多載具協同自主系統工程師 Multi-Agent Autonomy & Swarm Systems Engineer(內湖/苗栗)

【關於這個職位】
單一自主載具具備完整能力，並不代表多個自主載具可以可靠地一起完成任務。
你將參與建立多載具協同自主系統，使多個載具能根據共同任務目標進行任務分派、協同決策、隊形與空間關係管理、路徑協調與衝突消解（deconfliction），並在通訊頻寬有限、資訊延遲、封包遺失或部分成員失效的條件下持續運作。
這個職位真正的挑戰，是讓演算法在現實約束下仍然成立：中央協調可能不可用、頻寬有限、資訊具有延遲、封包可能遺失、成員可能失效，而整體系統仍必須維持可接受的協同能力。
這是一個從零建立的能力。 我們不預期候選人已經做過多機協同的完整系統——國內有這種經驗的人極少。我們預期的是紮實的控制或分散式系統基礎，加上把演算法從模擬推進到實機的意願與韌性。

【工作地點】可選擇台北內湖研發中心或苗栗市總部

【你會解決的問題】

• 多載具協同任務規劃與分散式任務分派（distributed task allocation）
• 局部資訊條件下的去中心化決策與分散式一致性（distributed consensus）
• 隊形、相對幾何關係管理與多載具軌跡協調、衝突消解
• 成員加入、離開或失效時的動態任務重分派與容錯協同
• 通訊延遲、封包遺失與頻寬受限條件下的資訊共享策略
• 大規模多智能體模擬與模擬到實機（sim-to-real）的落差收斂

【主要職責】

• 參與多智能體／協同自主系統架構的設計
• 開發分散式任務分派、協同規劃、編隊控制（formation control）或衝突消解演算法
• 建立多智能體模擬與情境式驗證環境
• 設計通訊感知（communication-aware）的分散式演算法與容錯機制
• 與感知、自主決策、導航、通訊團隊定義系統介面
• 參與多載具整合與實機測試

【必要條件】

• 熟悉 C++ 或 Python，並具備建置模擬環境的經驗
• 具備控制理論、分散式系統或最佳化其中之一的紮實基礎
• 具以下至少一項的演算法實作或模擬經驗：一致性演算法（consensus）、編隊控制、分散式最佳化、任務分派、圖論、多智能體規劃
• 能閱讀英文技術文件與論文，並具備自學新領域的能力
• 願意參與現地與多機飛行測試，能接受戶外測試的工作型態

【加分條件】

• 具多智能體系統、分散式機器人或協同自主的實作經驗
• 具多無人機或多機器人實機測試經驗
• 具備在通訊延遲、封包遺失或頻寬受限條件下設計演算法的經驗
• 熟悉分散式 MPC、CBBA、拍賣式（auction-based）任務分派或其他去中心化分派方法
• 熟悉 ROS 2／DDS 或其他分散式機器人中介軟體
• 具多智能體強化學習（MARL）研究或實作經驗
• 曾建立多架自主載具的模擬或測試環境
• 具帶領小型技術團隊的經驗

【我們提供的訓練與成長】
這個領域在國內的實務經驗累積有限。我們願意接受來自分散式系統、控制理論、作業研究、多機器人研究等相鄰背景的人選。
若你符合上述部分條件，仍歡迎投遞。我們更看重基礎能力與學習速度，而非條列符合度。
你不必獨自面對所有硬體難題。你將與具備豐富航電、飛控、通訊與系統整合經驗的團隊緊密合作，我們將共同把你的演算法推進到真實載具上。