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職缺名稱公司名稱上班地點工作經驗更新薪資待遇
- 時薪196元 桃園市蘆竹區 工作經歷不拘 4天前展開
1.餐點介紹、結帳、收銀。 2.用餐環境之清潔與維護。 3.內場食材準備、簡易烹煮及擺盤等工作。 4.外送服務。 5.其他主管交辦事項。
年終獎金三節獎金員工團保意外險勞保 - 月薪40000元 台北市松山區 工作經歷不拘 今天展開
1.辦公室自動化數位商品〈影印機、傳真機、列表機、會議系統、電話交換機等〉相關產品之維修與售後服務。 2. 前三個整月，保障薪資40K。 3. 工作待遇為新人平均月薪資，另有高額獎金。 4. 機會均等、人事公開，升遷透明快速肯定人才。 我們有完善的教育訓練，提供您最佳舞台，讓您實現理想成就未來，在職場上出類拔萃，成為耀眼明日之星！ 關於互盛，歡迎透過官方網站了解更多 www.eosasc.com.tw
員工及眷屬住院慰問金伙食津貼尾牙員工結婚補助子女教育補助 - 月薪36000元 新北市新莊區 工作經歷不拘 2天前展開
1. (協助)國內客戶開發、訂單銷售與客戶關係維護相關作業執行。 2. (協助)專案日程進度掌控、追蹤與回報。 3. 負責客戶管理系統作業處理。 4. (協助)整理應收帳款資料與報表，定期報告異常情況。 5. 負責出貨相關作業。 6. (協助)國內展覽與行銷相關任務。 7. 其他上級主管交辦事項。
就業保險產假產檢假安胎假家庭照顧假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 桃園市中壢區 工作經歷不拘 2天前展開
中壢平鎮地區，新屋交流道下民族路肯德基後方 小樹苗診所 誠徵 家醫科、兒科專科醫師或耳鼻喉科醫師一名，可兼職或專任 有牌照費2萬、每名病患分潤200元，所有處置PPF30％，詳細薪資內容面談
育嬰假 - 月薪36000元 桃園市楊梅區 工作經歷不拘 2天前展開
1.品質改善問題點調查與改善。 2.工程變更案首件樣品檢驗報告協助對應。 3.主管交辦事項。 ★有志朝品保相關專業發展，但無經驗者可培訓★
全勤獎金分紅入股年終獎金激勵獎金員工團保 - 時薪196~240元 台北市北投區 工作經歷不拘 9天前展開
歡迎活潑開朗,熱愛咖啡及輕食文化的您加入我們的團隊,工作內容如下： 1.咖啡及其他飲品調製。 2.製作簡易餐點/輕食。 3.結帳與收銀，整理現金收據。 4.維護工作環境。 5.咖啡豆及冲煮器具之專業介紹和銷售。 6.定期盤點飲料與食材。 ．兼職人員起薪190元/時。 ．早上6:30~10:30另有早班津貼20元/時,以半小時為單位(依實際時數計算)。 每月該時段出勤時數須達60H以上。
良好升遷制度需穿著員工制服員工在職教育訓練生育補助員工聚餐 - 1111南台灣職場小語
【推薦工作】行政內勤、行政助理｜無經驗可，享週休二日！
- 月薪30500元 台北市北投區 工作經歷不拘 9天前展開
歡迎活潑開朗,熱愛咖啡及輕食文化的您加入我們的團隊,工作內容如下： 1.咖啡及其他飲品調製。 2.製作簡易餐點/輕食。 3.結帳與收銀，整理現金收據。 4.維護工作環境。 5.咖啡豆及冲煮器具之專業介紹和銷售。 6.定期盤點飲料與食材。 【薪資】正職起薪30,500， 2個月通過公司內部基礎考核，薪資即可上調達31,500
良好升遷制度需穿著員工制服員工在職教育訓練生育補助員工聚餐 - 月薪30000元 台中市西區 工作經歷不拘 3天前展開
1.協助上級主管完成其交辦事項 2.傳達上級命令以及希望達成的目標給基層員工 3.監督基層員工工作情形 4.教導基層員工給予基層員工需要協助 5.負責門禁管制、車輛出入指揮、賣場巡邏、防竊作業及竊盜處理工作等安全維護工作 6.收發文件 7.監督及參與建築及設備之清潔、修理及維護 8.針對特定處所進行監視，維持公共安全，減少火災、竊盜或其他危險 9.控制照明、取暖、空氣調節及通風等設備 10.運送並且保護重要物品 11.社區安全維護管理、保障客戶生命和財產安全
員工在職教育訓練需穿著員工制服意外險健保勞保 - 月薪30000~40000元 高雄市仁武區 工作經歷不拘 13天前展開
1.現場丈量招牌尺寸 2.製作無接縫鐵架/中空板鐵架 3.燈管接線安裝 4.投射燈戶外吊掛 5.帆布吊掛安裝施工 ※歡迎對本行業有興趣或有招牌實務製作經驗者加入 ※歡迎尋求穩定工作，重視工作安全的您，一同加入立泰廣告社的行列。
- 月薪29500~30000元 台中市南屯區 工作經歷不拘 3天前展開
1.陳列商品、清潔櫥窗、維持營業場所的整潔與美觀 2.向顧客說明貨品的性質、特徵、品質與價格 3.接受顧客詢問或主動提供諮商建議給顧客
- 月薪64711~99317元 台北市南港區 工作經歷不拘 9天前展開
深度學習模型推論和訓練優化研究 (Optimization of Deep Learning Model Inference and Training) Machine Learning Systems團隊的研究方向包括：平行與分散式計算、編譯器、以及計算機架構。我們利用電腦系統的技術加速深度學習模型推論和訓練，並研究下一世代機器學習模型的系統開發和優化。 我們的研究方向著重於： 1. 模型壓縮與計算優化研究。 模型壓縮技術 (pruning and quantization) 透過減少AI模型容量與運算量，實現模型執行加速，對於嵌入式系統等資源受限的計算平台以及記憶體有限的AI加速器至關重要。為了有效執行壓縮後的模型，許多次世代處理器設計了新的運算功能，例如向量運算 (Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV) 和矩陣加速器 (matrix-multiplication unit on GPUs and NPUs) 等強化功能。我們將研究 (1) 如何利用這些強化運算功能加速壓縮模型的執行，(2) 各種計算平台，例如伺服器、邊緣裝置、異質系統等的壓縮模型的佈署方法。 2. AI加速器設計。 針對深度學習模型的推理加速，在FPGA板上實現AI加速器硬體設計，並進行軟硬體協同設計與優化研究。 3. 異質環境下深度學習模型推論優化研究。 智慧系統如自駕車與語音助理，通常需執行複雜的深度學習模型 (complex deep learning models: hybrid models, multi-models, and multi-task models)。與此同時，電腦架構正朝向異質多處理器設計發展 (heterogeneous architecture: CPUs+GPUs+AI accelerators)。如何整合異質處理器來執行複雜模型並達到高效能的運算，成為一項關鍵且具挑戰性的研究。針對此問題，我們將探討以下方向：(1) 模型運算與異質處理器的分配策略，(2) 排程演算法設計，(3) 模型執行平行化方法，包括資料平行（data parallelism）、模型平行（model parallelism）與張量平行（tensor parallelism）。 上述研究議題為國內外深度學習系統領域之重要發展方向，產業界及學術界均需此方面人才。適合擬專心研究，未來從事學術工作者或研發工作者，對於未來規劃進修博士學位者, 本實驗室之研究計畫提供優良之訓練環境與研究經歷。 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」
員工餐廳社團補助就業保險產假產檢假 -
