【學涯領航】生命科學系人才如何成為生醫與AI創新的跨域先鋒？
媒體中心／台北報導
在AI、生醫科技、半導體材料、生物資訊與精準醫療快速發展的時代，生命科學系畢業生的職涯不再只侷限於研究助理、品管檢驗或生技製造。越來越多科技公司開始需要具備生物與科技跨域能力的人才，無論是AI醫療新創、生物資訊公司、藥物研發數據分析、甚至半導體材料領域，都能見到生科人才的身影。
然而，傳統生科系的訓練，多以生物化學、細胞生物學、遺傳學等基礎理論及實驗技術為主，與科技業近年強調的「跨領域、程式、資料、工程思維」有所不同。如何補足這個落差，成為生科系學生的關鍵課題。
核心轉變：傳統與現代生科人才的差異
傳統的生科系訓練，著重於分子生物學、細胞學、動物實驗等「濕實驗」（Wet Lab）操作，專注於單一機制的探索，數據分析通常限於基礎統計與圖表製作。
但現代科技業的需求已從「單點驗證」轉向「大數據建模」，需要的生科人才，是能夠將高通量生物數據（如基因組、蛋白質體）轉化為可計算模型，並指導藥物篩選或臨床決策的「計算生物學家」或「生物數據分析師」。
超前部署：鎖定「資訊」與「工程」的交集
生科系學生若想順利進入科技業（特別是生技/醫療與資訊整合領域），應在大學期間鎖定以下核心技能進行準備。
- 強化程式設計與生物資訊能力
資訊技能是進入現代生醫科技業的「新實驗技術」。
核心技能深化：熟練掌握 Python 或 R（生物統計與數據分析的標準工具）。積極選修生物資訊學、基因體學、演算法基礎等課程。
數據庫實務：學習SQL進行生物數據的提取、管理與整合，並了解雲端計算在處理大數據集（如NGS數據）中的應用。
- 跨領域修課與法規/品管知識
將科學嚴謹性應用於商業與法規領域。
跨領域課程建議：
- 統計學系：生物統計、高等迴歸分析、資料探勘。
- 資訊工程學系：資料結構、機器學習入門。
- 管理學系：專案管理、科技法律、智慧財產權（IPR）。
實戰經驗：參與校內外的生物資訊專案，或爭取在藥廠、CRO（臨床研究組織）、醫療器材公司的品管（QA）或法規（RA）部門實習。
獨有優勢：「嚴謹實驗與數據邏輯」專家
即使畢業前沒有特別規劃，生科系的核心訓練仍賦予畢業生進入科技業的強大優勢。
- 實驗設計與邏輯控制：生科人習慣於設計複雜的對照組、控制變因、並進行重複性驗證。這種對嚴謹實驗流程和變異性控制的訓練，使其在製造業品管（QA/QC）、臨床試驗管理和大數據分析的驗證環節中，具備比純資訊背景人才更高的專業可靠度。
- 生物專業知識的不可替代性：在藥物、醫療器材、食品科學等領域，只有生科人才具備對分子機制、細胞信號傳導、人體生理學的底層理解。這使得他們在擔任生技/醫療產品的專案經理、行銷顧問或法規專家時，具有核心的專業價值。
- 處理非結構化數據的能力：生物數據（如影像、定序結果）往往是非結構化且嘈雜的。生科人具備解析、清理和轉換這些高維度、複雜數據的耐心與專業知識。
1111職涯專家陳坤平表示，在AI、生醫科技、材料科學、感測器、半導體與新藥研發高速成長的時代，生科系學生具備的科學素養與研究訓練，正好補上科技業人才缺口，生科系學生應強調自己有具備將複雜生物理論轉化為商業決策或工程規範的能力，就能從眾多理工背景的求職者中脫穎而出。
