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title: "生醫職務【賽道一】新藥與生物製劑：早期研發"
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published_at: 2026-09-21
modified_at: 2026-09-26
author: "生航智領 | 單佩文"
category: "職涯探索"
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# 生醫職務【賽道一】新藥與生物製劑：早期研發

> 【生醫產業核心賽道與崗位】系列 EP 1：一個漏斗，兩條路，和你以為錯了的職缺分布

By **生航智領 | 單佩文** - 資深臨床試驗實務與管理專家 | 2026-09-21

打開求職網站，在「生物科技研發人員」與「醫藥研發人員」分類底下搜尋，你會看到兩個完全不同的世界。搜尋「檢測方法」，214筆職缺，大學畢業就能應徵；搜尋「抗體」加「研究員」，只剩24筆，而且多半要碩士以上。同樣掛在「早期研發」這四個字底下，門檻和機會天差地遠。這就是這篇文章想講的事：早期研發不是一群人關起門做基礎科學的鐵板一塊，它其實是一個漏斗 —— 最底層入門門檻低、職缺量大，越往專業分支走，職缺越窄、學歷要求越高、薪水級距也拉得越開。 聽起來很熱門的AI，也不等於好找職缺 —— 這篇文章後面會用一個具體數字告訴你為什麼。這篇文章會把這個漏斗一層一層攤開給你看，讓你知道自己現在站在哪一層、下一步該往哪走。在開始之前先定義範圍：早期研發（Discovery & Preclinical Research）是新藥與生物製劑這條賽道的第一站，往下細分成五個子階段 ——【子階段 0】研究支援與檢測開發【子階段 1】標的發現與驗證【子階段 2】先導化合物篩選（小分子）【子階段 2b】抗體與蛋白質治療劑發現【子階段 3】毒理與藥效評估這五個子階段合起來，構成了一個藥從「有這個想法」到「有一個可以進臨床試驗的候選分子」的完整旅程。一、漏斗最底層：入門窗口比你想的大先講一個常見的誤解：很多人以為要進生醫產業做研發，至少要碩士起跳，甚至覺得沒有博士學位根本摸不到門。這個印象在早期研發的【子階段 0】（研究支援與檢測開發）完全不成立。這個【子階段 0】涵蓋三個核心角色：研究助理（Research Associate, RA）—— 執行細胞培養、分子生物技術等實驗室例行操作，產出實驗紀錄本與原始數據檢測方法開發助理（Assay Development Associate）—— 建立並最適化篩選用的生化或細胞檢測方法，產出標準作業程序（Standard Operating Procedure, SOP）與品質指標報告動物房技術員（Laboratory Animal Technician）—— 依動物實驗照護和使用委員會（Institutional Animal Care and Use Committee, IACUC）規範飼養與操作實驗動物這三個職位的共同點是：學士學位就能應徵，工作內容以執行為主，不需要獨立設計研究方向。這不是紙上談兵。我們實際在104人力銀行的「生物科技研發人員」與「醫藥研發人員」分類下，用關鍵字搜尋（查詢時間為2026年9月），得到以下結果：「檢測方法」214筆、「研究助理」103筆、「動物房」47筆。這三個數字合計超過360筆，是整個早期研發階段裡職缺密度最高的一塊。換句話說，如果你是應屆畢業生，或是想從其他領域轉職進生醫研發，【子階段 0】才是你真正的入場券，不是【子階段 2b】那種聽起來很酷的抗體發現。薪資水準也印證了「入門」這個定位。根據104薪資情報的「生物科技研發人員」類別（涵蓋整個生醫價值鏈，不限早期研發，查詢時間2026年9月），大學學歷的月薪範圍（P25~P75，即排除最高與最低各25%後的中間區段）落在3.6萬至4.8萬元，月均薪4.4萬元；職缺數700筆，是所有學歷層級裡職缺量最大的一格。這是一個很典型的「量大但起薪不高」的入門格局——但正因為量大，它是你踏進這個產業最實際的第一步。圖表一｜早期研發子階段職缺量對照二、漏斗中段：小分子 vs 抗體，兩條完全不對等的路過了【子階段 0】之後，早期研發會在【子階段 1】（標的發現與驗證）分岔成兩條邏輯不同的路 —— 這是很多產業介紹文章會忽略的一個關鍵細節：早期研發不是只有「小分子藥物」，抗體與蛋白質治療劑走的是完全不同的技術路線，職缺結構也完全不對等。小分子這條路：篩選與化學合成【子階段 1】的標的發現科學家（Target Discovery Scientist）負責探索疾病的分子機制，找出可藥化（Druggable）的蛋白質或基因，產出標的驗證報告。找到標的之後，進入【子階段 2】（先導化合物篩選，Hit-to-Lead），這裡有兩個核心角色：電腦輔助/人工智慧藥物設計師（Computer-Aided Drug Design/AI-Aided Drug Design Scientist, CADD/AIDD Scientist）——運用分子模擬或AI演算法做虛擬篩選，找出候選化合物醫藥化學家（Medicinal Chemist）——負責設計並合成小分子化合物、改善藥物化學特性這條路在台灣的生態相對成熟，學研法人與大學都有明確的技術布局：中研院生醫轉譯研究中心、國家衛生研究院、生技中心（DCB）都有各自的篩選平台；工研院則扮演技術移轉與委託研究服務的角色，協助業者把早期發現轉化成可放大的技術。抗體與蛋白質治療劑這條路：工程與優化【子階段 2b】（抗體與蛋白質治療劑發現）是2025到2026年這波產業趨勢下新增的一塊，核心角色有：抗體發現科學家（Antibody Discovery Scientist）——運用噬菌體展示或融合瘤技術篩選具治療潛力的候選抗體蛋白質工程師（Protein Engineer）——執行抗體人源化、親和力成熟與可開發性優化這條路的技術門檻明顯比小分子高，而台灣在這塊其實有拿得出手的實力。中研院的抗體庫就是最好的例子：規模700億株、涵蓋單鏈可變區片段與抗體片段（scFv與Fab）兩種抗體形式，透過親和力成熟技術（Affinity Maturation），可以把抗體結合力提升到解離常數（Dissociation Constant, KD）10的負10次方到負11次方莫耳（M）等級，跟CAT、Dyax、Morphosys這些國際頂尖機構的技術水準相當。生技中心（DCB）也建有自己的全人抗體庫（DSyn-11），並開始把AI導入抗體結構的虛擬篩選。商業端則有亞諾法（Abnova）——成立於2002年，自稱全球最大抗體製造商之一，近年推出源自駱駝科抗體的NanoAb™奈米抗體平台（VHH，重鏈可變區）；以及聯生藥（United BioPharma）——2013年從聯亞生技分割成立、加入台塑集團為戰略夥伴，具備從細胞株建立到GMP藥品製造的完整單株抗體開發平台。但技術實力頂尖，不代表職缺多。回到我們開頭提的那個數字：用「抗體」加「研究員」搜尋，104上只有24筆職缺。跟「研究員」這個早期研發裡最泛用的職稱（340筆，不限特定子階段）比起來，抗體發現顯然是一個技術門檻高、職缺窄、專業化程度也高的利基市場。這不是說抗體發現不重要——恰恰相反，它是台灣生醫產業少數真正能跟國際頂尖機構並駕齊驅的技術強項 —— 而是提醒你，如果打算往這條路走，要有心理準備：機會少，但含金量高，通常需要碩士以上學歷，甚至博士會是加分項。三、AI很熱，但職缺去哪了？這幾年只要提到「AI輔助藥物發現」，媒體報導幾乎都在講「生態圈爆發期」。台灣確實有一批AI新創在這塊布局：分子智藥（VIRTUALMAN）由計算化學背景團隊創立，開發SaaS藥物篩選平台，專注於預測藥物的毒性、代謝、藥動學（Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity, ADMET）；安宏生醫（AnHorn）專注蛋白質降解新藥（Proteolysis Targeting Chimera, PROTAC），自建AIMCADD藥物設計平台，旗下候選藥物AH-001（治療雄性禿）已經完成美國一期人體臨床試驗，正在規劃二期 —— 這代表它已經不是臨床前候選藥物，而是實實在在的臨床階段資產；維曙智能（Vizuro）以因果推論結合生成式AI技術，跟生技中心簽署合作備忘錄；普睿思（Praexisio）由清華大學與交通大學教授共同創辦，用AI搭配蛋白質分子動態模擬重組老藥的化學片段，設計出新的候選分子，已經有三個三陰性乳癌候選藥物完成小鼠實驗驗證。這些案例都是真實存在、技術方向也扎實的公司。但如果你是想靠AI技能切入這個產業的轉職者，有一個現實要先知道：我們在104直接搜尋「AI工程師」這個職稱，在生物科技研發相關分類下，只有7筆職缺（查詢時間2026年9月）。這個數字跟前面描述的「AI生態圈爆發期」形成一個明顯落差。原因不難理解：這類AI人才目前多半被前面提到的新創內部消化 —— 公司需要的是能寫演算法又懂生物的複合型人才，通常透過內部團隊擴編或特定管道招募，不一定會用「AI工程師」這個職稱公開刊登職缺；另一種可能是這類人才被歸類在資訊或生物資訊職缺分類下，而不是「生物科技研發人員」這個分類。四、實用建議：想轉職進早期研發，搜尋策略要換一套不管你原本是哪個背景，想切入早期研發，「用職稱直接搜」通常都不是最有效的做法。幾個可以直接帶走的策略：資訊／AI背景／製藥化學：別只搜「AI工程師」，改搜「CADD / AIDD」（電腦輔助或AI輔助藥物設計，對應【子階段 2】）、「生物資訊（Bioinformatics）」、「計算化學（Computational Chemistry）」，命中率高很多。生物、化學、製藥、基礎醫學、醫檢應屆畢業生：不用一開始就鎖定專業職稱，先搜「研究助理」「檢測分析」「動物房」這幾個【子階段 0】的入門關鍵字，職缺量最大、門檻也最低。獸醫、基礎醫學、醫檢背景轉研發端：搜「動物房」「毒理」「GLP」會比直接搜「研究員」更精準，這類職缺對相關證照或實務經驗接受度較高。碩博士以上、想找專業利基職缺：「DMPK」「Bioanalytical」「抗體」職缺量雖少但精準度高，投遞前先確認自己的研究經驗跟職缺要求的技術是否對得上 —— 這類職缺通常不缺應徵者，缺的是背景吻合的人。核心邏輯只有一個：先確認自己站在漏斗的哪一層，再用那一層對應的關鍵字去搜，而不是套用籠統職稱去碰運氣。五、漏斗最頂端：毒理與DMPK，窄門但繞不過去早期研發的最後一站是【子階段 3】（毒理與藥效評估），這裡有三個核心角色：藥物代謝／藥動學科學家（Drug Metabolism and Pharmacokinetics Scientist, DMPK Scientist）——評估藥物在體內的吸收、分布、代謝、排除特性免疫原性／生物分析科學家（Immunogenicity/Bioanalytical Scientist）——開發抗藥抗體（Anti-Drug Antibody, ADA）檢測方法，評估生物製劑的免疫原性風險，這是大分子藥物相較小分子，額外多出來的一個關鍵毒理維度毒理學家（Toxicologist）——設計並執行符合優良實驗室操作規範（Good Laboratory Practice, GLP）的動物毒性試驗，產出安全毒理報告與最大耐受劑量（Maximum Tolerated Dose, MTD）建議，這些數據最終會支撐新藥臨床試驗申請（Investigational New Drug, IND）的起始劑量設計這是整個漏斗裡最窄的一段。我們在104搜尋「DMPK」與「Bioanalytical」，各只查到4筆；「毒理」同樣只有4筆。這種樣本規模已經小到不適合拿來做精確的量化陳述，但質化來看，這個結論很清楚：這是高度專業化的利基職缺，職缺稀少，但整個新藥開發流程完全繞不過去 —— 沒有毒理數據，藥物就不可能申請IND，更不可能進臨床試驗。台灣執行這塊工作的主要是取得GLP認證的委託研究機構（Contract Research Organization, CRO）。QPS昌達生化科技是台灣最早通過美國食品藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）實地查核的毒理CRO之一（2015年7月首次通過查核）；進階生物科技（Level Biotechnology）同樣通過FDA GLP查核（2019年查核），是國內唯一可以執行完整安全藥理試驗的公司；麥德凱生科（MDG）2025年慶祝成立20週年時，正式從單純的委託研究機構轉型為「協作創新組織」（Collaborative Innovation Organization, CIO），開始導入AI與大數據分析系統發展替代性試驗策略；台美檢驗（SuperLab）擁有TAF與OECD GLP雙重認證，專精生物製劑病毒清除試驗；瑞德生物科技具備TFDA GLP認證的基因毒理實驗中心；錫德斯生醫科技（Cidars）2025年被偉喬生醫收購，專精腫瘤、感染症、心血管疾病等動物模型；啟弘生技是2016年從生技中心衍生成立的新創，台灣第一家通過GLP認證的生物安全檢測機構；汎球生物科技的前身可以追溯到1971年成立的汎球藥理研究，2012年併入歐洲檢測集團歐陸科技（Eurofins Scientific），是全球最大規模的臨床前藥理CRO之一，服務範圍從標的識別到臨床前候選藥物篩選都涵蓋。薪資數據也呼應了「窄但關鍵」這個定位。根據104薪資情報，博士學歷的月薪範圍（P25~P75）落在6.5萬至8.5萬元，月均薪7.6萬元 —— 是所有學歷層級裡最高的一格，但職缺數只有644筆，遠低於大學學歷的700筆與碩士學歷的1,044筆。這個組合 —— 職缺少、學歷門檻高、薪水級距寬 —— 正是毒理與DMPK這類【子階段 3】職位的典型輪廓。圖表二｜早期研發薪資漏斗六、把漏斗攤開看：早期研發的職涯路徑其實比你想的透明把前面四個段落的數字放在一起看，一個清楚的漏斗結構就浮現了：大學學歷，月均薪4.4萬元，職缺700筆——這是【子階段 0】的入口，研究助理、檢測分析、動物房技術員，執行導向，門檻最低。碩士學歷，月均薪5.1萬元，職缺1,044筆——這是【子階段 1】到【子階段 2】的主力，標的驗證、先導化合物篩選，需要獨立操作實驗、理解實驗設計背後的邏輯。博士學歷，月均薪7.6萬元（P75可達8.5萬元），職缺644筆——這是【子階段 2b】（抗體發現、蛋白質工程）與【子階段 3】（毒理、DMPK）的門檻，職缺數量收斂，但每一個職位的專業不可替代性都很高。（以上為104薪資情報「生物科技研發人員」類別的整體行情，涵蓋整個生醫價值鏈，並非早期研發專屬數據，查詢時間為2026年9月，僅供方向參考。）這個漏斗結構告訴我們一件事：早期研發的職涯路徑，其實不是外界想像的「一入行就要拚博士」，而是一個可以逐步往上爬的階梯——先用【子階段 0】的入門職位站穩腳步，累積實驗室經驗與產業理解，再依照自己想走小分子還是抗體、想走技術研發還是毒理驗證，選擇對應的進修或轉職方向。不管你現在站在漏斗的哪一層，前面第四段的搜尋策略都適用：先確認自己的背景對應哪個子階段，再用那個子階段的關鍵字去找，比套用一個籠統職稱去碰運氣有效得多。代表性機構速覽以下列出本篇提到、且經過查證的少數代表性機構作為參考，完整分類對照表另見附檔。⚠️ 使用提醒：以下機構為分類舉例，用意是幫助讀者初步認識早期研發階段的產業生態與職缺類型分布，不是完整名單，也不代表企業排名或推薦順序。實際求職或合作前，請自行上網搜尋查證各機構最新現況，業務範圍與公司狀態均可能隨時間變動。子階段代表機構定位標的發現與驗證中央研究院、國家衛生研究院、財團法人生物技術開發中心（DCB）、工業技術研究院（ITRI）學研法人，早期標的發現與技術移轉先導化合物篩選（小分子・AI）分子智藥（VIRTUALMAN）、安宏生醫（AnHorn）、維曙智能（Vizuro）、普睿思（Praexisio）AI輔助小分子篩選新創抗體與蛋白質治療劑發現中央研究院（抗體庫）、財團法人生物技術開發中心（DCB）、亞諾法（Abnova）、聯生藥（United BioPharma）全人源抗體庫、商業化抗體平台毒理與藥效評估QPS昌達生化科技、進階生物科技（Level Biotechnology）、麥德凱生科（MDG）、台美檢驗（SuperLab）、瑞德生物科技、錫德斯生醫科技（Cidars）、啟弘生技、汎球生物科技GLP認證臨床前CRO縮寫對照表縮寫中文全名英文全名RA研究助理Research AssociateIACUC動物實驗照護和使用委員會Institutional Animal Care and Use CommitteeCADD電腦輔助藥物設計Computer-Aided Drug DesignAIDD人工智慧輔助藥物設計AI-Aided Drug DesignADMET吸收、分布、代謝、排除與毒性Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and ToxicityPROTAC蛋白質降解標靶嵌合體Proteolysis Targeting ChimeraVHH重鏈可變區（駱駝科單域抗體）Variable domain of Heavy chain of Heavy-chain antibodyscFv單鏈可變區片段Single-chain Variable FragmentKD解離常數（親和力指標）Dissociation ConstantDCB財團法人生物技術開發中心Development Center for BiotechnologyITRI工業技術研究院Industrial Technology Research InstituteDMPK藥物代謝與藥動學Drug Metabolism and PharmacokineticsADA抗藥抗體Anti-Drug AntibodyGLP優良實驗室操作規範Good Laboratory PracticeMTD最大耐受劑量Maximum Tolerated DoseIND新藥臨床試驗申請Investigational New DrugCRO委託研究機構Contract Research OrganizationCIO協作創新組織Collaborative Innovation OrganizationFDA美國食品藥物管理局Food and Drug AdministrationTFDA台灣食品藥物管理署Taiwan Food and Drug Administration下期預告：EP2將進入賽道一的第二站——CMC與藥物製造開發，看看候選分子如何從實驗室的毫克級樣品，走向符合國際法規的量產藥品。