交大專區

邀請成為國內少數具〝高功率〝等級儲能轉換器技術開發及實場建置經驗的團隊夥伴。 研發項目包括： 1.中大型電力轉換器之硬體電路開發 2.電力轉換器韌體設計與軟體撰寫開發 3.電力轉換器整合測試

一、進廠實地考察 1. 瞭解國內藥廠生產流程，包含固體製劑、原料藥 API、高分子微球及無菌製程等。 2. 分析各階段設備運作及品質控管方式，掌握整體製造過程。 二、資料蒐集與分析 1. 收集製程相關數據，如機台參數、環境參數、光譜原始訊號及批次紀錄等。 2. 進行資料前處理與清洗，確保數據品質完備。 3. 利用統計方法和機器學習工具，如深度學習模型，建立製程監控系統，包含粒徑預測、成分濃度預測及CQA/CMA關聯性分析等功能。 三、光譜分析技術應用 1. 掌握光譜分析技術，如Raman、NIR、FTIR等。 2. 開發多元訊號處理與化學計量模型，提升製程優化效能。 3. 結合光譜數據及製程參數，實現對產品品質的線上監測。 四、客製化 AI 模組開發 1. 與客戶共同討論並定義 AI 模組與 PAT 系統規格。 2. 根據藥廠需求設計與開發專屬 AI 解決方案，涵蓋從原料進料到成品出廠的全程製程監控與優化。 3. 透過技術文件撰寫、驗證報告編纂及規格書製作，確保系統順利移轉予藥廠客戶。 五、專案執行與維護 1. 落實所開發 AI 模組於真實產線環境中，並評估其效能。 2. 根據生產狀況及品質數據，提供持續性的製程優化建議。 3. 提供技術支援與維護服務，確保系統穩定運行。 六、成果分享與合作 1. 與客戶共同舉辦成果發表會，分享 AI 技術在製藥產業的應用效益。 2. 協助促進國內外藥廠合作，分享經驗與知識，共創雙贏局面。

此職位將擔任團隊與藥廠間之重要橋樑，確保 AI、光譜分析及智慧製程(PAT) 之順利實施。 主要工作內容如下： 1. 客戶成功與需求管理 (a) 實地訪查藥廠產線，瞭解工廠流程、製程痛點及真實需求。 (b) 籌劃並主持需求訪談、問題盤點與技術評估會議。 (c) 與客戶共同界定交付內容、規格和驗證標準(KPIs、CQAs、PAT介接需求)。 (d) 持續追蹤客戶滿意度，解決難題並確保技術成功採用。 2. 專案協作與落地推動 (a) 作為工研院技術團隊(AI/光譜分析/製程工程)與藥廠間的主要溝通管道。 (b) 轉譯客戶需求為可執行之技術規格。 (c)整合資料流、產線流程和設備限制，提出技術文件。 (d) 推動測試、示範、原型機驗證及生產線導入，確保專案按時、高質量完成。 3. 教育訓練與採用推廣 (a) 助理規劃及執行客戶教育訓練(使用說明、警示、報表、模型結果解讀等)。 (b) 協助建立最佳實務，使客戶團隊能獨立操作系統。 (c) 促進長期合作與後續擴充套件專案機會。 4. 問題診斷與技術反饋 (a) 蒐集客戶端產線問題、AI模型使用情境和光譜訊號異常等資訊。 (b) 彙整為技術回饋(Tech Feedback) 提供給算法團隊與系統團隊。 (c) 作為產品升級和技術進步的關鍵橋樑。

1.冷凍空調與熱流相關實驗設計與架設 2.計算流體力學(CFD)分析與熱傳模型建立 3.研讀與彙整冷凍空調與熱流相關技術文獻與專利

1.能源管理控制策略設計 2.智慧化控制系統整合等

1.機電控制，使用微控制器應用於嵌入式系統。 2.使用C語言、Python語言與機器學習工具。 3.採用機器學習工具分析機電系統數據，並應用於機電控制。

1. 建立免疫細胞生產及分析方法。 2. 建立外泌體生產及分析方法。 3. 協助細胞/外泌體相關技術商品化。 4. 協助解決使用者遭遇困難。 此職位旨在建立具國際競爭力之技術門檻，並推進商品化

主要負責： 一、奈微米磁性粒子製備 製備各類奈米與微米級磁性粒子，以滿足不同生醫應用的需求。 二、高分子合成 合成高分子及混成材料，以滿足不同生醫應用的需求。 三、材料表面改質與生物分子修飾 材料表面官能化及生物分子修飾，如蛋白質、抗體或核酸等進行生醫應用。 四、材料保存與分析 針對特定生醫應用，建立材料保存及分析方法，以評估其安全性、有效性、以及安定性。 我們徵求富有熱忱、具創新思維、並能獨立作業的夥伴加入我們的團隊。如果你具有材料科學或化學等相關背景，並對材料應用於細胞/外泌體市場充滿興趣，歡迎申請此副研究員一職。

1. 半導體晶圓的光學檢測技術研發及系統開發。 2. 光學鏡片的光學檢測技術研發及系統開發。 3. 光學檢測服務。

1. 儲能設備設計、開發及測試，整合電機控制系統與自動化技術。 2. 新穎能源技術與前瞻性儲能方案開發。 3. 提供客戶技術支援與諮詢服務。

擬參與計畫及工作內容： 1.協助建立免疫細胞生產及分析方法。 2.協助建立外泌體生產及分析方法。 3.視實驗需求可配合彈性加班。 此職位旨在建立具國際競爭力之技術門檻，並推進商品化。

執行工具機相關精度檢測作業： 1. 進行三軸、四軸及五軸車床/銑床的精度量測。 2. 利用雷射干涉儀進行線性（單軸、多軸及對角線）、循圓與旋轉軸的精度檢測。 3. 進行靜態幾何量測以確認工具機的空間位置與姿態。 4. 應用IBS 5軸同步量測技術執行檢測。 5. 應用LION主軸迴轉精度與溫升熱變形分析儀執行檢測。 6. 量測資料分析、報表輸出及TAF管理系統驗證。

1.資料處理與分析應用：進行電力系統相關資料之整理、清洗與分析，包括系統模型資料、量測資料及模擬結果，支援研究分析、技術報告撰寫與成果展示 2.電力系統模型建置與驗證：利用數學軟體與程式語言建構電力網路模型，進行多元情境的模擬分析，確保模型的合理性與準確性 3.電力潮流及穩定度分析：執行電力系統負載潮流計算、短路故障分析及電壓／穩定度評估等工作，支援電力工程相關技術研究與開發 4.自動化模擬與程式開發：開發電力系統模擬分析之自動化程式與工具，整合電力系統軟體、資料庫與程式語言，以提升大量情境分析、參數掃描與研究效率 5.配電系統電力議題研析：研析配電系統在電壓控制、保護協調、功率品質及系統可靠度等相關電力議題，提出技術分析結果與改善建議

1.電力供需模型建置與維護：協助建立、更新與維護電力供需評估模型，涵蓋發發電結構、負載成長、再生能源與儲能要素，支援電力系統規劃與能源政策研析 2.電力供需情境模擬與結果分析：針對不同能源轉型、電力需求成長、極端氣候與政策假設條件，進行電力供需情境模擬，並執行模型結果合理性檢核與比較分析與風險評估，並提出分析結論與建議 3.國際電力調度與技術規範研析：蒐集與研析國際電力調度機制及相關技術與法規規範（如Grid Code、併網技術要求等），作為國內制度設計與供需模型建構之參考 4.電力系統分析報告與學術成果撰寫：撰寫各式電力供需與系統分析技術報告、研究成果文件，並參與期刊論文或研討會論文之撰寫與投稿，協助研究成果對外發表

1.電力設備運轉與維護數據統計分析：蒐集、整理與分析電力設備之運轉、維修與保養相關資料，進行設備故障率及維修頻率等統計分析，支援設備運維策略與管理決策 2.電力設備狀態分析：依據設備維運資料、歷史運轉紀錄及檢測結果，進行電力設備狀態分析，研析設備劣化趨勢與潛在風險，協助建立狀態導向維護（CBM）或預防性維護之分析方法 3.電力設備故障診斷與原因研析：針對電力設備故障案例，進行故障型態分類與根因分析，支援故障診斷或分析流程之建立，並提出改善建議以降低重複故障發生風險 4.數據分析模型與工具開發：運用統計分析、資料探勘或機器學習方法，開發電力設備運維數據分析模型與工具，以提升設備狀態判識與故障預警能力

1.執行固態胺碳捕捉技術研發，包含吸附劑製備、材料改質及二氧化碳吸脫附性能測試 2.規劃與建置固態胺碳捕捉系統，整合吸附模組與操作條件，支援技術放大與實證應用 3.設計碳捕捉系統實驗流程，執行整體效能測試與評估，分析捕捉效率與能耗表現

工研院為廣納多元人才，特別規劃原住民徵才專區，歡迎具原住民身分的您一起加入工研院大家庭！ 維持國家長度標準，成為頂尖技術團隊的夥伴！工作項目包括： 1. 長度量測系統(端點、刻線、角度、幾何與形貌)維持及精進。 2. 執行長度校正系統校正與研發。 3. 量測系統軟硬體優化及整合。 4. 協助技術服務與推廣，爭取業界合作計畫。 ※本職缺依據原住民族工作權保障法，如非具備該身分者，請前往其他職務應徵。 ※屬『定額僱用』員額，歡迎或優先僱用『原住民』，以盡法定義務。

【工作內容】 1.生質原料合成高分子樹脂 2.低碳環氧複合材料研究 3.無人載具特用塗料開發 4.塗膜物化性檢測與高分子材料分析 【研究室簡介】 本研究室專注於開發環保與高性能塗料技術，致力於提升材料應用價值與永續發展。以綠色化學為核心，推動塗料、樹脂等材料的創新應用，協助產業實現節能減碳與產品升級 【亮點技術】 1.高效隔熱塗料研發技術 2.環保防蝕塗料創新應用 3.低碳功能性樹脂開發技術 【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

1. 生理訊號資料處理與分析 - 負責腦波（EEG）、心電（ECG）、肌電（EMG）、呼吸、心率變異（HRV）、皮膚電反應（EDA）等訊號的前處理（濾波、去噪、特徵擷取）。 - 建立生理訊號資料標註流程與品質控管機制。 2. AI／ML 模型開發 - 針對生理訊號開發分類、預測、異常偵測、狀態辨識等模型（例如壓力分析、疲勞偵測、專注度評估）。 - 使用深度學習（CNN、RNN、Transformer 等）進行時序訊號模型訓練與最佳化。 - 持續追蹤並導入最新 Signal Processing & AI 演算法。 3. 系統整合與模組開發 - 配合軟韌體工程師整合感測器資料流（BLE / WiFi / edge device）。 - 開發可部署於 Edge AI 或雲端的訊號分析模組（Python/CPP）。 - 與後端工程師合作串接 API，確保模型可落地於產品或平台。 4. 跨部門協作 - 與產品、設計、臨床/運動科學、硬體團隊合作，定義生理數據需求與功能規格。

本實習以「系統效能觀察、問題分析與驗證」為主軸，協助團隊在自動駕駛/機器人系統情境下，於Linux與ROS 2環境建立可重現的測試流程並整理量測結果，支援日常工程驗證與效能問題釐清。 1. 協助執行效能量測與結果整理，彙整常用指標（如 latency、jitter、deadline相關現象）。 2. 協助從現象、log 與系統資源狀態整理線索，提出可驗證的假設與檢查方向。 3. 協助建立可重現的測試/驗證流程：步驟整理、環境檢查、設定與結果記錄，使結果可重現、可比較。 4. 協助ROS 2環境的整合測試與功能驗證，整理重現步驟與回報資訊。 5. 協助整理文件（README/SOP/簡易 troubleshooting），讓他人可依文件完成操作與驗證。