1、NGS application 實驗數據分析。 2、熟悉NGS相關生物資訊工具(例如:GATK4、BWA、Samtools、Bedtools、FastQC、MultiQC…等)。 3、熟悉Linux系統操作。 4、熟悉Python/R/Bash等相關語言。 5、執行相關生物資訊演算法的開發、優化及資料庫的收集建立、分析。 6、協助撰寫相關技術文件。 7、本公司具備CAP及TAF認證實驗室。 8、工作待遇 月薪48,000~65,000元 (依學歷及專業敘薪)醫藥衛生學門,生命科學學門,資訊科學學門醫事檢驗師

1.Next Generation Sequencing (Illumina,ion-torrent等平台) 資料 QC 與處理。 2.執行並協助開發次世代定序應用之生資分析服務。 3.有專案管理經驗者佳。生物學類,資訊工程學類,其他數學及統計學類

1.協助分析次世代定序(NGS)資料。 2.協助次世代定序(NGS)流程導入、開發與驗證。 3.協助基因檢測報告系統建立、開發與驗證。 4.協助網站及資料庫之架構、開發與驗證。 5.其它主管交辦事項。生物學類,資訊工程學類,資訊管理學類

1. 大數據中心特色： 1.1. 跨科部合作，建構並整合高品質且多元的醫療大數據 1.2. 跨領域團隊國內外合作，進行優質研究與轉譯醫學應用 1.3. 提供成員不定期內外部訓練課程，支持多元發展 2. 工作內容： 2.1. 協助院內醫學基因相關研究之進行 2.2. 進行資料庫建檔與清理 2.3. 協助論文搜尋與整理 2.4. 行政事務處理 2.5. 其它臨時交辦事項 3. 學科專長： 3.1. 碩士以上 3.2. 生物醫學相關科系為佳。 4. 徵求條件： 4.1. 需熟悉Linux 與 R或Python 4.2. 須修過分子生物課程 4.3. 熱於學習、細心且具溝通協調能力

本實驗室主要研究植物、真菌以及人類的表觀遺傳基因體及調控。我們利用基因體測序數據的分析以及生物資訊工具的開發來回答關鍵的生物問題。 我們認為推動研究的主要因素是對科學的興趣以及樂於學習的態度。因此，我們歡迎擁有不同才能及經驗的人才(生物資訊、資訊、統計、數學、生物或相關領域) 應徵。我們也希望應徵者能夠準備好融入我們實驗室跨領域的特性。 【Responsibilities】 1. NGS 次世代序列資料處理分析與統整 2. 協助實驗室 IT 管理 3. 溝通、討論並展示你的研究進度及成果 4. 與研究員以及實驗室其他成員合作 【Requirements】 1. 資訊、統計、數學或生物相關科系碩士學位 2. 須熟悉並擅長使用任一種程式語言進行資料分析，面試時會有程式語言測驗。若無相關經驗，但可接受訓練者亦歡迎。 3. 對本實驗室的研究課題感興趣，能理解實驗設計並詮釋結果。 4. 具備協同合作的能力，善於團隊溝通和跨領域合作。 5. 願意學習新事物，具有主動負責的態度與解決問題的能力。 6. 研發替代役可。資訊科學學門,自然科學學門,生命科學學門

1.徵募師資科目：國文、英文、數學、物理、化學、歷史、地理、生物、資訊科技、觀光事務。 2. 待遇：第一年待遇概算約$50,000 - $65,000/每月。年終獎金另計。 3. 福利：公保、健保、退撫儲金。另提供： 1)營養午餐、健康檢查、年終獎金、員工在職教育訓練。 2)進修補助、幼兒養育津貼、子女在校就讀教育津貼、生育補助津貼、結婚補助津 貼、父母養護津貼、員工及眷屬喪葬補助。各項津貼與公/勞保相關給付不 同，可另外請領，申請條件詳情請洽本校人事單位室。 4. 平均授課堂數：平均每週24節，各類科不等。 5. 受理報名方式(以下兩種方式二擇一)： 1) 線上提交備審資料，請搜尋google表單：「2024忠信學校新進教師徵募申請表」。 備審資料須內含：A) 履歷表(請註明高中畢業學校)。B) 自傳。C) 最高學歷(含大學)成績單。D) 最高學歷(含大學)畢業證書。E) 教師證。F) 相關證照。 2) 紙本郵遞至新竹縣新豐鄉忠信街178號忠信學校人事室收：備審資料須內含：A) 履歷表(請註明高中畢業學校)。B) 自傳。C) 最高學歷(含大學)成績單影本。D) 最高學歷(含大學)畢業證書影本。E) 教師證影本。 F) 相關證照影本。(惠請留意：備審資料恕不退件) 6. 甄試地點：本校。 7. 甄試時間：待資料審查通過後以電話或e-mail個別通知。 8. 甄試方式：初試及複試。 9. 聯絡方式：(03)559-5775 ext.9221；wangyf@chhs.hcc.edu.tw；汪玉風。

【職缺名稱】學士級、碩士級專任研究人員/博士後研究員 【工作地址】臺大醫學院基因體暨蛋白體醫學研究所（臺北市徐州路2號5樓） 【工作內容】本實驗室執行以基因體資料分析為主軸的國科會專題計畫與產學合作計畫。研究領域為人類基因體變異資料、涉及病患定序資料、Biobanks資料以及大型癌症基因體資料庫定序資料。具體內容簡述如下： - 基因體分析工具測試，及定序資料分析方法開發。 - 分析病患基因體資料並協助遺傳分子診斷 - 族群基因體分析與資料集管理 - 產學合作相關產品測試與開發。 【工作時間】週休二日。可協調彈性工時與工作地點。若表現優異，起聘後隨現行計畫至少可續聘至2025年。 【徵才條件】: 具備以下其中一項條件即可 - 次世代定序NGS資料分析經驗 - 使用Linux能力，且有GitHub使用經驗者 - 熟悉(R/Python)任一者 - 需有全民英檢中高級以上能力及團隊溝通能力 具備全部以上經驗者優先考慮。適合生統/生資/資管/資工/統計背景的人。也很歡迎生醫領域的人。如果是想要出國唸書等等的生涯規劃也很歡迎。以前也有多位夥伴申請到海外知名學校。如果獲邀面試，會給一份題目，並依照完成題目的時間跟品質核薪。 【聯絡方式】請將履歷及任何有利資料以電子檔email到jacobhsu@ntu.edu.tw 許書睿博士收。 【薪資待遇】 再來是最最重要的薪資待遇，初步會依臺灣大學國科會計畫支給參考與經歷給薪。BUT，臺大醫學院已經把薪資天花板拿掉了，可依經驗申請額外加給。產學合作計畫也具備彈性核薪機制。別懷疑，這是真的。歡迎各路高手挑戰。

(一) 基因體及生物資訊分析研究研究檔案資料整理 (二) 其他研究室交辦事項生物化學學類,生物科技學類,生物訊息學類

1. 因應未來精準醫療需求，開發次世代定序應用分析技術，建立生物資訊分析流程，協助生物資料庫建置，創造產業新商機。 2. 具備生物資訊資料分析相關經驗，並熟悉Python, R 等開發程式語言。 3. 有機器學習或深度學習相關經驗，或熟悉 CUDA, Tensorflow, Pytorch, Caffe, Keras 等框架經驗尤佳。資訊工程學類,醫藥工程學類,生物學類

1. 人工智慧影像分析 2. 人工智慧電子病歷分析 3. 大語言模型的應用 4. 應用人工智慧於生物資訊 數學統計學門,資訊科學學門

*應徵條件：具有生醫相關系所背景，並有操作PCR、NGS、IHC等分子檢測經驗，具醫檢師資格及NGS操作經驗尤佳。 *工作內容： 1.分子生物學:包括DNA和RNA的萃取、PCR、RT-PCR、基因序列分析等。 2.次世代定序:能夠進行文庫構建、數據分析和解讀。 3.免疫組織化學染色（IHC）。 4.生物資訊:具有基本的生物資訊知識和技能。 *工作簡介：上述工作內容為實驗主要工作範圍，實驗室有訓練流程協助熟悉以上業務。生物化學學類,生物科技學類,其他生命科學類

1. 依據ACMG及AMP規範進行變異點位判讀。 2. 依據 FDA 、規範及文獻，提供相關諮詢。 3. 與內部生物資訊人員溝通合作，開發和改進分析流程。 4. 品質管理。 5. 具遺傳諮詢師或醫事檢驗師執照尤佳。 6. 其他主管交辦事項。醫藥衛生學門,生命科學學門

工作內容： 研究團隊著重在研究情緒障礙與其他相關精神與身體健康問題的基因體特徵與流行病學分布，例如研究遺傳變異、基因表現、甲基化等，也包括探討腸道菌相在腦腸軸中扮演的角色，及聚焦於藥物使用對於腸道菌相的影響。 研究者有機會接觸並參與相關的其他計畫，如生物資訊、代謝體分析等方法的精神健康領域相關研究計畫。 徵才條件： 具備相關領域的博士學歷 1. 生物醫學相關領域 2. 流行病學與公共衛生相關領域 3. 生物資訊、系統生物學相關領域 應徵方式： 請將學經歷及個人著作目錄(提供推薦函尤佳)，以及其他有助於了解申請者背景之文件，來信附上姓名。 生命科學學門,醫藥衛生學門

1.研究計畫的構想、規劃以及計畫書的撰寫 2.對實驗結果進行測試改良 3.發表研究成果 4.技術建立與開發 5.技術應用、整合型計畫之研提 6.實驗室交辦事項 有表基因,分子生物,癌幹細胞,生物資訊(Bioinformation),免疫學,分子標記等相關研究經歷者尤佳 **薪資待遇優於國科會建議薪資, 面議生物訊息學類,微生物學類,其他生命科學類

醫療 AI 臨床應用專案開發，需有機器學習或深度學習相關背景經驗 具下列其一領域具有相關經驗者，歡迎投遞 1.電腦視覺技術原理與開發及醫學影像應用。 2.生物醫學訊號處理之演算法開發及驗證 。 3.NLP自然語言處理。 4.生物資訊等基因序列比對、辨識等精準醫學模型開發。 5.三維手術規劃軟體開發。 上述之醫療AI解決方案演算法開發。醫藥工程學類,資訊工程學類

醫療 AI 臨床應用專案開發，需有機器學習或深度學習相關背景經驗 具下列其一領域具有相關經驗者，歡迎投遞 1.電腦視覺技術原理與開發及醫學影像應用。 2.生物醫學訊號處理之演算法開發及驗證 。 3.NLP自然語言處理。 4.生物資訊等基因序列比對、辨識等精準醫學模型開發。 5.三維手術規劃軟體開發。 上述之醫療AI解決方案演算法開發。醫藥工程學類

本實驗室主要研究植物、真菌以及人類的表觀遺傳基因體及調控。我們利用基因體測序數據的分析以及生物資訊工具的開發來回答關鍵的生物問題。 我們認為推動研究的主要因素是對科學的興趣以及樂於學習的態度。因此，我們歡迎擁有不同才能及經驗的人才(生物資訊、資訊、統計、數學、生物或相關領域) 應徵。我們也希望應徵者能夠準備好融入我們實驗室跨領域的特性。 根據興趣和才能，成功被錄取的應徵者將會被分配研究項目。項目可以是獨立進行或合作性質的 （與實驗室成員或其他實驗室合作）。實驗室裡大家各司其職之外，也著重於維持一個相互支持協調的環境。 Our lab focuses on answering epigenomic questions in plants, fungi and human through 1) analysis of epigenome sequencing data, and 2) development of computational methods. We think that research is driven by the interest in science and motivation to learn, therefore we welcome candidates of different backgrounds (bioinformatics, computer science, mathematics, statistics, life science, or a related field). We also appreciate candidates who are able to integrate in the multidisciplinary nature of our lab. Depending on your interest and skill sets, you will be assigned with research projects that you either work on independently or in collaboration with our lab member(s) or other research groups. There are different responsibilities in the lab, yet we are committed to create a supportive and cooperative environment.生命科學學門,數學統計學門,資訊科學學門

「代謝等相關慢性疾病精準防治策略研發：「智慧預測系統」預測與導入」研究助理 1. 利用資料庫及機器學習方法建立統計模式，進行疾病風險預測 2. 其他健康大數據資料分析 【需求條件】 1. 統計、公衛、計算機科學、數學、生物資訊或生命科學系所等背景 2. 具程式撰寫能力，熟悉R、SAS或Python 3. 有使用大型資料庫經驗者為佳 4. 具研究科學之熱誠、工作態度積極 【工作待遇】 依國家衛生研究院計畫研究助理薪資標準，學士學歷34800以上，碩士學歷40,200元以上，實際薪資依個人學經歷核定生命科學學門,數學統計學門,公共衛生學類

【工作內容】 生物資訊人員: 1. 協助執行NGS資料處理程式，需有linux 系統使用經驗及程式經驗 2. 整理並分析大量基因定序資料 3. 其它行政庶務與交辦事項 【徵才條件】 1. 資訊相關科系或公衛醫藥相關科系畢業 2. 對工作有熱忱、認真負責、細心、能確實獨立完成交待工作事項 【工作地點】中央研究院統計所 【薪資待遇】面議，參照「中央研究院業務費項下助理人員工作酬金支給標準表」辦理；學士級助理薪資35756元起，碩士級助理薪資41885元起。 【工作經驗】不拘 【聯絡方式】 意者請將履歷表和自傳以電子郵件寄至林小姐 chienyul@stat.sinica.edu.tw 經初審合格者，兩周內將以e-mail或電話通知面試時間 初審未合格者，恕不通知及退件。醫藥衛生學門,資訊科學學門

工作主題: 本研究室以病人次世代定序大資料庫找尋新自體免疫疾病治療藥物的轉譯醫學研究，利用免疫學、分子生物學、生物化學等不同學門與技術，針對組織浸潤的免疫細胞研究新的治療自體免疫疾病組織傷害的治療方式。 徵求條件: 具備基礎分生/生化實驗技術，有操作細胞或動物實驗經驗者為佳。不需有任何程式語言分析生物資訊的基礎。PI會帶小班教學一起學習。歡迎有熱忱的研究者一起加入。 待遇: 比照國科會辦理，依經驗與能力彈性調整薪資 聯絡方式:有意者請將履歷寄至ptmin0722@gmail.com (標題請註明“應徵職位/申請者姓名”) 備註: 應備文件請附上自我介紹、履歷以及博士論文摘要