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我們正在尋找一位具備扎實後端開發經驗的資深工程師，擅長 .NET Core 架構與系統重構，並熟悉分散式系統設計與高併發處理。您將參與企業關鍵系統的開發與維運，並與前端、DevOps、產品團隊密切合作，共同打造高穩定、高效能的服務平台。 【工作內容】 1. 負責智慧城市與智慧交通相關平台之後端功能開發與維護，涵蓋 .NET Core 系統的建置、優化與重構。 2. 與數據團隊緊密合作，設計並提供高品質、低延遲的即時資料服務。 3. 規劃與實作具擴展性之分布式系統架構，支援高併發與高效能應用場景。 4. 撰寫與維護單元測試，確保系統穩定性與程式碼品質，提升整體開發效率與可靠性。

參與B5G/6G/低軌衛星通訊前端控制開發，包含下列任一工作: 1. 射頻前端模組軟韌體開發。 2. 陣列天線控制演算法開發。 3. 通訊系統整合驗證。

1. 測試、修正、設計、開發網站前端介面、網路程式等 2. 進行網頁程式的需求分析，並圖像化前端設計 3. 與後端工程師協力開發網頁式伺服器前端元件及API整合等 4. 優化前端介面及網頁程式 5. 可自行以JavaScript進行網頁程式開發 6. 熟悉React框架 7. 具有3D影像處理經驗佳

1.參與 ESG 業務系統的後端模塊設計與開發，基於 Jeecg 框架進行快速應用構建； 2.負責業務模塊的接口設計、資料處理邏輯、權限控制與日誌管理； 3.與前端開發協作完成基於 Vue2/Vue3 的業務功能整合； 4.負責系統的 Redis 緩存策略設計與效能優化； 5.配合部署與測試團隊完成容器化部署（Docker/K8s）； 6.參與資料庫設計與維護，對接 SQL Server / MySQL。

1. 熟悉類比/數位訊號處理、ADC(類比數位轉換)電路設計與降噪技術，能確保資料品質與精度。 2. 與機械設計、軟體工程師合作，確保感測器佈置合理並符合整機構需求。

1. 全棧式(full-stack)開發，進行後端 API 伺服器與前端網頁的開發與維護 2. 撰寫Dockerfile，利用 Docker、Podman等相關容器工具進行應用程式的容器化與部署 3. 使用 Kubernetes 與相關工具進行應用程式測試、調校、上線與維運 4. 研究雲原生領域相關開源專案，依據專案需求提出技術解決方案

1.Device App 設計/開發 2.Apple intelligence 應用設計/開發 3.Google Edge AI 應用設計/開發 4.App IM系統設計/開發 5.整合分析與用戶行為追蹤 6.敏捷開發與持續整合/持續佈署(CI/CD)

1.次世代HIS系統微服務設計與開發： 負責次世代HIS系統雲端微服務設計與拆分。 進行核心業務模塊的後端微服務API開發與接口設計，實現前後端分離架構的前端界面API開發與交互功能。編寫技術文檔、設計文檔及API接口文檔。 2. 數據湖架構設計與搭建： 結合 HIS、EMR、PACS 等醫療系統需求，設計智慧醫院及機器人平台高可用資料庫架構；選型關係型 / 非關係型資料庫，搭建優化集群。 3. 數據集成與支持： 參與數據中臺建設，完成 ETL 數據整合；支持開發團隊設計評審，為科室提供技術諮詢與培訓。開發與LIS、PACS、EMR等醫療系統的集成接口，實現HL7、FHIR等醫療數據標準的數據交換，確保醫療數據傳遞的準確性和完整性。 4. 雲平台容器化部署與運維管理 建立和維護CI/CD自動化部署流程。負責資料庫實例、許可權、性能調優；搭建監控體系（CPU、IO 等指標） 5. 跨部門協作與需求實現

一、GenAI 平台功能開發 開發並實現使用者與 GenAI 模型互動的功能，例如：文字輸入、語音輸入、輸出呈現等介面模組 設計並優化 GenAI 平台介面，提升操作直覺性與整體使用者體驗 整合前後端功能，確保模型回應與平台前端互動流程順暢 二、效能優化與平台維運 優化平台的載入速度與回應效能，確保系統穩定性與高可用性 提升資源使用效率，優化平台在各種環境下的執行效能 建立自動化部署流程，協助平台功能快速迭代與更新（DevOps 支援） 三、開發與運維技術整合 熟悉 CI/CD 流程與工具（如 Jenkins、GitLab CI），協助建構穩定的自動化流程 熟悉容器化與雲端部署技術（如 Docker、Kubernetes），支援平台彈性部署與擴展 理解與應用監控與日誌管理工具（如 Prometheus、Grafana、ELK Stack），進行系統監控與問題追蹤

A. AI 藥物開發工程師：研究與模型開發 1. 研究、開發及應用人工智慧技術於前臨床藥物發現流程，包括但不限於： (1)標靶辨識 (Target Identification) (2)化合物生成 (Compound Generation) (3)分子特性預測 (ADMET/PK/PD/IC50 等) (4)結合預測 (Docking 或 Molecular Dynamics) 2. 與跨領域專家（藥物化學、生物資訊、臨床醫學）合作，推進藥物開發中的關鍵挑戰： (1)藥物製成與配方優化 (2)多體學分析與生物標記 (Biomarker) 發現 (3)老藥新用與藥物再定位 B. 全端工程師：平台與系統開發 1. 設計與實作藥物開發平台，整合多模組 AI 演算法並提供使用者介面： (1)模組串接與任務流程自動化（如生成→篩選→scoring） (2)建立資料庫與查詢系統，支援實驗數據與模型輸出管理 (3)開發使用者介面與結果視覺化功能 2. 建立雲端與容器化部署環境（Docker/Kubernetes），確保平台可擴展性與穩定性。 3. 與 UI/UX 設計師合作，將科研需求轉化為直覺的操作體驗。