GOLF (Gap of Learning Field) 學用接軌聯盟

1.3D列印 : 協助3D列印工件修整 , 噴漆 , 組裝等等. 2.NC : 協助工件掃面上機台、工件毛邊修整、殘膠去除、攻牙..等。 3.後處理 : 協助工件研磨、噴漆、拋光、印刷、組裝...等 4.執行主管交辦事項 ※學年實習2025/08~2026/08，需每周至少四天全天上班 ※可配合實習學分簽約 (上班時間8：00~17:00 一小時彈性 9:00~18:00)

1. 協助行銷專案搜集市場資料、數據統整及分析。 2. 協助行銷專案文案發想與撰寫、各式活動規劃、執行及結案處理作業。 3. 協助行銷專案內部與外部客戶、廠商開發及溝通。 4. 協助行銷專案行政庶務、文件建檔、歸檔相關工作。 5. 其他主管交辦事項。

1. 協助行銷專案行政庶務、文件建檔、歸檔相關工作。 2. 協助行銷專案內部與外部客戶、廠商開發及溝通。 3. 線上、線下行銷活動執行支援

1.負責5G高速通訊模組專案，優化5G模組開發流程 2.設定計畫與客戶目標整合，發揮系統模組的效能 3.分析參與人員會面對系統整體效能不如預期的問題，並且解決找出各個瓶頸

1. 影像特徵的分類、標註、討論 2. 影像特徵標註工具的測試 3. 協助完成主管交辦事項 4. 實習起訖時間:2025/03~12，每周至少配合3天

1.負責5G高速通訊模組專案，優化5G模組開發流程 2.確認產品在驗證開發過程中，面對複雜產品功能到位 3.考量各種客戶使用的情境，並且進行驗證 4.在實驗室模擬各種情境，確定產品出貨前，接受全面測試

1.5G基頻電路設計、零件選用、效能評估 2.5G基頻電路繪製與零件布局規劃 3.工廠支援試產及產線量率改善 4.基頻電路優化與測試驗證 5.提供EMI 、EMC、 ESD改善對策 6.支援產品認證除錯 7.基頻新技術的學習與開發 8.工程文件申請 9.協助工廠順利量產

1.了解AI任務需求，設計資料標註準則， 2.參與資料標註定義，並提供合理建議 3.根據特定的標註準則，對文字、圖像、音訊等形式的原始資料進行準確標註 4.設計和優化標注流程，提高標註效率和品質 5.審查其他標註者的工作以確保標註品質 6.撰寫詳細的標註文件，傳承標註經驗 7.與跨職能團隊協作，共同實現項目目標。

1. 5G RF circuit/layout design implement 2. 5G RF system architecture evaluation, RF related calibration calculation evaluation 3. 5G RF overall system performance verification and process analysis 4. Overall RF certification debugging and solution 5. LTE/WCDMA/WiFi/BT/NFC performance tuning, measurement and debugging 6. Desense debugging and solution 7. Product production on site support 8. Related BOM&Document preparation

高速通訊模組的應用情境中，雲端系統扮演重要角色 1.負責5G高速通訊模組專案，優化5G模組開發流程 2.開發模組雲端管理系統，提供客戶管理模組的工具 3.建立高速測試的雲端環境，提供高強度模組測試系統

1.了解AI任務需求，設計資料標註準則， 2.參與資料標註定義，並提供合理建議 3.根據特定的標註準則，對文字、圖像、音訊等形式的原始資料進行準確標註 4.設計和優化標注流程，提高標註效率和品質 5.審查其他標註者的工作以確保標註品質 6.撰寫詳細的標註文件，傳承標註經驗 7.與其他團隊成員合作實現專案目標

仁寶電腦集團全球化運營與永續經營，持續追求成長與創新，積極進行數位化與AI人工智能轉型，延攬同時具備業界實務經驗與學術連結能力的AI人工智能專家。我們提供您在AI職涯發展上的3項資源與優勢： 1.應用場域與豐富數據：我們深信AI必須是從實務場域與數據中不斷學習淬煉，讓您能廣泛且持續鑽研企業完整價值鏈的作業與決策全歷程大數據。 2.實踐價值與創造生態：我們強調5E的歷程與結果「工程-演進-證據-體驗-生態」(Engineering-Evolution-Evidence-Experience-Ecosystem)，引領您親身經歷從「水平通用型AI」轉化為「垂直利基型AI」的實踐過程。 3.資源整合的連結平台：我們全力由R&D(Research & Development)邁向C&D(Connect & Development)，協助您快速有效連結三個層次的AI研發資源：全球智能、專案智能、與算法智能。 工作內容 1.與AI方案設計師合作，向價值鏈各領域決策/管理/現場人員交流學習，理解其組織願景/管理目標/作業流程/經驗法則/作業痛點/效能評估/價值定位/成就需求，共同討論並定義出能持續提升領域人員能力與附加價值的AI應用議題與對應技術。 2.以實際案例為基礎，與AI方案設計師及領域專家進行深入調研，充分掌握案例相關之人理/事理/物理，並收集散佈於相關資訊系統/人員/設備的案例過程全記錄數據，以確實理解案例現狀的決策歷程，並初步展現與評估AI應用於此案例的可行性與價值。 3.建立端對端(End-to-End) AI分析流程「數據收集-數據處理-特徵工程-模型訓練-模型推論-決策建議-人機協作-行動體驗-視覺呈現」的系統化工程與快速的POC(Proof of Concept)方案驗證。 4.與數據工程師合作，整合運用先進資訊技術/認知運算技術/物聯網技術，建立企業AI下水道工程，收集散佈於相關資訊系統/人員/設備的各類型大數據。 5.與平台工程師合作，將端對端資料分析流程與服務布建於分散式運算工業互聯網平台，達到分享重用、彈性組建、與運算資源動態優化的目的。 6.與設備(或辦公)自動化工程師合作，提供模型推論的運算服務，實現數據驅動機器人(或辦公代理人)的自動化(或人機協同)決策行動。 7.協同領域專家與AI方案設計師，系統化持續收集與整理實際發生案例，建立可分享重用的「案例庫/專家庫/知識庫/算法庫/模型庫」，不斷提升作業程序的整體效能與用戶體驗。

1. 蒐集與處理相關資料 2. 確認並處理資料標記 3. 分析AI模型績效擇優算法，提出下階段改善方向 4.透過Anomaly 技術，識別出異常或缺陷的模型