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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
- 月薪41000~42000元 桃園市桃園區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
我們是一家專注於提供專業保全與樓管服務的企業，致力於守護客戶的人身安全與財產安全，主要服務對象包含住宅區、商業大樓與各類工地場所。 工作內容： 1. 負責龜山社區出入口的管理，執行人員及車輛的進出登記與身份核對，維護通行安全。 2. 依計畫及隨機性執行社區內部及周邊環境的巡邏，確保安全無虞。 3. 監控社區內的閉路電視 (CCTV) 機制，即時識別可疑活動並提出必要報告。 4. 按照標準程序處理突發事件，確保事件現場秩序由秩序失控轉為穩定並妥善移交報告。 5. 定期檢查社區各類安全設備，例如滅火器、警報設施及緊急出口，確認設施效能並符合規範要求。 6. 為住戶及來訪人員提供協助，包括詢問解答、車位尋址建議及其他臨時性支援服務。 7. 負責每班工作記錄的詳細整理，包括巡邏時間、事件描述及重要通知內容，必要時直接呈交主管。 8. 遵照任務指派，完成其他與社區綜合安全管理相關的事項。 我們誠摯邀請對安全事務充滿熱情、具備細心與職業素養的您加入我們的專業團隊！透過您的努力，為龜山社區建立更安全、更舒適的生活與工作環境。立即投遞履歷，我們共同為提供卓越的社區服務而努力！
意外險員工團保員工聚餐需穿著員工制服員工在職教育訓練 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新北市土城區 2年工作經驗 11天前更新展開
1. 負責PLM系統管理與維運，擔任內部顧問，提供支援與服務。 2. 需研讀並熟悉產品生命週期管理系統概念，協調跨部門流程整合與協作。 3. 建立產品資料管理機制，確保版本控管、資料一致性，符合品質與法規要求。 4. 建立教育訓練文件，舉行教育訓練。 5. 支援跨廠區專案推動，配合專案需出差台灣各廠區（頻率約每月一～二次）。 6. 需求用戶蒐集並評估，協同專案經理推動系統導入與持續優化。
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市中山區 5年工作經驗 3天前更新展開
1.執行各項採購作業流程（詢價、比價、議價、下單）。 2.供應商開發、評估、管理及關係維護。 3.控管採購成本及追蹤市場價格波動。 4.確認採購交期與到貨狀況，協調異常處理。 5.跨部門溝通需求，確保採購時程符合營運需求。 6.建立與維護採購相關報表及資料。 7.協助制定與優化採購制度及作業流程。 8.處理供應商品質異常、退換貨及請款相關事宜。 9.主管交辦事項。 *有鼎新ERP系統經驗佳* * 具備連鎖餐飲品牌採購經驗*
員工生日禮金年終獎金績效獎金三節獎金產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台中市西屯區 2年工作經驗 4天前更新展開
【高獎金制度，挑戰百萬年薪!!!】 1. 遵照大樹聽力中心的專業與服務流程，為客戶進行聽力檢測及諮詢服務，並根據目標分配達成業績指標 2. 了解顧客的需求，以顧問式銷售方式進行助聽器的衛教和推廣，改善其聽覺品質 3. 定期關懷顧客助聽器的使用狀況，建立良好的客戶互動與溝通 4. 協助舉辦大樹聽力保健活動、衛教活動等等，推廣聽覺的重要性 5. 負責客群開發與客戶關係管理 6. 其他主管交辦事項
良好升遷制度員工在職教育訓練國內旅遊國外旅遊安胎假 - 月薪60000元 桃園市桃園區 5年工作經驗 4天前更新展開
1.策略與預算：制定品牌年度整體行銷策略、預算編列。 2.全通路營運：統籌實體通路活動規劃，以及數位平台與社群媒體經營策略。 3.品牌與體驗：提升品牌市場定位、客戶服務體驗，並建立雇主品牌形象。 4.團隊與整合：負責行銷團隊管理與人才培育，主導跨部門專案整合。 ●其他條件 管理思維：具備年度行銷規劃、預算控管與數據分析能力，有團隊管理與人才培訓經驗。 專業能力：熟悉實體與數位全通路行銷操作，具備敏銳的消費者洞察與市場定位能力。 溝通協調：具備優秀的跨部門溝通與高變動環境下的專案整合能力。
良好升遷制度員工在職教育訓練國內旅遊國外旅遊安胎假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市士林區 2年工作經驗 4天前更新展開
1. 軟體功能之需求分析、設計、開發與維護 2. 軟體單元/模組/系統測試 3. 軟體題分析解決及除錯 4. 技術文件及手冊撰寫
家庭日員工運動會員工結婚補助生育補助員工國內、外進修補助 - 月薪40000~52000元 桃園市桃園區 2年工作經驗 4天前更新展開
[工作內容] 1. 專案時程規劃與資源評估分析，進度控制與追蹤 2. 需求討論與訪談 3. 撰寫需求規格書與相關文件產出 4. 軟體專案項目測試驗收，結案後資料整理 5. 跨部門溝通能力、對內團隊合作與獨立作業的戰力 6. 規劃及協調專案工作事項 7. 主管交辦事項 [加分項目] 1. 領導大型專案經驗 2. 零售業實務經驗 3. 擅用draw.io、xmind、wireframe ✨ 桃園總部2023年啟用 ✨ 辦公環境明亮新穎，有舒適的廊道與洗手間，茶水間備有微波爐/冰箱/咖啡機
良好升遷制度員工在職教育訓練國內旅遊國外旅遊安胎假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市中山區 1年工作經驗 1天前更新展開
1. 湖倉（Lakehouse）與資料平台工程 • 參與 資料湖倉（Lakehouse）架構規劃與建置，整合地端與雲端資料平台 • 建構並維運結構化 / 半結構化 / 非結構化資料之儲存、轉換與查詢機制 • 規劃與實作資料管道（Batch / CDC / Streaming），確保資料即時性與一致性 2.資料治理工程落地 • 參與 資料治理框架落實 • 建置與維護： o 資料目錄（Data Catalog） o 元資料管理（Metadata） o 資料血緣（Lineage） o 資料品質檢核（DQ Rules） • 協助資料定義、欄位標準、異動影響分析之技術落地 • 配合稽核、法遵需求，確保資料可追溯、可盤點、可稽核 3.跨部門協作與平台推動 • 與資料治理單位、業務單位、資安單位協作，將治理需求轉為技術實作 • 協助建立 資料生命週期管理（建立、使用、變更、下架） • 撰寫平台與治理相關技術文件、SOP、交接文件 二、必要條件 • 具 資料工程 / 平台工程實務經驗（3 年以上尤佳） • 熟悉至少一種資料湖／湖倉技術或概念 （如：Data Lake、Lakehouse、或相近架構） • 熟悉 SQL，了解資料模型設計（事實表 / 維度表、寬表等） • 了解資料治理基本概念： 資料目錄、元資料、血緣、品質、資料分級 1. Data Lakehouse & Data Platform Engineering • Participate in the design, implementation, and enhancement of Data Lakehouse architectures, integrating on-premises and cloud-based data platforms. • Build and maintain storage, transformation, and query capabilities for structured, semi-structured, and unstructured data. • Design and implement data pipelines (Batch, CDC, and Streaming) to ensure data timeliness, consistency, and reliability. • Optimize data platform performance, scalability, and operational efficiency. 2. Data Governance Implementation • Support the implementation and operationalization of the enterprise data governance framework. • Develop and maintain: o Data Catalogs o Metadata Management repositories o Data Lineage tracking capabilities o Data Quality (DQ) monitoring rules and controls • Facilitate the technical implementation of data standards, business glossaries, data definitions, and impact analysis processes. • Ensure data assets remain traceable, auditable, and compliant with regulatory, compliance, and audit requirements. 3. Cross-Functional Collaboration & Platform Enablement • Collaborate with data governance teams, business stakeholders, and information security teams to translate governance requirements into technical solutions. • Support the establishment and management of enterprise data lifecycle processes, including data creation, usage, modification, retention, and retirement. • Prepare and maintain technical documentation, standard operating procedures (SOPs), and knowledge transfer materials related to the data platform and governance initiatives. • Promote data governance best practices and support enterprise-wide data management initiatives.
禮品員工團保伙食津貼員工購屋低利貸款員工電影 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市松山區 2年工作經驗 1天前更新展開
1. 建立高效率、可擴展與可自動化的 AI/GAI 金融服務架構。 2. 設計使用者需求目標導向的資料建模、ETL及驗證 (Relational and Graph) 3. 實踐容器化技術 (Docker, K8S) CI/CD開發維運流程 加分項目： A. GAI/LLM 雲地端服務建置經驗，如模型微調、Agentic 開發 B. AI 建模經驗，如使用：機器學習 / 深度學習 / 強化學習技術 C. Graph資料庫 (Neo4j) 設計開發經驗，如：知識圖譜、Graph-based RAG D. AI /Data Governance治理經驗，如流程管理、模型驗證等 1.Design and build scalable, highly efficient, and automated AI/Generative AI architectures for financial services. 2.Develop business-driven data models and design ETL processes, validation frameworks, and data solutions using relational and graph databases. 3.Implement containerized development and operations practices using Docker, Kubernetes, and CI/CD pipelines. Preferred Qualifications 1.Experience deploying and managing Generative AI/LLM solutions in cloud and on-premises environments, including model fine-tuning and agentic AI development. 2.Hands-on experience with AI/ML technologies, including machine learning, deep learning, and reinforcement learning. 3.Experience designing and developing graph database solutions (e.g., Neo4j), knowledge graphs, and Graph-based RAG applications. 4.Experience in AI or Data Governance, including process management, model validation, and governance frameworks.
禮品員工團保伙食津貼員工購屋低利貸款員工電影 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市松山區 1年工作經驗 1天前更新展開
以 Python為主，輔以關聯式與圖資料庫，搭配GAI coding 工具，與團隊完成以下工作： 1. 實作高效率、可擴展與可自動化的 AI/GAI 金融服務架構 2. 實作「知識圖譜 + 大語言模型」之金融應用服務 3. 實作容器化技術 (Docker, K8S) CI/CD開發維運流程 加分項目： A. GAI/LLM 雲地端服務入門技術，如模型微調、Agentic 開發、RAG B. AI 建模概念，如使用：機器學習 / 深度學習 / 強化學習技術 C. Graph資料庫 (Neo4j) 開發經驗，如：知識圖譜、Graph-based RAG D. UI/UX 前端圖 (Graph) 視覺化開發經驗，如 D3.js, GoJS, NetworkX等 Using Python as the primary development language, supplemented by relational and graph databases, and leveraging Generative AI coding tools, you will collaborate with the team to: 1. Design and develop efficient, scalable, and automated AI/Generative AI solutions for financial services. 2. Build and implement financial applications that combine Knowledge Graphs and Large Language Models (LLMs) to deliver intelligent, context-aware services. 3. Develop and maintain containerized environments and CI/CD pipelines using technologies such as Docker and Kubernetes (K8S) to support AI application deployment and operations. Preferred Qualifications A. Foundational knowledge of Generative AI and LLM technologies, including: • Model Fine-Tuning • Agentic AI Development • Retrieval-Augmented Generation (RAG) • Cloud-based or on-premises AI solution deployment B. Understanding of AI and machine learning concepts, including: • Machine Learning (ML) • Deep Learning (DL) • Reinforcement Learning (RL) C. Experience with Graph Database development, such as: • Neo4j • Knowledge Graph implementation • Graph-based RAG solutions D. Experience in graph visualization and frontend development, including tools such as: • D3.js • GoJS • NetworkX • Other graph visualization frameworks
禮品員工團保伙食津貼員工購屋低利貸款員工電影 -
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