交大專區

1.金融交易系統開發及維護 2.日常程式排程維護 3.市場交易數據分析 4.主管交辦事項

1.數據處理與分析能力：透過用戶標籤，幫助業務團隊尋找潛力客戶 2.行銷專案效益分析：透過前端網頁蒐集資訊，尋找高含金量的行銷管道 3.數位平台優化：透過平台埋點，蒐集客戶軌跡，結合問題回饋，進行產品優化

1.客製化設備車床加工 2.在工廠內設備組裝再到客戶現場進行安裝

1.進行機械設計並輸出設計文件( 機器圖紙、外購件清單、機器操作說明書等) 2.協助機器製造、安裝等後續工作，並與相關部門做溝通

本職缺編制在實驗室，負責以下工作內容，歡迎對產品研發有高度熱情的夥伴加入。 1.新材料評估、測試、分析與選擇。 2.新配方開發研究(墨水類與塗料類配方的開發)。 3.新產品或技術的製程開發及導入。 4.制訂新產品的製造程序和檢驗標準。 5.協助量產追蹤。 6.舊產品的配方或製程改良。 7.技術文件撰寫。 8.儀器校正與維護。 9.不良品異常問題排除。

1. 執行電腦軟硬體各項設備的安裝。 2. 找出並解決電腦故障原因。 3. 幫客戶進行電腦升級分析，找出最適合的升級方案。 4. 進行電腦穩定度測試，減少客戶當機的情況。 5. 提供到府服務，讓客戶的電腦在最短時間內獲得處理。 6. 提供簡易的故障排除資訊，讓客戶也能解決簡單的問題。

1. 協助進行游泳池、水療池、三溫暖及景觀池的配管及設備按裝工程施作。 2. 與團隊協作完成專案，維持項目施工時間表的穩定性。 3. 主管交辦事宜。 歡迎您投遞履歷，加入我們的團隊！在這裡，您將有機會學習和熟悉餐廳、休閒設施相關的水電技術提升專業技能，期待與您的合作，共創佳績！

1.電腦、印表機、網路線路軟硬體安裝、維護及故障排除 2.資訊安全與網管監測相關作業 3.機房環境維護與管理 4.協助各使用單位系統操作、上線作業 5.醫院內外部資訊業務合作接洽、溝通與協調 6.醫院評鑑及衛生局督導考核。 7.公務車勤務 8.其他主管交辦事項。

1. 資料探勘與深度學習/大語言模型、多媒體社群網路與通訊網路、應用數學應用相關研究。 2. 或者具備演算法設計、圖論、最佳化、賽局理論、機器學習、深度學習、統計推論、隨機程序相關背景愛好數學。 3. 實作深度學習模型、大型語言模型等，收集資料集並進行以上模型實驗。 4. 或者有興趣網路或巨量資料分析系統實作、程式撰寫適合擬專心研究論文撰寫，未來從事學術工作者。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」 獎助生依本院獎助學金支給要點發放獎助學金 能力佳者可專案申請較優支薪標準 【應徵資格/條件】資訊電機相關領域學士或碩士在學或畢業。 【應徵方式】 意者請備個人詳細履歷、自傳及成績單寄至 dnyang@iis.sinica.edu.tw，需要面試時會主動聯絡

從事天文望遠鏡接收機系統及其元件設計、測試、整合與安裝。與工作團隊同仁清楚表達與溝通，並依據需求發展適當的接收機元件與子系統。 詳情請參閱本所網站: http://www.asiaa.sinica.edu.tw/jobopening/ad.php?i=f0adbe38d9cbec32bbee7e0e0136cd9d 待遇(依本院規定): 大學畢業: 38,388元起薪；碩士畢業: 44,968元起薪

從事 Computer Architecture 相關研究，針對 emerging technologies (例如 non-volatile memories、3D ICs) 和 modern applications (例如 machine learning、graph analytics、genome analysis等) 設計高效節能之系統，並共同撰寫論文。 可能研究主題包括 in/near-memory computing system design, machine learning acceleration and memory optimization (e.g., for LLM, recommendation system, few-shot learning, GCN, etc.), memory/storage system design for genome analysis and graph analytics. energy-efficient edge computing for AIoT, sustainable computing systems等, 有參與國內與國際合作計畫機會, 視應徵者背景及能力而定。

台灣南部生物技術中心的博士後職位將可以研究在根部發育區根分生組織生長因素1（RGF1）肽的功能。成功的候選人將可以參與下列一或數個計劃。 1. RGF1肽對根發育區活性氧（ROS）調節機制的研究。 2. 鑒定於阿拉伯芥根中RGF1受體途徑經由ROS後轉譯調控之蛋白質。 Yamada M, Han X, Benfey PN RGF1 controls root meristem size through ROS signaling. Nature. 2020 Jan;577(7788):85-88. doi: 10.1038/s41586-019-1819-6. Epub 2019 Dec 4. https://www.nature.com/articles/s41586-019-1819-6 我們的研究所位於台南（台灣南部）。 這裡的生活費用是合理的，且一年四季氣候溫暖，治安良好。 本院大樓於2020年底新落成，位於台南高鐵站附近，地理位置非常方便。 此外，除了嶄新的大樓及良好的工作環境，本院的研究設施同時也具備先進的水平。 應徵資格： 該職位需要具有轉錄組、代謝組、蛋白質組學或生物化學背景的候選人。 優秀的溝通和人際交往能力以及良好的英語口語、閱讀和寫作能力是必不可少的。 薪資： 博士：64,711元起薪，並依年資調整。本職務係適用勞動基準法。 有意願者請檢附以下資料，Email至 masyamad4@gmail.com 1) a cover letter summarizing your research interests, career goals, and motivation to join in my lab 2) potential start date 3) a CV 4) contact information of two references 符合資格之人選將採Skype 英文面試。 聯絡人：山田昌史 Masashi Yamada 聯絡電話：06-3032280 #216 聯絡地址：台南市歸仁區歸仁13路一段100號 https://abrc.sinica.edu.tw/facultyE/?id=masyamad

從事 Wireless Communications (e.g., MIMO communication, RIS communication, integrated sensing and communication, satellite communication, semantic communication), Machine Learning in Communications and Networking (e.g., wireless-empowered federated learning) 等相關領域之研究及論文發表。 依中央研究院規定。碩士級專任研究助理月薪$43624元起，學士級專任研究助理月薪$37240元起，享勞健保與年終獎金1.5個月。適用勞動基準法。 **兼任助理(在學之學、碩、博士班學生)支領獎助學金每月$6000-$30000。

【職務內容】 負責中央研究院數位文化中心系統維運與開發資訊工作，職務細項如下： 1.作業系統、虛擬環境、網站與資料庫架設與維護 2.系統與資料的備份與還原 3.資訊安全檢測與問題排除 4.系統與網路運作狀況監控與效能調整 5.協助軟硬體安裝與問題排除 【申請資格】 電腦專長：具 Liunx、Apache、Database 維護經驗， 電腦網路基礎知識 －加分條件項目－ 1. 具 VM 或 container 使用經驗。 2. 系統、資安、網路、程式相關證照 3. 系統分析與規劃經驗 4. 熟悉 haproxy、firewall 等網路服務管理 5. 程式開發 其他： 1. 認真負責、具團隊合作精神，並樂於和別人溝通，主動協助其他工作。 2. 具有獨立工作、思考及解決問題的能力。 3. 可配合公司需要積極學習者與創新者佳。 4. 準時上下班，不需加班。 【注意事項】 工作地點：中央研究院數位文化中心（中央研究院歷史語言研究所研究大樓五樓） 薪資：依本院專任助理薪資標準：大學學歷起薪37240元，碩士學歷起薪43624元。 【應徵方式】 意者請先至「數位文化中心」官方網站（http://www.ascdc.sinica.edu.tw）瀏覽相關資訊，並將履歷、自傳、成績單、作品集及相關技能之說明寄至陳先生電子郵件信箱：chen21019@gate.sinica.edu.tw。信件主旨請註明「應徵數位文化中心（系統管理工程師）＿姓名」。先到先審，適合者將另行通知面試時間。

*研究方向: 探索中草藥及腸道菌應用於癌症治療與臨床應用之潛能 *博士後研究員需求- 具小鼠癌症疾病模式建立經驗, 或是大數據分析經驗 *碩士級助理需求- 1. 有動物實驗操作經驗 2. 細胞培養，操作一般分生與生化實驗 3. 安排、聯繫並執行研究計畫，進行計畫內容工作項目、文獻彙整、撰寫實驗記錄 4. 協助處理實驗室日常事務 *學士級助理需求- 1. 有細胞培養及分生操作經驗 2. 不排斥動物實驗操作 3. 安排、聯繫並執行研究計畫，進行計畫內容工作項目、撰寫研究成果報告 4. 協助處理實驗室日常事務

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

參與多媒體技術、人工智慧與機器學習相關研究，近期本實驗室的研究議題著重於: (1) Image-Driven Motion In-Betweening; (2) Text-Driven 3D Human Motion Generation; (3) Music-Driven 3D Human Motion Generation; (4) 3D Human Mesh Recovery; (5) 3D Animal Mesh Recovery; and (6) Representation Learning。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

我們正在尋找具備 GPU 程式設計能力的工程師，加入快速密碼學實驗室，共同開發與實作平行化破密演算法。此職位需運用 Nvidia CUDA 技術實作密碼系統分析，目標為加速密碼演算法的運算與破解流程，提升研究效率與創新突破。主要任務包括： • 使用 CUDA 技術進行平行化密碼破解實作 : 平行破密實作 (需使用 CUDA GPU programming) • 優化 GPU 演算法效能，提升執行效率 • 協助設計高效能密碼分析工具 • 撰寫實驗報告與程式開發文件 薪資：薪資依能力面議調整，具競爭力與彈性，並依資訊服務處業務費項下資訊人員支薪標準表或中央研究院博士級約聘人員核薪標準表支應。週休二日，享勞健保、年終獎金、每年免費健康檢查一次、依勞基法規定休假。

參與包含深度強化式學習、搜尋演算法、人工智慧、電腦遊戲、大語言模型等研究。研究主題為應用深度強化式學習於電腦遊戲(如棋盤類遊戲、電玩遊戲等)、機器人操作等應用。工作內容包含研讀論文、資料分析、系統實作、論文撰寫及協助計畫進行之工作等。適合未來計劃出國或從事學術工作者，可以在實驗室有豐富研究經驗及論文發表機會。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」