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陳詩允老師實驗室 誠徵研究助理 2 名 工作內容： 我們利用微生物學和生物工程研究細菌對抗其他細菌或噬菌體的分子機制，藉此了解細菌是如何在數十億年演化的洪流中存活下來！實驗室剛獲得多年期中研院和國科會計畫，目前許多超有潛力的有趣題目期待跟您一起探討！詳細研究內容依助理的興趣和未來方向來調整，歡迎同學來信討論工作內容～ 應徵資格： 1. 具有生命科學相關學士或碩士學位 (生物化學，微生物免疫學，分子生物學，結構生物學，生物資訊和生物工程學等)。 2. 具備基本英文聽說讀寫能力。 3. 非常歡迎具有研究熱忱和立志出國深造的夥伴加入～ 薪資待遇：依中研院標準，碩士44968元起，學士38388元起。 依表現彈性調薪。 聯絡資訊 陳詩允老師 Email: syting@as.edu.tw 請以email聯繫 WebSite: http://www.thetinglab.com/ Address: 中央研究院 分子生物研究所 N312室 應備文件：請備妥 1) 個人履歷, 2) 兩位推薦人的聯絡方式, 3) 能開始工作的時間, 4) 來信請加標題 “應徵研究助理” 至陳詩允老師電子信箱。 補充說明：我們是個有活力和研究熱忱的研究團隊，許多有趣的研究題目正等待您的加入～ 截止日期：2026-12-31

郭惠思老師實驗室 誠徵研究助理2名 工作內容： 我們正在積極招募對染色質生物學、基因調控與功能性基因體學有興趣的研究助理加入團隊。理想的候選人應具備良好的組織能力，並樂於在合作型研究環境中工作。 我們研究疾病相關的染色質調控因子與組蛋白突變如何擾亂基因調控機制。研究助理將協助進行相關研究計畫，包括基本分子生物學操作、基因克隆與哺乳類細胞培養，並有機會學習CRISPR 為基礎的突變分析與基因體學相關技術。 應徵資格： 1. 具有生命科學相關學士或碩士學位（如生物學、分子生物學等）。 2. 具備良好的組織與實驗紀錄能力，做事細心，對細節有高度要求。 3. 具備良好之英文閱讀、書寫與溝通能力。 4. 具備基本分子生物學實驗技術經驗者佳，包括基因克隆與哺乳類細胞培養。 5. 可至少投入 1–2 年者優先考慮。 薪資待遇：依中研院標準，碩士44968元起，學士38388元起。 依表現彈性調薪。 聯絡資訊 郭惠思老師(Dr. Hui Si Kwok) Email: hskwok@as.edu.tw 請以email聯繫 https://www.imb.sinica.edu.tw/en/faculty/profile/hskwok.html Address: 中央研究院 分子生物研究所 應備文件：有意應徵者請以電子郵件寄送申請資料至 hskwok@as.edu.tw. 信件主旨請註明 “Research Assistant Application”. 申請資料請包含 CV and a brief statement outlining your research background, research interests and motivation for joining our lab. 補充說明： 本實驗室於 2026 年 1 月正式成立，並獲得啟動經費及核心設施經費支持。作為一個新成立的實驗室，我們正開始建立研究計畫，提供成員一個能夠共同塑造研究方向與實驗室文化的獨特機會。實驗室成員將在支持且合作的研究環境中，獲得密切且扎實的指導與培育。 申請資料將採隨到隨審方式，職缺額滿為止。本職缺可儘快到職。 非常歡迎具有研究熱忱和立志出國深造的夥伴加入! 截止日期：2026-07-31

計畫簡述：形態的可塑性是細菌適應環境的重要因素，而肽聚醣的生成及重塑在細菌形態維持上扮演關鍵角色。因此，研究細菌如何調節肽聚醣代謝，進而影響形態生成與維持的機制具有顯著意義。透過系統性探討相關研究主題，預期能對細菌抗藥性與致病機制提供重要見解。 ________________________________________ 工作內容： 1. 實驗內容包含基因工程、分生、生化與顯微攝像等。 2. 參與有利研究工作進行之活動, 包括 a. 與團隊成員討論與合作，設計優化實驗方案，貢獻創新想法。 b. 參與討論、寫作與閱讀學術論文。 c. 參與執行與維護實驗室例行事項運作。 d. 不定期參與學術會議。 ________________________________________ 應徵資格： 1. 分子生物學、生物化學、微生物學或相關專業科系畢業，具備學士或碩士學歷。 2. 具有良好的時間管理和解決問題的能力。 3. 能主動學習與具備好奇心、細心與責任感。 4. 英語能力良好。 5. 具科研工作熱忱，與一年以上工作意願; 歡迎以科研為職業目標者。 ________________________________________ 待遇、福利、工作時間： 月薪學士級研究助理 38,388，碩士級研究助理 44,968 起。職缺適用「勞動基準法」。 工作地點： 中研院生化所 台大校區紅館405實驗室 (台大生化科學所前棟)。環境良好，生活機能與交通便利。部分實驗工作需至南港院區進行。 應備文件：請備妥詳細個人履歷、自傳、未來求學或職涯規劃，及兩名推薦人聯絡方式，寄至史老師電子信箱。合格者通知面試。 聯絡人：史有伶老師 電子信箱：ylshih10@gate.sinica.edu.tw 聯絡地址：中央研究院生物化學研究所 台大校區: 臺灣大學生化科學研究所 405室 10617 臺北市羅斯福路四段一號 聯絡電話：Lab: 2366-5599 ext 5543; Office: 3366-4071

計畫簡述：細菌形態、代謝和抗藥性是相互關聯的面向，對於制病機轉、診斷和治療更具有重要意義。由於形態的可塑性能夠幫助細菌適應環境變化，而形態與肽聚醣代謝息息相關，其中的肽聚醣生成與重塑步驟關係到細胞表面結構的完整性，進而影響對抗生素的感受度。目前我們著眼於研究細菌如何透過調節肽聚醣代謝相關途徑，進而影響形態生成與維持，並預期進一步解析細菌形態、代謝和抗藥性的互動關係。 ________________________________________ 工作內容： (1) 參與計劃執行，實驗內容包含基因工程、分生、生化、顯微攝像與定量分析等。 (2) 參與有利研究工作進行之活動, 主要包括 a. 設計、執行、優化實驗方案。 b. 與團隊成員合作，參與實驗室教學。 c. 參與團隊討論，貢獻創新想法。 d. 進行文獻論文閱讀、寫作與討論。 e. 不定期參與學術會議。 f. 維護實驗室例行事項運作等。 應徵資格： (1) 分子生物學、生物化學、微生物學或相關專業科系畢業，具備博士學歷。 (2) 具科研工作熱忱，與中長期工作意願。 (3) 具有良好的時間管理和問題解決能力。 (4) 具備主動學習動機與能力、態度細心。 (5) 具備責任感和團隊合作精神。 (6) 良好的英語讀寫能力。 ________________________________________ 起聘時間： 面議。 待遇、福利、工作時間： * 博士級研究人員每月起薪新台幣64711元。 * 職缺適用「勞動基準法」。 工作地點： 中研院生化所 台大校區紅館405實驗室 (台大生化科學所前棟)。環境良好，生活機能與交通便利。 應備文件：請備妥詳細個人履歷、自傳、未來求學或職涯規劃，及兩名推薦人聯絡方式，寄至史老師電子信箱。合格者通知面試。 聯絡人：史有伶老師 電子信箱：ylshih10@gate.sinica.edu.tw 聯絡地址：中央研究院生物化學研究所 台大校區: 臺灣大學生化科學研究所 405室 10617 臺北市羅斯福路四段一號 聯絡電話：Lab: 2366-5599 ext 5543; Office: 3366-4071

研究主題：人工智慧驅動的蛋白質設計與泛素系統調控機制 中央研究院生物化學研究所 吳昆峯博士研究團隊(https://kpwulab.com/) 致力於結合人工智慧（AI）與結構生物學技術，發展自主開發的 AI 工具以解析蛋白質結構、設計新型結合體，並應用於探討 泛素（ubiquitin）系統的調控與功能機制。 近年來，本實驗室以跨領域策略結合 AI 蛋白質設計與結構生物學研究，利用大量人工智慧工具進行蛋白質設計（ACS Synthetic Biology 2023, JACS 2026）與藥物篩選（Journal of Biological Chemistry 2025），並應用精準的 蛋白質循理性設計（Journal of Molecular Biology 2023），開發具有強效抑制功能與穩定性的設計蛋白質。
 同時，我們採用多項結構生物學新穎技術，包括 冷凍電子顯微鏡、蛋白質結晶學，以及 AI-加速之NMR 數據收集與分析，以加速蛋白質結構與功能設計之研究進程。這些技術整合使我們能深度解析泛素系統酵素的活化機制與調控模式，建立 AI 與實驗驅動的完整研究框架。 本實驗室獲多項中研院計畫補助，包括： 深耕計畫（2026–2030） 人工智慧與蛋白質設計計畫（2025–2027） 關鍵突破種子計畫（2026–2027，協同主持人） 提供穩定的研究環境與多元的跨領域合作機會。 【主要職責】 開發與應用 AI 或機器學習方法於蛋白質結構、交互作用與功能預測 與團隊成員協作，整合計算與實驗數據以推進研究計畫 撰寫論文、協助研究計畫申請，並參與國際合作與學術交流 應徵資格 學歷背景：
博士學位（生物資訊、生化、結構生物學、物理化學、計算生物、人工智慧應用於生命科學或相關領域）。 核心能力：
具備獨立開發與應用人工智慧方法於蛋白質結構研究的能力。需熟悉 Python 程式語言與 PyTorch 深度學習框架 理解 深度學習（Deep Learning）基本理論。 資料與架構理解：
熟悉蛋白質結構與生物物理概念或其他結構操作工具。 運算環境與工程實務：
具備 Linux 環境操作經驗。具雲端運算或 GPU 訓練經驗者尤佳。 研究整合能力：
能將 AI 模型輸出與實驗資料整合分析，用於預測、設計或解釋蛋白質交互作用。 研究成果與學術表現：
曾發表相關領域研究成果（AI蛋白質設計、結構預測、分子建模、生物物理分析或泛素系統研究），具論文紀錄或程式開源經驗者優先。 人格特質與合作精神：
具獨立研究思考能力、責任感與團隊協作精神，樂於在跨領域環境中溝通合作，並能與實驗團隊密切配合，推動 AI 與結構生物學之整合研究。 待遇與福利 中央研究院 生物化學研究所（台北南港）
薪資從64711 起聘，依中央研究院及規定，並視經驗調整，表現良好可彈性調薪。 本職缺適用「勞動基準法」，可依經歷調薪或彈性敘薪，享勞健保及1.5月年終獎金。 可入職時間: 115年3月1日起 【申請資料】 個人履歷（含學經歷、研究摘要、發表論文列表） 三位推薦人之聯絡方式（姓名、職稱、E-mail） 申請請寄至： kpwulab@gmail.com，請於信件主題註明 [應徵博士後研究員/Postdoc] 備註： 資格不符者，將主動移除信件，恕不退還申請資料。

研究主題：蛋白質純化、結構功能研究與AI輔助分析 實驗室研究主題: 蛋白質泛素化 (ubiquitination)的調節機制、泛素化相關機制之藥物開發。 實驗室獲多項中研院計畫補助，包括： 深耕計畫（2026–2030） 人工智慧與蛋白質設計計畫（2025–2027） 關鍵突破種子計畫（2026–2027，協同主持人） 提供穩定的研究環境與多元的跨領域合作機會。 工作內容 (1) AI設計之蛋白質表達與純化 (2) 蛋白質活性、物性與化性鑑定 (3) 抑制劑/藥物等功能性實驗 (4) 其他交辦事項/執行研究計畫 以上內容可依個人技術/學術背景分配工作內容，實驗室提供完整技術訓練。 泛素(ubiquitin) 與轉錄後修飾的泛素化(ubiquitination) 影響過半的細胞內蛋白質功能與降解。 我們研究蛋白質泛素化的鏈結與疾病間的複雜關係。使用結構生物學了解細微的蛋白質之間的互動，應用最新AI技術設定蛋白質與小分子藥物，我們整合多項關鍵技術並建立分析平台，加速泛素化蛋白質數據的分析 我們提供完整的教育訓練，加入本團隊可學得多種結構生物、生物物理與生物資訊分析的關鍵技術。有助於未來職場競爭或是出國進修。 近年實驗室成員進入台大等研究所、或出國攻讀博士12人。 相關資訊請參考以下兩個連結: https://www.ibc.sinica.edu.tw/facultyV.php?type=PI&DatetimeStr=20210916145242&lang= https://kpwulab.com 待遇與福利 中央研究院 生物化學研究所（台北南港）
薪資依中央研究院規定及學歷經驗敘薪，碩士級助理起薪44968，學士級助理起薪38388 本職缺適用「勞動基準法」，可依經歷調薪或彈性敘薪，享勞健保及1.5月年終獎金。 可入職時間: 115年3月1日起 申請請寄至： kpwulab@gmail.com，請於信件主題註明 [應徵研究助理] 備註： 資格不符者，將主動移除信件，恕不退還申請資料。

參與機器學習、人工智慧、或是賽局理論相關方面的研究 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」

1. NB/DT 模組機構設計, CAD/ProE 繪圖軟體使用 2. NB/DT 專案執行 3. 新技術開發

1. Deep Learning & AI Security 2. Optimization algorithms 3. (Multimedia) Signal Processing 4. Security and Privacy for Multimedia and Networks 【應徵資格/條件】 1. 博士or碩士畢皆可 2. 數學,資訊,電機相關科系 【參考網站】http://www.iis.sinica.edu.tw/~lcs 【應徵方式】email or 電話聯絡：lcs@iis.sinica.edu.tw

我們在做的是天文望遠鏡的接收機系統（Receiver）從元件量測、整合到安裝，把訊號從天空帶回地面，變成可用的科學資料。 這份工作適合： 新鮮人：想要一份能把你訓練成「會量測、會整合、會解問題」的工程職涯起點 有經驗者：想做更完整系統、接觸國際合作、把設計做到能在極端環境穩定運行 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。

【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38388元，碩士學歷起薪44968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

研究方向：建立免疫篩選模式與藥物/功能性植化物研發，進行相關生醫研究。 工作內容 :協助執行研究計畫內容與實驗操作, 協助處理實驗室日常工作與研究項目 申請條件： 1. 生命科學、生物醫學、藥學、醫護健康等相關科系學士以上學歷 2. 具備生醫領域背景，能獨立操作免疫實驗、細胞培養, 動物實驗與分子生物學實驗 3. 做事認真負責，積極主動, 具備良好的溝通與團隊合作能力 具免疫研究或相關領域經驗者優先錄取, 並依資深研究助理起聘調整薪資 歡迎 對研究熱誠者來加入我們團隊

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、電腦視覺與電腦圖學相關之人工智慧研究計畫，協助研究問題定義、研究構想發展、方法設計與實驗規劃與執行。 協助建置、訓練與評估深度學習模型，工作內容包含資料前處理、模型實作、實驗設計、結果分析與效能比較。 參與本實驗室之核心研究議題，近期研究方向包括但不限於： (1) Video- and Music-Driven 3D Camera Motion Authoring (2) Image-Driven Motion In-Betweening (3) Text-Driven 3D Human Motion Generation (4) Music-Driven 3D Human Motion Generation (5) Motion-Driven Music Generation (6) 3D Human Mesh Recovery (7) Representation Learning 協助整理與撰寫研究成果，包含論文草稿撰寫、實驗結果整理、圖表與補充材料準備，並參與國際期刊與會議投稿。 視研究進度與計畫需求，參與研究討論、論文回覆（rebuttal/revision）及國際學術會議相關事務。 薪資：學士38388元起薪，碩士44968元起薪，博士64711元起薪，該職缺係「適用勞動基準法」

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」

Research on Optimization of Deep Learning Model Inference and Training The Computer Systems Laboratory - Machine Learning Systems team focuses on research areas including parallel and distributed computing, compilers, and computer architecture. We aim to leverage computer system technologies to accelerate the inference and training of deep learning models and develop optimizations for next-generation AI models. Our research emphasizes the following: 1. AI Model Compression and Optimization Model compression techniques (e.g., pruning and quantization) reduce the size and computational demands of AI models, which are crucial for resource-constrained platforms such as embedded systems and memory-limited AI accelerators. We aim to explore: * AI compiler: deployment methods for compressed models across servers, edge devices, and heterogeneous systems. * High performance computing: efficient execution of compressed models on processors with advanced AI extensions, e.g., Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV, and tensor-level accelerations on GPUs and NPUs. 2. AI Accelerator Design We aim to design AI accelerators for accelerating AI model inference, focusing on software and hardware co-design and co-optimization. 3. Optimization of AI Model Inference in Heterogeneous Environments Computer architectures are evolving toward heterogeneous multi-processor designs (e.g., CPUs + GPUs + AI accelerators). Integrating heterogeneous processors to execute complex models (e.g., hybrid models, multi-models, and multi-task models) with high computational efficiency poses a critical challenge. We aim to explore: * Efficient scheduling algorithms. * Parallel algorithms for the three dimensions: data parallelism, model parallelism, and tensor parallelism. 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」

【職務名稱】 感染性疾病核心設施 學/碩士級研究人員 【工作內容】 1.規劃及執行感染性疾病(BSL-2/BSL-3)相關細胞實驗及結果分析、報告撰寫。 2.協助執行感染性疾病(ABSL-2/ABSL-3)相關動物試驗及結果分析、報告撰寫。 3. 其他交辦事項。 【應徵資格】 1.具國內外大學生命科學、微生物免疫、或其他相關領域學/碩士學位，且熟悉分子生物學、免疫學、藥物/疫苗科技者尤佳。 2.具新興傳染病或高防護實驗室相關研究或動物實驗經驗者優先錄取。 3.認真積極負責、能獨立操作實驗且有團隊精神和良好溝通能力。 【工作環境】 工作時間 依本院規定。 工作地點 臺北市南港區研究院路一段130巷99號 感染性疾病核心設施 工作待遇 依本院標準支薪。學士以NT$38,948元起薪；碩士以NT$ 45,624元起薪。(依工作經歷彈性敘薪) 【受理方式】 劉博士, 02-77505815, wenchun0617@as.edu.tw 【應備文件】 1. 個人履歷 (含學經歷、專長說明等，若有海報、論文或學術期刊論文之發表，請提供附件以資參考)。 2. 自傳。 3. 最高學歷證明。 4. 兩位推薦人之聯絡方式。 5. 其他說明個人能力之輔助文件。 【應徵注意事項】 1.意者請將上述應徵資料電子檔於 2026/08/31前寄至wenchun0617@as.edu.tw。 郵件主旨請註明：應徵轉譯中心劉玟君老師實驗室學/碩士級研究人員。 2.資料審查合格者將擇優通知面試，資格未符遴選標準者恕不另通知。