- 月薪33000~36000元 高雄市前鎮區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
1. 資訊設備日常維護、監控、告警處理、流量管制與異常突發狀況障礙排除。 2. 網路安全與存取控制的維護。 3. 資訊設備安裝、設定及設備維護。 4. 網路規劃、佈建、維護與查修。 5. 使用者端與各單位資訊相關事項處理。 6. 資訊設備日誌監控、事件處理。 7. 其他主管交辦事項之執行。
- 月薪33000~45000元 高雄市鳳山區 1年工作經驗 今天剛更新展開
1.負責公司內部自有資訊系統之規劃、程式開發與日常維護。 2.協助現行系統功能優化、Bug 修正及跨部門需求調整。 3.撰寫與維護相關系統操作文件及技術規格文件。
家庭日員工結婚補助生育補助子女教育補助需穿著員工制服 - 論件計酬100000元 桃園市桃園區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
可使用Ai相關軟件製作專案 1. 使用 Python、C++、JavaScript、Node.js 開發門禁管制、車輛出入管理及社區安全維護相關軟體功能 2. 建置影像辨識、異常事件偵測及智慧監控應用，支援賣場巡邏、防竊作業與公共安全管理 3. 負責 API 開發與整合，熟悉 SQL、NoSQL 資料庫及 WebSocket、gRPC 等通訊協議 4. 使用 HTML、CSS 建置管理介面，串接門禁設備、監視系統、照明及空氣調節等設備資料 5. 熟悉 Linux 系統環境、Docker、Kubernetes、Terraform 及 Google Cloud Platform、AWS 等雲端部署工具 6. 執行系統架構設計、系統監控、可靠性測試、壓力測試、效能優化及軟體安裝偵錯，提升安全服務系統穩定度 7. 建立自動化測試與 CI/CD 流程，使用 Git 等版本控制工具管理程式碼，並撰寫 API、系統架構及操作維護技術文件 歡迎具備 Python、C++、雲端部署、AI應用或智慧安防系統開發經驗的你加入我們！一起運用軟體技術打造門禁管制、車輛管理、智慧監控與社區安全維護服務，立即投遞履歷，期待與你共創穩定且具發展性的工作機會！
員工在職教育訓練良好升遷制度年節獎金年終獎金績效獎金 - 月薪50000元 台北市內湖區 6年工作經驗 今天剛更新展開
1. 導入新產品時，協助製程或研發設計的評估、解析與分析 2. 完成新舊機種DVT驗証測試報告
員工生日禮金三節獎金員工在職教育訓練勞保健保 - 月薪60000元 台北市內湖區 6年工作經驗 今天剛更新展開
1. 導入新產品時，協助製程或研發設計的評估、解析與分析 2. 完成新舊機種DVT驗証測試報告 3. 督導屬員完成任務
員工生日禮金三節獎金員工在職教育訓練勞保健保 - 月薪32000~35000元 苗栗縣頭份市 1年工作經驗 今天剛更新展開
1.資訊系統操作 2.機房電力、空調消防設施巡檢。 3.機房門禁管制作業(人員、物品、設備)。 4.監控系統每日點檢(空調、電力、消防、訪客管理、極早期遠端監控系統)。 5.機房客戶申告事件紀錄及轉派。 6.工作須配合三班制輪值排班。 7.※未通過辨色力測驗者，不安排參加面談。。
社團補助有合作托兒中心良好升遷制度全勤獎金年節獎金 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣新埔鎮 5年工作經驗 今天剛更新展開
1. 統籌電控課（涵蓋軟體控制、ADAS、動力系統、充電系統、高/低壓線路等）之研發規劃與執行。 2. 帶領韌體組與電氣組，確立整車電氣架構、控制策略與系統整合方向。 3. 跨部門（機構、專案等）協調技術規格、解決重大開發與介面整合問題。 4. 掌控部門專案進度、預算及資源分配，確保新產品順利導入量產。 5. 建立與推動部門內技術標準及開發流程(含ISO26262等規範導入)，並負責部門人才培育與績效管理。
員工購物優惠員工在職教育訓練就業保險產假產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣新埔鎮 5年工作經驗 今天剛更新展開
1. 統籌整車高/低壓線束及電氣迴路之架構規劃與設計。 2. 帶領團隊進行電器元件選型、規格制訂與電路圖面審查。 3. 負責電氣系統與其他系統(如機構、充電系統、軟體)的整合與介面協調。 4. 督導電氣系統的實車配線試裝、測試與故障排除(Troubleshooting)。 5. 管理電氣組專案進度、BOM表發行及組員績效考核。
員工購物優惠員工在職教育訓練就業保險產假產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣新埔鎮 5年工作經驗 今天剛更新展開
1. 帶領韌體團隊進行整車軟體控制、動力系統(VCU/MCU/BMS)及ADAS系統的控制邏輯設計與開發。 2. 負責系統架構規劃，確保軟體開發符合ISO26262等車用功能安全規範。 3. 審核程式碼、控制策略與模擬測試報告(如Matlab/Simulink)。 4. 協調跨部門(硬體、機構)系統整合測試與實車調校，解決重大軟體問題。 5. 量產車輛異常對策。 6. 團隊工作指派、專案進度管理及人員技術培訓。
員工購物優惠員工在職教育訓練就業保險產假產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新竹縣新埔鎮 1年工作經驗 今天剛更新展開
1. 負責電動車充電系統、動力系統或ADAS之軟體控制邏輯開發與撰寫。 2. 使用Matlab/Simulink等工具進行控制模型建立(Model-based development)與模擬。 3. 參與車輛控制系統功能測試、驗證與除錯(Debug)。 4. 解析車載通訊(CAN/LIN)數據，進行異常分析與參數調校。 5. 產出軟體開發過程所需之技術文件。
員工購物優惠員工在職教育訓練就業保險產假產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市松山區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
職務使命 把GenAI、RAG、機器學習及AI Agent概念驗證轉化為可安全上線、穩定營運並持續創造價值的產品，支援客服、投研、法遵／AML及其他企業AI場景。你將擔任技術錨點，提升團隊的工程標準與決策品質。我們重視系統思考能力、快速學習、面對新挑戰的意願，以及在資安、法遵與營運風險要求下，讓 AI 真正進入業務流程的能力。 1.AI應用開發與產品化：設計、開發及部署LLM、RAG、Agent與傳統ML應用，將POC推進為可維運、可監控且可擴展的線上服務。 2.模型評測與持續優化：建立評測資料集與離線／線上評估方法，量測正確性、groundedness、安全性、延遲與成本，並持續改善檢索、prompt、tool use、工作流程、模型選型與推論設定。 3.工程化與營運可靠性：建置API、服務、測試、監控、fallback與Human-in-the-loop機制，追蹤上線指標、使用者回饋與事故根因，提升穩定性、效能、成本與採用體驗。 4.跨團隊協作與標準制定：與資料工程、架構、產品／專案、業務、風險與法遵團隊合作，定義需求、驗收標準、模型風險控制、部署標準與可複用元件。
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市松山區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
角色定位與任務 你將建立安全、可追溯、可重複使用的AI-ready資料底座，支援RAG、模型訓練、分析與實際AI工作流程落地。這個角色適合願意面對真實業務複雜度，並希望讓AI能力真正進入營運場景的人。 我們重視資料工程基礎、快速學習、新挑戰意願，以及在安全與治理要求下打造可靠系統的能力。 主要負責工作： •資料流處理：建置批次與即時pipeline，整合結構化、非結構化與多模態資料，支援向量檢索、RAG與AI應用。 •資料治理與品管：管理metadata、可追溯性、版本與品質規則，建立監控、異常處理與重跑機制，提升資料可信度。 •跨團隊協作與標準制定：與AI/ML、架構與業務團隊合作，定義資料介面、效能、安全與部署標準。 •資安法遵與生態系整合：落實權限控管、去識別化與個資法遵，串接跨系統與集團資料，記錄用途、限制與責任歸屬。
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 桃園市中壢區 1年工作經驗 今天剛更新展開
1.系統與 API 開發：負責後端系統架構設計、開發與維護，並進行 RESTful API 或 GraphQL介面設計與串接。 2.資料庫維護與優化：進行關聯式與非關聯式資料庫設計，優化資料查詢效能與架構。 3.AI 輔助高效開發：善用 AI 工具（如 Cursor、Claude code、ChatGPT 等）進行程式碼撰寫、自動化測試與除錯，提升開發效率。 4.跨團隊溝通協作：與相關部門合作，評估技術可行性並落實需求。 5.程式碼品質與維護：撰寫乾淨且可維護之程式碼，參與 Code Review、單元測試，並協助系統異常排除與優化。 *薪資待遇以面談後，依學經歷而議定。
員工購物優惠員工在職教育訓練就業保險產假產檢假 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市松山區 工作經歷不拘 今天剛更新展開
職務使命 將快速變動的生成式AI、前沿技術、金融監理與責任AI要求，轉化為可驗證的研究結論、治理方法與決策建議，協助組織在創新、客戶與員工權益、模型風險、資安及法遵之間做出高品質決策。我們重視系統思考、證據導向、快速學習、跨領域溝通，以及讓責任AI原則落實於業務流程與技術生命週期的能力。 主要負責 •前沿技術研究與機會評估：追蹤生成式AI、Agent、多模態、模型評測、安全、隱私等新興技術，評估其商業價值、成熟度、限制與導入風險。 •研究設計、POC與評測：從業務問題出發，完成技術掃描、選型與build-versus-buy分析，設計可驗證假設與驗收標準，並清楚揭露證據與限制。 •責任AI治理與風險控制：追蹤金管會AI政策、國內外監理與產業實務，建立模型風險分級、評測、監控、human-in-the-loop、例外管理與落地檢核方法。 •知識傳承與組織賦能：規劃內部科普、技術分享與方法沉澱，提升組織對AI能力、限制與責任使用的共同理解。
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