臺北醫學大學

本中心正在開發生成式AI的產品，將於今年6月成立新創公司，徵求未來一起打拼的夥伴 需要對行銷有熱誠，以及具相關經驗人才 【工作內容】 1.研擬產品市場商業策略、收費模式 2.競爭市場與產品分析 3.協助企劃與執行市場行銷活動 4.追蹤行銷活動成效，整理報表並提出優化建議 5.維護公司網頁及社群平台（Facebook、Instagram、LinkedIn 等）內容發布與互動 6.具備基本的設計能力（如 Canva、Photoshop）協助製作簡單行銷素材 7.協助整理潛在客戶名單，進行初步聯繫與資料建檔 8.其他主管交辦事項 工作待遇：面議

1. 依臨床試驗計畫書及相關法規執行臨床試驗。 2. 依計畫執行受試者招募與訪視。 3. 臨床試驗資料管理及撰寫個案報書。 4. 監控臨床試驗之安全性並依規定進行通報。 5. 具備良好的溝通協調能力。 6. 配合臨床試驗稽核。 7. 依試驗計畫書執行檢體採樣及管理。 8. 協助臨床試驗經費核銷。

(1)巡迴全國10個縣市邀請民眾參加訪問調查。 (2)負責向民眾說明計畫內容。 (3)負責依照問卷內容，完成面對面訪問工作。 (4)負責執行簡單的身體檢測工作。

1. 耐心接聽托育人員來電或Line@諮詢，處理行政客服業務 2. 協助「臺北市育兒網」前後台維運及資料整理（熟Excel函數尤佳） 3. 製作課程物資、報表、行銷文宣等（具Canva、美編能力尤佳） 4. 週六、週日需至臺北市12行政區配合現場訓練課程執行 5. 每月結案報告撰寫、時數回報與統整資料 職缺聯繫主責:洪乙文小姐 02-2736-1661#8612；sister@tmu.edu.tw

1.執行計畫內容 2.細胞及分生實驗 3.相關交辦事項

臨床收案，研究計畫行政經費管理核銷，研究計畫執行，計劃案IRB管理及申請，檢體管理實驗協助，計畫主持人交辦臨時事項

研究主題： 癌症相關之轉譯醫學研究 職務類別 研究助理 工作待遇 週休二日，勞保、健保。薪資依大學學士級專任研究助理相 關規定支給，相關年資可累計。年終獎金 1.5 個月（依實際在職月數 比例折算）。 工作性質 全職 上班地點 臺北市信義區臺北醫學大學附設醫院臺北癌症中心轉譯實驗室 管理責任 不需負擔管理責任 出差外派 無需出差外派 上班時段 日班 休假制度 依公司規定 可上班日 不限 需求人數 1人

工作內容： 1. 協助醫學影像統整 2. 熟悉研究軟體(Matlab)及統計尤佳，有能力使用程式語言(Matlab, Python) 3. 協助研究相關業務及交辦事宜 4. 願意參與臨床相關AI與機器學習研究 學歷：學士級，電腦科學(資訊工程)背景尤佳。 工作待遇：依計畫案核定薪資，比照北醫大國科會計畫學士級專任助理薪資標準 應徵方式：請將個人履歷(附相片、學經歷相關文件) 、著作/論文清單(論文著作PDF檔等) e-mail至 陳老師 (rendell.medical@tmu.edu.tw / rendell.medical@gmail.com)，請註明［應徵北醫專任研究助理-姓名］，資料符合職務需求者將另行安排面試日期。

協助週末六、日課程執行，包含場佈、簽到、拍照、訂便當。 (每週地點不同，但範圍都在台北市各行政區域)

本中心主要開發專注於肺癌的生成式AI語言模型產品，預計今年6月成立新創公司，徵求未來一起打拼的夥伴 工作內容 1. 生成式 AI & LLM 模型開發 - 設計、訓練、部屬和優化生成式 AI 模型（GenAI），應用於智能客服、內容生成、對話系統等場景。 - 探索並應用開源 LLM（如 Llama、Mistral、Gemma），進行模型微調（PEFT）及最佳化。 - 研究並實作 Advanced RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術，提升 AI 模型在特定領域的準確性與效能。 - 採用 LangChain、LangGraph 框架開發 AI Agent，設計 Multi-Agent 系統應用。 2. 資料處理與基礎架構 - 負責 AI 訓練數據的蒐集、標註、清洗及處理，確保數據品質與模型效能。 - 利用爬蟲技術或開源數據優化模型訓練數據集。 - 設計與維護 AI 相關的數據流與基礎架構，確保 AI 部署的高效運行及生產環境穩定性。 3. 系統開發與 AI 模型部屬 - 設計與開發 AI 相關的 API，確保 AI 模型與後端系統的無縫整合。 - 熟悉雲端與邊緣運算環境，能將 AI 模型部屬至雲端（如 AWS, GCP）或 Edge device（如 ExecuTorch）。 - 使用 Docker、Kubernete 進行模型部署與自動化管理，確保系統可擴展性與高效能。 4. 技術研究與創新應用 - 研究最新的 LLM / RAG 技術論文並應用於產品開發中。 - 參與 Prompt Engineering，優化模型輸出，提升 AI 應用的準確度與流暢性。 - 與跨部門團隊合作，參與 概念驗證(POC)，推動 AI 技術的產品化落地。 必要條件 1. 專業技能與開發經驗 - 熟練 Python，具備扎實的程式設計基礎與物件導向開發經驗。 - 熟悉 深度學習框架(PyTorch)，能進行 LLM 訓練與微調（Fine-tuning）。 - 具備 RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構設計與實作經驗。 - 具備 LangChain、LangGraph 等 LLM 開發工具的使用經驗。 2. 後端與部署經驗 - 熟悉 後端 API 設計 (FastAPI, Falcon)、向量資料庫(如 Milvus, Qdrant, ChromaDB)，能建置高效能 AI 系統。 - 熟悉 Docker、Kubernetes 進行容器化開發與部屬。 - 具備雲端服務(如 AWS, GCP)部屬經驗。 3. 數據處理與系統架構 - 具備 LLM 訓練數據的清洗、篩選及增強技術，確保 AI 模型效能最佳化。 - 能設計並維護 AI 相關數據流與基礎架構，確保 AI 產品穩定運行。 加分條件 - 參與過大型 AI / NLP 項目，具備 AI 產品落地經驗。 - 具備 向量數據庫優化與檢索技術，熟悉 Hybrid Search、HyDE 檢索方法。 - 具備 LLM 微調或優化經驗，如 LoRA、QLoRA、Mixture of Experts（MoE）。 - 參與 技術社群、開源專案，或有 發表技術論文 經驗。 - 良好的英語讀寫能力，能閱讀最新 AI 相關論文與技術文件。