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▋▍About Us｜關於我們（醫療 X 科技） 用數據驅動決策，將生醫資訊轉化為生命的價值。 在慧康生技（Health2Sync），數據是我們最核心的資產。身為數據團隊的一員，你將有機會處理海量且多樣化的生醫數據（Biomedical Data），並透過機器學習與生成式 AI 技術，將其轉化為對用戶及醫療院所有實質幫助的數據產品。 我們不僅僅是技術的執行者，更是公司重大決策的參與者。在這裡，每一份分析報告都可能改變產品走向，每一條數據管線都在支撐全球百萬用戶的健康。期待對數據科學充滿熱忱的你加入，與我們一起用技術為病患與醫療人員創造更多可能性。 ▋▍

▋▍About Us｜關於我們（醫療 X 科技） 用代碼，守護全球百萬人的健康數據。 慧康生技（Health2Sync, 7851）是亞洲領先的數位健康團隊。我們的 Web 團隊負責集團核心的雲端服務，涵蓋從前端、後端到維運（DevOps）的全方位架構。我們不只專注於系統設計，更重視與 App、設計、專案團隊之間的透明溝通。 在慧康，我們相信穩定的後端架構是高品質醫療服務的基石。如果你熱愛技術挑戰、追求持續進步，並希望能將你的 Coding 專長應用於改善慢性病管理的真實場景中，歡迎加入我們！ ▋▍Why Join Us｜為什麼加入我們 影響力規模化：你

1. 與關鍵客戶建立並維持良好的合作關係，深入了解其業務目標與挑戰。2. 提供專業的技術諮詢與建議，確保客戶獲得最好的產品使用體驗。3. 協調公司內部及原廠資源，為客戶提供技術問題的診斷與解決。4. 定期向客戶匯報專案或技術問題的處理進度及改進建議。5. 與業務團隊合作，找出潛在商機推進業務的持續增長。6. 持續學習與更新雲服務產品與技術知識並取得相關專業證照。

工作內容 -設計有效的監控與偵測規則，以偵測和警報潛在的安全事件 -開發、測試與完善自動化回應流程（SOAR Playbook），以簡化資安事件應變週期 -與分析團隊密切合作，自動化重複性作業，縮短應變與處置時間 -進行事件事後評估與流程回顧，優化監控邏輯與回應腳本 -持續了解最新的資安威脅和趨勢，以確保SOC規則和playbook持續改進 -為分析團隊成員提供SOAR playbook和工具的使用培訓 -參與事後評估，評估監控規則和playbook的效果，並進行必要的調整。

● 建立與維護 ETL / ELT 資料處理流程 ● 建置 Streaming Data Pipeline，處理高併發事件流與日誌資料 ● 維護 Kafka 與即時資料處理架構 ● 規劃與維護 Data Warehouse / Data Mart 資料模型 ● 負責資料清洗、資料驗證與資料品質監控 ● 協助建立可重複使用的中介資料表與分析資料集 ● 優化資料查詢效能與數據處理流程 ● 與產品、營運與工程團隊合作，支援即時 BI 與數據決策需求

【工作內容】1. 規劃並維護資安防禦策略、標準作業流程（SOP）及事件應變計畫。2. 規劃主導資安監控（SOC）作業，進行事件分析、調查、回應與復原。3. 監督與分析各類資安日誌、入侵偵測及異常行為警示。4. 培訓初階人員，分享實戰案例並持續提升資安偵測與應變能力。5. 提供客戶高階資安諮詢，解說重大威脅趨勢並提供專業修補建議報告。【資格條件】* 工作經歷： 具備 5 年以上 SOC 維運或資安事件響應 (Incident Response) 相關經驗。* 領導經驗： 至少 2 年以上擔任 SOC L2/L3 分析師、組長或技術領隊之經驗，具備團隊管理或

工作內容1. 負責公司 AI 產品中離線小型模型（On-device / Edge Model）的訓練、微調（Fine-tuning）與部署優化。2. 針對特定應用場景，對大型語言模型（LLM）或其他 AI 模型進行知識蒸餾（Knowledge Distillation），產出符合效能與精度需求的小型模型。3. 執行模型重新訓練（Retraining），根據新資料或需求變更持續迭代模型表現。4. 設計並執行模型微調策略，包含 LoRA、QLoRA、Adapter Tuning、Prompt Tuning 等方法，以最小成本達成模型客製化。5. 建立與維護

1. 具備Pre-Sales相關經驗兩年以上尤佳2. 對資安產業或雲端安全架構有興趣，願意持續學習新技術3. 具備良好的簡報與溝通能力，能與企業中高階決策者對話。4. 理解雲端或網路安全的基本概念（如防火牆、權限管理等）。5. 能跨部門協作，整合內外部資源推動專案落地。6. 配合團隊運作執行工作任務與團隊目標。

1. 開發生成式AI相關應用2.協助資料收集、清理與處理文本/音檔資料]3. 參與 LLM 與語音模型(如 Whisper) 的微調與優化4. 協助開發與測試模型、提升文本生成與語音辨識的準確性與相關性5. 研究並嘗試不同的模型整合與優化方法6.其他主管交辦事項*必要技能: 1. 熟悉機器學習、自然語言處理(NLP)、向量資料庫或 RAG 技術有基礎理解2. 熟悉 Python，並了解基本的機器學習/深度學習工具(如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn任一皆可)3. 對LLM或語音AI模型有興趣，願意投入研究與實作，具備良好學

About Berry AI 🍟AI is one of the most revolutionary technologies of our generation, driving progress across industries. At Berry AI, we leverage AI-powered cameras to help quick service restaurant chains measure and improve operational performance. Our flagship product focuses o