機器人與 Physical AI 工程師

工作內容

與團隊一起將客戶的具體任務轉化為能運作的機器人原型。追蹤從感測器輸入、感知與規劃、運動指令到實機結果的完整流程，釐清運作限制、分析失敗原因，並持續改進設計。

不要求工作經驗。 如果你能獨立開發與除錯 Web 應用程式，即使沒有機器人或硬體經驗，我們也歡迎應徵。請展示你的作品，說明程式碼如何運作，並帶著學習實機相關技術的意願加入。

我們重視的能力與態度

• 獨立實作與改進： 能完成可運作的應用程式或裝置，說明設計選擇，並查找、修正問題。個人專案、學習專案與開源貢獻都能作為能力證明。
• Web 應用程式開發能力： 若你的專長是 Web 開發，請展示串聯前端、API、後端或資料儲存的作品，並能解釋狀態管理、資料流、錯誤處理、測試與自己撰寫的程式碼。React/TypeScript、Node.js、Python 或類似技術皆可。
• 動手學習的習慣： 使用 Git 管理程式碼，閱讀文件，透過日誌與可重現的測試分析問題。Web 應用程式開發能力扎實的應徵者，不必先具備 ROS 2、C/C++ 或電子電路經驗。
• 謹慎操作實機： 了解設備限制，在通電或運轉前與團隊確認測試程序。遇到超出自身知識範圍的任務時，主動尋求協助。

發揮專長與持續學習的領域

你可以從扎實的 Web 應用程式開發能力，或已有的硬體、機器人專長切入。以下範例來自我們近期的工程文章，列出能與團隊共同學習和實作的技術，應徵前不必全部掌握。

• Web 應用程式與機器人通訊： 開發操作介面、裝置 API 與遙測儀表板。追蹤指令與實測狀態在 USB/UART、智慧伺服馬達匯流排或 CAN/CAN-FD 之間的傳遞，並區分它們與近端感測器使用的 SPI、I²C 介面。
• 機構與致動系統： 閱讀 CAD 和組裝圖，依任務分析自由度（DOF）、負載、工作範圍及扭矩與轉速限制。比較步進馬達、無刷馬達（BLDC/PMSM）、減速機、皮帶或繩索傳動，檢查背隙、編碼器位置與關節校正。
• 電子電路與電源： 根據規格書和電路圖核對電壓與接腳定義，區分 GPIO 訊號和馬達功率電路。學習 PWM、H 橋、磁場導向控制（FOC）等驅動方式，了解 DC/DC 轉換、限流，以及減速時回流至電源側的再生能量。
• 嵌入式韌體與即時控制： 以 C/C++ 開發 Pico 2、ESP32、STM32 等微控制器程式。學習 FreeRTOS 或 Zephyr 的工作排程、中斷服務常式（ISR）、佇列、信號量、互斥鎖與優先權反轉。量測控制迴路的延遲與抖動，了解 Linux PREEMPT_RT 和微控制器本地控制各自的用途。
• 機器人軟體、模擬與學習： 將 ROS 2/DDS 通訊、座標系與逆運動學連結到機器人動作。我們的 FORTE 機械手臂實驗以 MuJoCo 進行物理模擬、以 Gymnasium 建立學習環境，並用 PyTorch 實作從示範資料學習動作的行為複製（Behavioral Cloning）。學習評估記錄的軌跡，分析模擬到實機（sim-to-real）的差異。
• 裝置與運動指令安全： 理解 MQTT 裝置與主題權限，以及 ROS 2 的 DDS-Security。學習安全啟動、簽章 OTA 韌體更新與復原流程，檢查指令有效期限、防重放機制，並在動作執行前驗證 AI 產生的計畫。

加分經驗

• 使用示波器或邏輯分析儀、設計 PCB、焊接，以及製作便於維護的線束。
• 使用編碼器資料調整 PID 控制，或在負載下量測從感測器輸入到致動器動作的完整延遲。
• 相機校正，或透過可重現的日誌、資料集與測試條件分析 sim-to-real 問題。
• 排查匯流排故障、電壓驟降或馬達過熱，並在實機上驗證復原結果。

應徵時歡迎展示

請提供 Web 應用程式、GitHub 儲存庫、示範、機器人專案或簡短技術說明。介紹自己完成的部分、解決過的一個問題，以及如何驗證結果。能運作的 Web 應用程式也是很好的能力證明，不要求機器人作品集或任職經歷。必要時可附上照片、影片或 CAD 檔案。

閱讀近期技術文章

這些文章介紹我們的原型開發與相關技術研究。文章討論的技術不代表已全部部署到客戶系統中。

• Physical AI 硬體：馬達、致動器與驗證
• 機器人電子電路、控制器與電源
• 機器人 RTOS：排程、中斷與控制
• Physical AI 安全：裝置、指令與復原
• FORTE 機械手臂開發：MuJoCo、行為複製與硬體