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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
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新北市土城區 5年工作經驗 5天前更新展開
1. Thermal Module 新產品/新技術開發引進 2. Fan 新產品/新技術開發引進 3. 散熱系統最新市場動態分析
- 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 5天前更新展開
1.協助業務主管執行 RFI/RFP/RFQ； 2.處理日常成本與報價管理； 3.跟進NPI過程中之商務活動； 4.處理主管交辦事項
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新北市土城區 5年工作經驗 5天前更新展開
1.業務發展機會尋找； 2.RFI/RFP/RFQ處理； 3.成本與報價管理； 4.商務合約研擬； 5.客戶關係發展； 6.銷售策略與年度銷售目標推進； 7.蒐集分析市場情報
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 新北市土城區 3年工作經驗 5天前更新展開
1.每週提供更新，確保供應的連續性並降低風險，以滿足客戶需求。 2.開發、實施並維護供應鏈管理流程和策略，以提高供應運作效率。 3.建立並維護良好的客戶與合作夥伴關係。 4.需求、產能和庫存趨勢分析，以確保最佳規劃。 5.深究製造供應鏈流程和需求，進行成本分析與改善。 6.與工廠和客戶之間進行有效溝通並解決供應鏈問題。
- 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市士林區 工作經歷不拘 1天前更新展開
1. Charger 線路設計應用 2. Battery 規格開立 3. DC-DC 線路設計應用 4. Power 線路繪製 , 零件 Placement 及 Layout 確認 5. 電源電路問題分析與解決 6. 協助 2nd source phase-in & cost down
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市士林區 工作經歷不拘 1天前更新展開
1. NB/AIO/Thin Client/Mini-DT 系統之散熱模擬 2. 設計整體系統之散熱規劃與模組設計 (CPU/VGA…) 3. 系統量測及資料分析/散熱系統控制/問題解決
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 桃園市桃園區 工作經歷不拘 1天前更新展開
『114年度研發替代役專區』 1. Enterprise Server and AI Server power system design. 2. PowerDC / Simplis / PDN simulation for board design. 3. Issue resolving and solution optimization. 4. Customers communication, internal cross function teams and suppliers coworking for product time to market. 5. Future innovation technology study.
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 桃園市桃園區 工作經歷不拘 1天前更新展開
『114年度研發替代役專區』 1. Server相關產品之氣冷、液冷散熱模組設計 2. Server相關產品之散熱測試及驗證 3. 風扇和幫浦控制及驗證 4. 液冷相關研究開發及應用
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 桃園市桃園區 工作經歷不拘 1天前更新展開
『114年度研發替代役專區』 1. PCB疊構與阻抗設計 2. Signal Integrity與Power Integrity的模擬與分析 3. Layout的rule制定與審核 4. 訊號量測的審核與除錯 5. 流程自動化改進與in-house utilities開發 6. TDR/VNA量測
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 - 面議（經常性薪資達4萬元或以上） 台北市士林區 工作經歷不拘 1天前更新展開
(非替代役身份請勿應徵) 英業達近年進攻各種 AI 邊緣運算應用領域。我們是英業達 AI 晶片設計研發團隊，具備多年 AI 與 Processor IC 設計經驗，現正積極投入類神經網路加速器 IP 研發。其中所有軟硬體皆 in-house 獨立自主研發，2023 年推出已被數家台灣知名上市 IC 設計公司採用，市場需求踴躍；2024年也於兩家上市 IC 設計公司的 AI 高整合晶片達到 First Cut Work 目標，並通過系統性驗證。 現正積極擴大招募新血。歡迎對高效能 AI 邊緣運算有熱誠的朋友加入！ 主要工作為： 1. Design and customize deep-learning-based AI models to meet diverse user requirements. 2. Develop and optimize AI models and data pre-/post-processing pipelines tailored to our NPU architecture. 3. Analyze the computational cost of NPU and AI models, and ensure performance while maximizing hardware resource efficiency. 4. Provide feedback to hardware and compiler teams, boosting overall system performance.
生育補助員工國內、外進修補助員工聚餐尾牙家庭日 -
