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【職務內容】 • 建構 GenAI 安全框架：設計並維護生成式 AI (GenAI) 應用程式的安全架構，涵蓋數據處理管道、模型訓練環境以及推論平台 (Inference Platforms) 的端對端安全。 • 架構審查與風險評估： 針對內部企業應用及客戶端 AI 產品進行深度的架構審查 (Architecture Reviews)，識別潛在漏洞並制定緩解策略。 • 制定企業 AI 安全策略： 協助制定企業級 AI 發展策略，確保資安防護能力與商業目標保持一致，支持業務安全增長。 • 工具評估與導入： 評估市場上的 AI 安全工具與框架，為公司基礎設施推薦並導入最佳解決方案。 • 跨部門協作： 與跨職能團隊緊密合作，在 AI/ML 開發生命週期 (SDLC) 的各個階段提供資安規範。 【職缺需求】 1. 學歷背景： 碩士以上資訊工程、資訊管理或相關科系。 2. 專業經驗： 擁有 10 年以上網路安全領域經驗，其中包含5 年以上專注於 AI/ML 系統或新興科技安全的研究與實作。 3. 架構與防禦能力： 精通安全架構設計、威脅建模 (Threat Modeling)以及 AI/ML 環境的事件應變。 4. AI/ML 技術：熟悉機器學習演算法、模型訓練流程、資料集預處理及端對端 AI/ML 管道 (Pipelines) 的運作原理。 5. 熟悉AI威脅類型： 對 AI 特定威脅有深刻理解，包括但不限於對抗式機器學習 (Adversarial ML)、模型逆向攻擊 (Model Inversion)、數據汙染 (Data Poisoning) 及Evasion Attacks。 6. 其他條件： A. 良好的溝通與協作能力，能與其他技術團隊及業務部門合作。 B. 具備高度責任感與自我驅動能力，能在壓力下有效執行任務。 C. 具AI技術專案規畫與執行經驗： (1) 各類AI系統管控政策分析設計 (2) 熟悉 vllm、Slurm、Hugging Face Security Scanner、PyRIT與Giskard，具管控經驗者尤佳 (3) 針對 AI/ML 系統進行已知的威脅建模，專注於防禦對抗性攻擊、漏洞利用及新型AI攻擊手法。 D. AI架構規劃工作經驗： (1) 具備地端AI建置與維護經驗 (2) 具備地端GPU微調模型經驗或RAG建構經驗 E. 具以下證照者佳： (1) ISO42001、CISSP、Nvidia LLM相關認證或其他 AI/ML證書。

工作地點: 臺中榮民總醫院 徵求條件： 1. 認真負責，具團隊合作及良好的溝通與協調能力。 2. 具醫學中心或區域教學醫院工作經驗尤佳。 3. 履歷請詳述工作經驗內容。 4. 具護理師或醫檢師執照優先，無亦可。 工作內容： 1. 協助篩選及招募受試者、處理受試者同意書。 2. 受試者個案資料整理與輸入。 3. 協助處理研究計畫相關事務。 4. 收集及處理檢體。 5. 主管交辦事項。 備註： 1. 請勿重複投遞履歷，書面資料符合徵才條件者，將另行通知來院面試，額滿為止。 2. 請檢附個人履歷表及自傳，並彙整於單一電子檔案(word或pdf檔格式)後以電子郵件方式寄至 agwenlin@vghtc.gov.tw

【工作內容：行政工作及主管交辦事項】 1. 行政庶務工作 (含財務/報帳、採購、助理人事事務、計畫管理/追蹤、協助辦理會議、相關行政協調作業、會議紀錄..等) 2. 協助會議相關交辦資料收集、分析及彙整 3. 其他臨時交辦事務 工作態度積極、認真細心負責、具良好溝通協調能力、團隊工作配合度高 【聯絡方式】 聯絡人：羅小姐 意者請備齊以下文件email至nuanyu@nhri.edu.tw羅小姐收 1.個人履歷(附照片)及自傳 2.最高學歷畢業證書影本 3. 資料審查合格者將通知面試，不合者恕不函覆及退件 【收件期限】自即日起至115年8月31日

一、 專案規劃及提案： 1. 規劃與撰寫政府計畫、補助案及標案提案文件。 2. 依政策方向及產業需求，研擬專案推動策略與執行方案，協助專案資源盤點、工作規劃及推動時程管理。 二、 資源鏈結、商機媒合： 1. 整合政府、產業及學研單位資源，推動技術合作與產業鏈結，協助企業對接補助計畫、研發資源、人才培育及市場拓展機會。 2. 辦理商機媒合、產業交流及跨域合作活動，促進合作夥伴鏈結。 三、專案執行、成果管理： 1. 專案執行、進度追蹤及跨單位協調作業。 2. 撰寫成果報告、簡報資料及相關行政文件。 3. 辦理成果彙整、績效追蹤及佐證資料管理。 四、合作推動及服務推廣： 1. 擔任政府、企業及學研單位之溝通窗口，推動合作事項落實。 2. 辦理計畫相關說明會、論壇、工作坊等交流活動。 3. 蒐集產業需求與合作機會，優化服務機制及資源媒合成效。

【工作內容】 生物化學品試量產、產品分析、生產製程監控、醱酵產物分析 【研究室簡介】 1.建立生物合成技術開發平台，取得微生物靛藍染料專利菌株，使用低碳永續材料，對環境友善、無毒的生產染料製程，可成為丹寧產業技術升級差異化的利器。本項技術以「微生物染料技術」榮獲2021 年愛迪生發明獎銀獎，更以微生物靛藍染料與國內牛仔布產業進行場域驗證，串聯形成永續丹寧供應鏈，跨出低碳製造的第一步 2.透過菌株設計技術，建立生產染料菌株，利用醱酵策略與分離純化製程，高效率生產可供棉與尼龍用的微生物染料，製程無毒且可工業化量產，創造低碳循環製造之染料生產技術 【亮點技術】 低碳無毒微生物靛藍染料 微生物染料開發與纖維應用 【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

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」

1.協助政府計畫之行政作業與推動執行。 2.辦理計畫相關行政事務，如資料整理、文件彙整及進度追蹤。 3.協助安排及支援計畫相關會議(含會前準備、會議紀錄、後續事項整理)。 4.協助與部內承辦單位、委辦單位或相關窗口之聯繫與行政配合。 5.依計畫需求，配合辦理臨時交辦事項及其他行政支援工作。