科學資料架構總監
領導生命科學領域的科學資料架構，開發可重複使用的製藥資料模型、內容庫與本體。 以遠端方式支援 L7 Informatics 的 SYNAPSE Agentic AI，以及其在美國各地的客戶導入專案。
說明
- 為精準科學建立基礎主資料模型與流程資料模型，首先聚焦於製藥工作流程。
- 設計可重複使用的資料結構，用於科學程序以及從研發到製造的技術移轉。
- 使資料模型符合 ISA-88、ISA-95 與 FAIR 原則。
- 制定 L7 Informatics 的科學內容策略，並管理其模組化、可重複使用的內容庫。
- 組織資料模型、本體與內容，讓 SYNAPSE Agentic AI 能自動化設定、資料對應與工作流程標準化。
- 為策略客戶的高階主管提供建議，使模型符合其營運與科學目標。
- 在市場上代表 L7 Informatics 展現其架構與專業能力。
- 與產品管理、工程及交付主管合作，將客戶反覆出現的需求轉化為平台功能。
- 招募、領導並培育科學家與資料開發人員團隊。
- 遵循品質政策與標準作業程序，並達成相關目標，以支援品質管理系統。
- 在新的導入專案中推廣標準製藥資料模型與內容庫。
- 運用可重複使用的內容縮短導入時程。
- 運用標準模型與本體，讓 SYNAPSE 能設定客戶工作流程。
職位要求
- 在科學資料架構、實驗室或製造資訊學（LIMS、MES 或 ELN）或生命科學解決方案顧問領域至少有 10 年經驗。
- 具備向高階主管提供建議的經驗。
- 深入理解端到端製藥流程。
- 具備實作資料架構並將其對應至 ISA-88 與 ISA-95 的經驗。
- 具備實驗室資料標準的實務知識，包括 Allotrope Framework（ASM/AFO）。
- 了解 GAMP 5、21 CFR Part 11/EU Annex 11、ALCOA+ 與 ICH Q12/Q14。
- 具備將 LLM 或代理式 AI 應用於科學資料建模、本體開發或內容生成的實務經驗。
- 熟悉科學本體，包括 Allotrope Foundation Ontology、OBO Foundry 本體（如 OBI 和 ChEBI）以及 QUDT。
- 曾設計可擴充、可重複使用的資料模型、工作流程或內容庫。
- 具備建立及管理科學領域專家與軟體開發人員團隊的經驗。
- 相關領域碩士或博士學位，或具同等經驗。
- 了解 L4 企業系統、L3 LIMS、MES 與排程系統，以及 L2 自動化。
- 熟悉 SiLA 2、OPC UA LADS、ISO IDMP、LOINC/HL7 FHIR 與 GS1 者尤佳。
- 曾參與 Allotrope、Pistoia Alliance 或 BioPhorum 聯盟者尤佳。
- 具備在快速成長的公司中運用精實資源取得亮眼成果的經驗。
福利待遇
- 全遠端工作環境。
- 彈性休假（FTO）。
- 可彈性選擇適合自己的生活方式。
- 持續學習與發展機會。