-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • 工研院資通所_機電整合實習生(工作地點: 台南六甲)(U207) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪220~0元
  • 工作內容 協助自動化設備之機構組裝與電控整合，在工程師指導下參與實務操作，具體任務包含： 1. 協助自動化設備機構組裝與調整（治具/模組，Fixture/Module） 2. 協助電氣配線與元件確認（馬達、感測器、變頻器等） 3. 配合工程師進行PLC I/O測試與控制邏輯驗證 4. 參與設備試車（Run-off）與性能驗收（Factory Acceptance Test, FAT）流程觀摩與記錄 5. 協助異常現象記錄與初步分析（機構/電氣，Troubleshooting輔助） 6. 撰寫技術文件（操作紀錄、測試報告等）
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  • 工研院南分院_電控軟體開發工程師(六甲/L100) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪220~0元
  • 工作內容 負責高精密自動化設備的控制系統開發，從底層運動控制、影像處理到上層 UI 介面的整合，並確保混合平台（C++ / C#）在高時效性（Real-time）環境下的穩定運作，需熟悉包含以下至少一項技術能力： 1. C# WinForm 開發，熟練介面佈局與多執行緒控制。 2. C/C++ 混合平台整合實務經驗，熟悉記憶體管理與指標操作，優化底層運算效能。 3. 運動控制系統 (PC/PLC-Based)，熟悉通訊協定或硬體控制卡應用，具備 PID 參數調校、路徑規劃與多軸同步控制經驗。 4. 影像辨識與視覺整合，熟練視覺函式庫，具備幾何定位、尺寸量測與校正經驗。 5. 工業通訊 (必備基礎)，熟悉 TCP/IP, Modbus, RS232/485 等設備聯網。
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  • 工研院資通所_機器人視覺語言模型(VLM)實習生(工作地點: 新竹竹東/台南六甲) (U205) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪220~0元
  • 工作內容 參與以 VLM（視覺語言模型）為核心的機器人任務規劃系統開發，探索如何讓機器人「看懂環境、聽懂指令、做出行動」，具體任務包含： 1. 研讀 VLM / VLA（Vision-Language-Action）相關論文，並進行關鍵技術實作與驗證 2. 設計 Prompt 策略，將自然語言或視覺輸入拆解為機器人可執行的動作序列（Action + 參數） 3. 協助建構任務規劃模組，串接 VLM 推論結果與機器人動作夾帶參數的執行框架 4. 使用 NVIDIA Omniverse Isaac Sim 進行機器人模擬，驗證任務規劃正確性 5. 撰寫技術文件，記錄模型設計、Prompt 工程與測試結果
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  • 工研院資通所_機器人控制策略模型訓練實習生(工作地點: 新竹竹東/台南六甲)(U206) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪220~0元
  • 工作內容 研讀並實作相關 RL、IL 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，用於模仿學習模型訓練 3. 實作 Sim-to-Real 轉移流程，包含領域隨機化、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
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