演算法工程師Algorithm Engineer

職位描述:
GoMore正在尋找一位熱衷於將複雜生理訊號轉化為生活洞察的演算法工程師
加入我們，工程師將不只是編寫程式碼，而是透過處理 PPG、IMU 等微機電系統訊號，定義下一代穿戴裝置的精準度基準，並致力於打造一個實證導向、高度自動化的技術環境。

我們期待您是一位 兼具 AI 模型開發能力與傳統訊號處理底子、細心嚴謹且善用工具提升開發效率 的工程師。

工作職責:
•核心演算法研發：設計並優化穿戴裝置中的生理（如心率、壓力）與運動指標演算法
•多維度感測器融合：分析 PPG、IMU、GPS 及氣壓計等多元數據，從雜訊中提取高價值的生理特徵
•AI 驅動開發實踐：運用 Claude Code/Antigravity 等 AI 協作工具進行高效能程式碼編寫與架構重構，提升開發量能
•品質保證與自動化：建立演算法的自動化測試框架（Unit Test / Integration Test），確保在各種動態場景下的演算法性能表現
•端到端系統整合：與軟體團隊協作，確保演算法在資源受限的 MCU 平台上展現優異效能
•技術迭代與監控：持續追蹤演算法在實務環境中的表現，並透過數據回饋進行模型微調
確性。
•不斷監控和評估演算法性能，並進行改進和更新以滿足產品需求。
•進行測試和驗證，確保演算法的可靠性和準確性。

我們希望您具備以下條件,不需逐項完美符合,但這些是順利上手此職務的核心能力:
【任職資格】
工作經驗:3 年 演算法開發 / 訊號處理 相關實務經驗
專業學歷:電子、電機、資訊、自動控制、醫學工程訊號處理 或相關領域;碩士尤佳(同等實務經驗亦可)
傳統訊號處理底子(必備):
具備扎實訊號處理理論與知識(濾波器設計、FFT / 時頻分析、特徵擷取等)
具備運用傳統演算法實現訊號處理之實戰經驗(濾波、特徵抽取、雜訊抑制等)
AI 模型開發能力(必備):
具備 Machine Learning / Deep Learning 模型開發經驗(資料準備、訓練、評估、調校)
能將 ML / DL 應用於訊號分類、判斷或預測等任務
編程能力:熟悉 Python(用於資料分析與建模);具 C / C++ 嵌入式部署經驗為佳
工程細膩度:細心嚴謹,重視邊界條件與資料品質,能撰寫可維護、可測試的程式碼
工具運用與效率:善用版控、自動化、AI 編碼輔助工具(Claude Code / Antigravity 等)提升開發效率
工程思維:具獨立分析與解決問題之能力,能在 AI 工具輔助下做出正確判斷而非盲從
文獻研讀:具備閱讀國際技術文獻之能力,能將學術成果轉化為工程實作
語言能力:具備良好的英文技術文獻閱讀與溝通能力

【核心技能】
訊號處理應用:具備影像、音訊或感測訊號(PPG / IMU 等)處理之實戰經驗
AI 工具應用:熟悉並能靈活運用 AI 編碼輔助工具(Claude Code、Antigravity 等)優化開發流程
自動化測試:具備撰寫自動化測試腳本之能力,重視 Code Quality 與測試覆蓋率
SDK 與工具開發:熟悉相關 tool / SDK 開發流程
跨部門溝通:能獨立進行技術研究,同時具備與跨功能團隊協作的溝通熱忱
環境適應:熟悉 Linux 開發環境與 Git CI / CD 流程

【加分條件】
以下任一項皆視為亮點,不需全部具備:
量產經驗:曾任職系統廠或 IC 設計公司,具成功量產實務經驗
技術創新:具備技術創新能力,有論文發表或專利佐證
產業資歷:穿戴式裝置、醫療器材或 IoT 產品的完整研發週期經驗
數據規模:具備處理海量感測器數據或大數據分析架構之實戰經驗
運動熱情:熱愛慢跑、單車或游泳,能將自身運動體驗轉化為產品優化建議
新創精神:對健康科技有高度熱忱,願意與團隊共同經歷產品從 0 到 1 的挑戰

為什麼選擇 GoMore?
技術驅動文化:每個工程決策都以數據與實驗為基礎,你的想法有機會直接影響產品
完整技術棧:橫跨 DSP、ML / DL、嵌入式、雲端,持續拓展技術邊界
彈性工作環境:結果導向的工作文化,支持遠端與彈性辦公
AI 工具加持:全團隊擁抱 Claude Code / Antigravity 等 AI 協作工具,享受高效率開發體驗
產品影響力:直接參與改變使用者健康習慣的穿戴裝置,從 0 到 1 共同打造