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公司介紹
產業描述
醫藥生化：醫療器材研發、製造、銷售
電話
暫不提供
員工人數
280人
地址
桃園市中壢區長春二路256號 (中壢工業區)
公司簡介
1972 百業有限公司成立，富強醫材股份有限公司之前身，主要產品為工業用之矽膠製品。 1985 富強醫材股份有限公司成立，英文全名為FORTUNE MEDICAL INSTRUMENT CORP.並擴增三芝廠員工人數。 1988 申請富強醫材商標註冊。 1994 通過RWTUV ISO 9002 認證。領導業界率先導入實施。同時在中華民國、美國、德國、日本及中國大陸獲得一體成型之專利Integrate-forming silicone balloon catheter。 1998 通過TUVPS之ISO9001/EN46001及CE認證，為國內第一家獲得CE認證之醫療秏材產品之廠商。同年獲得美國食品及藥物管理局FDA之510(K)核准通過。 2001 通過台灣優良醫療器材製造規範GMP。通過ISO9001:2000、ISO13485:2000、加拿大CMDCAS認證及全系列產品販售許可證。 2002 與馬偕醫院創新育成中心簽訂研發合作計劃。 2006 中壢新廠落成試車營運，占地面積一四一二平方公尺。 2007 馬偕醫院、塑膠中心及明生科技進行「長期植入型血管輸液系統」主導性新產品研發計畫。 2009 投入矽膠敷料的研發計畫，並準備企業品牌再造計畫。 2011 通過醫療器材跨部會發展方案計畫。 2012 跨足高階醫療器材，通過TFDA長期植入型血管輸液系統查驗登記。 2013 獲得新興產業加速育成計畫。 氣管內管固定器獲得台北國際發明暨技術交易展發明競賽金牌獎。 2014 「2014鄧白氏中小企業菁英1000」選拔活動，經鄧白氏全球資料庫數據評比，獲選菁英獎。 2015 美得膚護理貼片獲得台灣精品獎。 2018 美國FDA進行海外稽核查廠通過。 2023 中壢二期新廠落成試車營運通過醫療器材製造業者QMS稽查，占地面積一O一三平方公尺。 桃園市立南坎高級中等學校 捐助南坎高中學生參加2023年德國呂北克國際青年手球錦標賽出國比賽經費。 2024 通過 ISO 27001 資訊安全管理系統驗證。 取得負壓傷口感壓引流裝置專利。 2025 通過健康職場認證-健康啟動標章 總公司地址：新北市淡水區中正東路二段29號6樓(捷運淡水線紅樹林站對面) TEL:02-26242233 中壢廠地址 : 桃園市中壢區長春二路256號(中壢工業區內) TEL:03-4331900
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主要商品 / 服務項目
醫療器材專業研發、製造及行銷。 與國內外醫學專家合作開發新醫療器材。 尤其專精於class IIa開刀房用手術導管、引流管及相關衛材。
公司環境照片(3張)
福利制度
法定項目
其他福利
【獎金福利】：生日、年終獎金、三節禮金、績效獎金。 【休假福利】：週休二日、特休/年假、產假、男性員工陪產假、生理假。 【休閒福利】：國內旅遊、國外旅遊、年終尾牙。 【其他福利】：優於法定規定之定期健康檢查(一年一次)。 【補助福利】：進修補助、結婚補助費、生產補助費、喪葬補助費、重大災害醫療補助費、國內外旅遊補助、交通補助、出差補助。 【薪資考核】 ●保障從業人員薪資在同業之中上水準。 ●依法提撥勞退新制。 ●每年依物價指數與績效調薪。 ●主管加給(主管職)。 ●職位加給。 ●交通津貼。 ●工作績效獎金(現場人員)。 ●三節獎金。 ●年終獎金。 【升遷規劃】 ●每年舉行升等人評會。 ●協助員工發掘職能性向。 ●優先由內部人員晉昇。 ●職等與生涯發展雙軌制。 【學習規劃】 ●新進人員教育訓練。 ●OJT內部教育訓練。 ●專業職能教育訓練。 ●儲備主管領導訓練。 ●專業外部教育訓練。 【公司文化】 ●尊重個人，給予發揮專業之空間與時間。 ●充份授權，給予獨當一面的工作成就感。 ●注重和諧，給予平和且愉快的工作環境。 ●聰明工作，不追隨無意義的長工時風氣。 ●重視家庭，提倡生活與工作間保持平衡。
工作機會
8/29
1. 了解射出押出成形製程
2. 製程不良原因分析及改善解決能力
3. SPC control
4. OOC 處理
5. DOE與尋找最佳生產參數之經驗與能力
6. minitab或統計軟體操作
7.BOM 管理
8/27
1.規劃與建置地端 AI 伺服器應用，包含 LLM 模型之部署與優化。
針對開源大型語言模型，進行調整與微調（Fine-tuning / LoRA / Prompt Engineering 等）。
2.執行文本、圖像、影像、聲音等多模態資料的機器學習應用與分析。
理解並撰寫 Python 程式，具備處理 JSON 檔案與基礎資料處理能力。
熟悉 AI 領域相關知識，尤其是 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術與應用邏輯。
3.具備 GPU 硬體與伺服器環境安裝、設定與調整經驗，能支援 LLM 模型訓練與推論。
4.熟悉機器學習、深度學習開發框架（如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等），並具備模型開發、訓練與超參數調整（Hyperparameter Tuning）經驗。
5.熟悉 Ubuntu/Linux 環境，能獨立處理 AI 模型與伺服器部署需求。
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