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材料之性能分析與研究開發, 數據分析支援, 材料測試與失效分析 材料選用與設計資料建置。
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1.自動化流程開發與應用 2.資料彙整分析與報表開發 3.GAI工具或流程應用與推廣 4.既有網站需求彙整與測試文件產出
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行銷數據分析與應用 1.數據報表設計與分析：協助運用 Google Analytics、Looker Studio、Power BI 等工具製作行銷成效報表，分析網站流量、轉換率、廣告成效等關鍵指標（KPI），提出優化建議以提升轉換率與行銷效益。 2.跨平台成效整合分析：整合多元平台（如FB/IG廣告、Google Ads、EDM、LINE OA等）成效，進行跨渠道廣告成效評估。 3.追蹤機制規劃與維護：協助設定並維護網站與活動的追蹤碼（GTM、GA4、Meta Pixel、UTM參數等），確保數據正確蒐集。 4.數據驅動的行銷洞察：針對使用者行為與市場趨勢進行數據探勘，提出優化建議以提升轉換率與行銷效益。
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【工作內容】 1.從事生物合成材料相關研究，熟稔FPLC儀器操作進行蛋白質分析及材料性質探討 2.進行生物分子鑑定與分析：利用各種分子生物技術，如PCR、Cloning、HPLC分析、蛋白質電泳等，鑑定與分析生物分子結構與特性，以支援相關研究計畫之進行 3.蛋白質純化與純度檢測：應用離子交換、尺寸排除、親和力層析等純化技術，提純目標蛋白質 4.撰寫研究報告及論文，與跨領域研究團隊合作，開發具商業化潛力的生技產品 【研究室簡介】 因應全球2050淨零碳排目標，產業期許以生物合成化學品替代現有石化合成化學品。 本研究室主要藉由新穎分子生物技術，開發可生產機能及高值特用化學品之微生物菌株，及其工業化生產製程，使產業能邁向循環經濟及節能減碳目標。 【亮點技術】 1.發展永續循環化學品新技術 2.生物合成機能化學品與配方系統 3.推動現有產業低碳智慧製造 【工研院材化所~熱情招募中】 我們擁有充足的研發資源，打造菁英研發環境，鼓勵創新求變，豐富技術視野 熱情邀請具材料/化學/化工/電機/AI等專業能力的你加入，展開研發菁英旅程 #綠色科技 #淨零碳排 #永續環境
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1. 參與 AI、新創與創新產業相關活動與創新場域運作 2. 接觸新創團隊、創新社群與國際交流活動，了解新創生態系運作模式 3. 研究國內外 AI 新創、創新產業與新興科技發展趨勢 4. 參與創新專案、活動企劃與生態系相關交流合作 5. 參與簡報、內容製作與創新議題資料研究整理 關於我們 工研院產業服務中心為工研院對外鏈結與產業服務的重要窗口，致力於推動新創生態系發展、國際創新合作與跨域產業鏈結。透過全台專業場域經營、創新育成與國際資源串聯，協助企業、新創團隊及創新人才接軌市場與全球產業趨勢。
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進行大型政府專案運作活動籌備與執行 行銷宣傳協作： 協助社群媒體貼文內容整理、宣傳素材之初步編輯與維護。 內部行政支援： 協助計畫相關文書處理、會議記錄。 廠商執行協作： 負責對接活動公司，監控現場進度。 場域營運輔助： 協助場域設備巡檢、空間導引及臨時交辦之庶務性工作。 專案進度追蹤： 協助計畫主持人追蹤各項待辦清單執行狀況。
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1. 參與 AI、新創與創新產業相關活動與創新場域運作 2. 接觸新創團隊、創新社群與國際交流活動，了解新創生態系運作模式 3. 研究國內外 AI 新創、創新產業與新興科技發展趨勢 4. 參與創新專案、活動企劃與生態系相關交流合作 5. 參與簡報、內容製作與創新議題資料研究整理 關於我們 工研院產業服務中心為工研院對外鏈結與產業服務的重要窗口，致力於推動新創生態系發展、國際創新合作與跨域產業鏈結。透過全台專業場域經營、創新育成與國際資源串聯，協助企業、新創團隊及創新人才接軌市場與全球產業趨勢。
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《工作內容》 1.使用 ROS / ROS2 平台，建置服務型機器人系統架構，負責嵌入式系統與機器人控制模組之開發、整合與部署。 2.進行嵌入式系統與機器人硬體整合，串接感測器與驅動控制器並執行系統整合測試與除錯。 3.於嵌入式平台上，進行AI應用部署、開發與效能最佳化。 《職務亮點/優勢》 打造MIT的可信賴機器人，能知道誰是主人，國台語交談，並經由VLA或強化學習讓機器人可作執行動作 嵌入式 AI 與邊緣運算實務，於嵌入式平台上進行 AI 應用部署與效能優化，培養嵌入式系統結合 AI 的實務經驗，符合未來服務型機器人與智慧設備發展趨勢。
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【工作內容】 本職務負責開發與整合以大型語言模型（LLM）為核心之 AI 客服與智慧互動系統，包含 RAG 架構、AI Agent、地端部署服務及多語言應用。工作內容涵蓋知識檢索、即時通訊整合，以及將語音與對話系統導入實體客服或陪伴型機器人，並與專案團隊及合作單位協作，確保系統穩定運作並符合政府與長照場域需求。 【職務亮點／優勢】 1. 可參與從 LLM、RAG 與 AI Agent 設計，到地端部署與實體機器人整合的端到端 AI 系統建置，而非僅限模型實驗。 2. 參與部署於醫療、長期照護及政府服務場域之 AI 客服與陪伴系統，直接產生公共服務與社會價值。 3. 與學術單位合作，實際投入國語、台語、客語等多語言 AI 系統之開發與落地。 4. 實作任務型與關懷型 AI Agent，並將其部署於實體服務型或陪伴型機器人。 5. 累積符合資安、地端部署、系統穩定性與法規要求之政府專案 AI 系統經驗。 6. 依專案成果與技術貢獻，可進一步發展至系統架構設計、應用型研究或領域 AI 技術主導角色。
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您將肩負 ISTI 各項管理機制與企畫規劃的關鍵任務，歡迎對組織發展充滿熱情、具備優異邏輯思維與管理能力的專業人士加入我們，與我們一起 以 ISTI 為支點，助推台灣產業改變世界。 【關鍵職責】 01. 組織發展與機制建構：制定、執行並管控組織運作所需機制或規章辦法，推動組織朝願景前進。 02. 策略成果分析與呈現：整合組織經營成果，透過簡報、數據視覺化、infographic 讓績效更具影響力。 03. 高階與跨部門任務支援：協助主管推進單位共通性企劃與推動工作，參與重要會議規劃與執行。 【關於我們】 工研院產業科技國際策略發展所（簡稱：產科國際所 ISTI）是臺灣產業的重要國際智庫，並以「ISTI 為支點，助推臺灣產業改變世界」作為 2030 年願景。 產科國際所致力於從全球視角出發，結合歐洲、美洲、日本及東南亞等駐外據點之國際網脈，協助臺灣產業掌握關鍵趨勢、鏈結國際資源，並形塑具前瞻性的產業發展策略。 旗下經營的 IEK 產業情報網 (http://ieknet.iek.org.tw/) ，系統性整合長期產業研究能量、關鍵數據與方法論，以智庫級洞察支援企業策略決策，是國內產業情報資料庫的領導品牌。
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【工作內容】 結合作業研究(OR)、數學建模與資料工程，開發高效能AI演算法，確保模型能與現有的應用系統無縫對接，轉化為可落地產品，將AI技術轉化為商業價值。 1.演算法設計建模、開發與優化：根據場域需求選擇合適的數學模型及演算法，完成建模與演算法之設計與實作和優化， 並監控模型上線後表現，進行參數調優與版本迭代。 2.數據與資料建構：設計多元格式異質資料(如：結構化、非結構化之物聯網感測器數據、歷史交易紀錄)的採集與清洗方式， 並執行資料蒐集、清洗、特徵工程。 3.系統整合對接：開發AI模型與前端應用系統及後端資料庫(如：SQL、Oracle)的串接程式及模型整合介面，確保AI模型推論功能的可用性、穩定性與效率。 4.趨勢應用與導入：追蹤AI發展(如：AI Agents,多模態技術)，掌握技術新趨勢，並結合產業需求規劃技術發展方向，再開發後導入至實證場域。 【需求條件】 1.具開發大型AI領域系統經驗，或曾參與大型國科會或科專計畫，運用Python、C相關(C、C++、C#)或R語言發展AI演算法，應用於大型語言模型(LLM)微調、多視角整合之電腦視覺影像判斷與空間理解、協作機器人、物流/製造場域自動化系統、Edge AI部署、大型路網或交通量指派等實例；有封裝演算法與應用系統串接的實戰經驗者，熟習LLM應用框架、PyTorch、TensorFlow、RAG架構者尤佳。 2.數學建模知識：具備線性代數、機率統計、數值分析知識，具ILOG CPLEX、Gurobi Optimizer等工具實務運用經驗。 3.核心程式開發能力：熟稔Python、C相關(C、C++、C#)或R語言程式，及RESTful API 設計、資料庫架構與Linux開發環境。 4.資料處理能力：具備處理海量數據及基本數據視覺化能力。 5.軟實力：具備熱忱學習態度，快速掌握新技術，能編寫技術文件，並將商業需求轉化為技術規格；同時擁有良好的邏輯思維與跨部門溝通和團隊合作能力。
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【工作內容】 結合軟硬體協同設計、作業研究(Operation Research)、數學建模與資料工程，開發專為AI晶片加速推論與強化硬體效能的演算法與中介軟體，於特定晶片硬體架構優化任務部署、模型量化壓縮與優化。 1.AI晶片中介軟體演算法設計與開發：設計與發展適合特定硬體加速器(如：NPU/GPU/FPGA)的模型量化(Quantization)、剪枝(Pruning)、任務指派與資源配置演算法，監控並優化模型表現，完成版本迭代。 2.數據資料建構與模擬：依據AI晶片與加速器之推論中介軟體框架與流程，利用AI技術建模，並於模擬環境預測效能與資料清洗，再依據實體硬體資源規格採集並統計分析效能運算數據。 3.模型部署與系統整合：部署AI模型及演算法於Mini Data Center或Edge AI平台，開發高效能硬體抽象層或驅動串接程式。 4.趨勢應用與導入：追蹤研析AI加速器發展趨勢，並據以發展新興技術，以運用於實證場域。 【需求條件】 1.精通Python、C相關(C、C++、C#)程式語言與Linux開發環境，熟悉各式AI加速器底層推論框架，通用框架如：vLLM、llama.cpp、ONNX Runtime等；專用框架如：PyTorch、ONNX、TensorRT、Triton Inference Server、OpenVINO等；有封裝演算法與應用系統串接的實戰經驗、熟習LLM、VLA、RAG者尤佳。 2.具備數位電路架構、記憶體頻寬限制，及訊號處理或電腦視覺之專業知識，以及IC設計所產生的結構化數據處理經驗，並能與硬體協作調優系統效能。 3.擁有處理海量數據及基本數據視覺化能力。 4.熱忱學習，可快速掌握新技術，能規劃技術規格，編寫技術文件，並轉化實作為技術產品；同時擁有良好的邏輯思維與跨部門溝通和團隊合作能力。
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