醫療器材研發工程師|1111轉職專區
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轉職熱搜工作

您正在找醫療器材研發工程師的工作,共計91筆職缺在等你,馬上去應徵吧!

  • 115年度【研發替代役】工研院生醫所_軟體工程師(M000)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘
    1.生理訊號處理及演算法開發 2.醫學影像處理(如超音波/CT/MRI等)、1D/2D生醫影像分析、3D/VR影像應用 3.撰寫移動式/行動裝置上醫療用App開發(iOS/ Android) 4.撰寫PC-based軟體(Python/ MATLAB/ C/ C++) 5.與韌體設計、臨床及法規人員協作
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  • 工研院生醫所_生醫數據AI/臨床AI研發工程師(D100)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹市 工作經歷不拘
    開發臨床 AI 系統,應用於醫學影像、生醫訊號與智慧手術導航等場景。 1. 處理臨床資料(影像/訊號),建構診斷與輔助分析模型 2. 發展術前模擬與手術導航等空間AI應用 3. 整合模型於實際醫療場景並優化其效能
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  • 115年度【研發替代役】工研院生醫所_藥物研發研究員(W200)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹市 工作經歷不拘
    1.參與化合物新藥之研發與改良:執行藥物設計、合成、評估等流程,提升候選藥物的療效與安全性 2.執行有關藥物化學的研究計畫,進行藥物靶點評估、藥物物理化學性質分析 3.與跨部門團隊合作,共同推進新藥前臨床開發項目,如:製程放大,藥效評估,毒理分析之時程 4.研發計劃提案及管理 5.載入新藥物研發策略,如: AI/ Computer aided drug development
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  • 機械工程師

    月薪 40000~60000元 高雄市燕巢區 5~6年工作經驗
    1. 醫療雷射設備之開發。 2. 機械設計、繪圖、試作與測試。 3. 協助有關ISO文件製作與維護。 4. 其他主管交辦事項。 *另有機電工程師之職缺,歡迎參考。
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  • 工研院生醫所_mRNA-奈米載體研發人員 (N400)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘
    1. 建立符合法規要求的mRNA生產流程的開發。 2. 質體DNA生產。 3. 建立優化且可擴展的體外轉錄(IVT)平台。 4. 建立純化和雜質去除平台,以確保產品的高品質和可重複性。 5. 與團隊合作,確定關鍵品質屬性(CQA)並開發分析方法。
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  • 醫材設計開發工程師

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 雲林縣褒忠鄉 1~2年工作經驗
    1.產品可行性評估。 2.產品設計開發專案管理。 3.醫療器材技術文件撰寫。 4.設計開發查證與確效。 5.協助準備法規審查資料文件。 6.設計變更專案執行。 7.產品改良專案執行。 8.熟3D(Solidworks)/2D(CAD)繪圖軟體。 9.諳專利檢索與特徵分析鑑別新產品專利與規格資訊。 10.需不定期出差
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  • 硬體設計工程師

    月薪 40000~80000元 高雄市燕巢區 工作經歷不拘
    1 .醫療設備之控制系統開發。 2. 嵌入式與單晶片系統之硬體線路規劃設計。 3. 訊號量測及解析,以及問題解決方案。 3. 打樣、試產、測試及驗證。 4. 產品規格書,測試驗證報告與技術文件撰寫。 有醫療設備、電子儀器研發經驗尤佳 如若對醫療器材產業不熟悉也沒關係,我們更看重你的專業技能與發展潛力,如果你對這個職位感興趣,歡迎主動與我們聯繫。
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  • 硬體設計助理工程師

    月薪 40000元 高雄市燕巢區 工作經歷不拘
    1 .醫療設備之控制系統開發。 2. 嵌入式與單晶片系統之硬體線路規劃設計。 3. 訊號量測及解析,以及問題解決方案。 3. 打樣、試產、測試及驗證。 4. 產品規格書,測試驗證報告與技術文件撰寫。 有醫療設備、電子儀器研發經驗尤佳 如若對醫療器材產業不熟悉也沒關係,我們更看重你的專業技能與發展潛力,如果你對這個職位感興趣,歡迎主動與我們聯繫。
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  • 工研院生醫所_機構工程師(M100)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘
    1.醫療器材機械設計除錯、3D繪圖 2.醫療器材結構相關模擬分析 3.醫療產品機構試製與實現 4.BOM建立、2D工程圖繪製 5.醫療產品驗證方法程序建立與執行 6.技術文件撰寫
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  • 工研院生醫所_ 製藥製程AI工程師(D200)

    面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹市 1~2年工作經驗
    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。
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