轉職熱搜工作

1.稽核 -間接材料/供應商品質系統稽查 2.材料品質監控––原物料入料和線上使用品質 3.異常處理-CA/PA 落地稽查 4.持續改善-OPL(預防/預警)推動 5.持續改善-評比供應商品質表現、啟動改善計畫 6.變更管理-監督供應商變更(Cclass2/3)計畫&驗證資料、PCN進度控管及分析變更(Class2/3)前後品質水準

此角色需與多單位協作支援整體運作，適合能在制度與流程中溝通協調、為系統穩定提供支持的人。 1. 負責智慧排程（Scheduling）與派工（Dispatching）系統之需求分析、規格設計、開發及維運。 2. 與製造、生產規劃（PP）、生產管制（PC）及跨部門單位合作，推動排程最佳化專案，以提升生產效率、設備利用率及產出表現。 3. 規劃與執行排程相關 POC 專案，評估最佳化策略成效，驗證解決方案可行性並推動正式導入。 4. 監控系統資訊安全及異常應變復原機制，提升系統可靠度與營運韌性。 5. 執行主管交辦之智慧製造、排程改善及相關專案

1.電路設計與電氣規劃：負責設備控制電路繪製與電器元件選型，規劃動力配電、安全迴路與 EMC 接地等強電架構，輸出完整電氣圖面。 2.PLC / PC-Based 配盤與組裝：執行控制系統配盤、機台外部走線與電氣組裝，嚴格控管組裝品質與客戶端安規要求。 3.訊號調校與弱電電路測試：進行馬達驅動參數微調、感測器訊號擷取驗證與弱電控制電路測試，確保訊號傳輸穩定。 4.機台試機與硬體 Debug：運用電表等儀器進行線路故障排除、設備電控穩定度測試與異常分析，並產出檢修報告。 5.現場交機與既有設備改造：配合專案至客戶端進行設備安裝、試機與現場異常排除（需配合出差），並支援既有機種之電控優化與改造。 歡迎具備相關技能和經驗的人才應聘，期待您的加入！

1. 依製程需求，把施工圖樣轉換為程式語法，負責輸入與設定，並進行程式模擬。 2. 解決機台加工問題。 3. 研究開發製程加工技術。 4. 能獨立作業。 5. 需有經驗者 ※公司福利完善: *公司有提供制服 *有提供中餐 *生日有生日禮金 *不定期員工旅遊、聚餐

1.派駐南部設備維護工程師 2.有設備查修邏輯思維或有意願學習者 3.設備保養、異常排除 4.須配合加班、On Call另提供津貼 5.可於駐廠當地上下班或住公司宿舍、有需要才進台中后里總部 6.辦公及宿舍地點於台南南科 7.負責區域：嘉義(含)以南

1. 繪製設計圖。 2. 鋁合金模板相關配件之設計開發與性能改良。 3.應用CAE進行鋁合金模板與零配件的分析與驗證。 4.鋁合金模板施工工法之創新研發與優化改善。 5.營建模板施工設備研發與合作開發工作。 6.建立並佈達下包施工廠商作業指引與零配件使用標準。 試用期三個月。 ✔ 基本保障不能少：享有勞保、健保，特休，還有團保多一層安心守護 ✔ 獎金滿滿不嫌多：三節獎金、年終獎金，還有經營分紅一起共享成果 ✔ 吃喝玩樂我們包：提供團膳午餐、員工旅遊、春酒、中秋聚餐，還有不定期部門聚餐 ✔ 貼心加碼福利：設有獎助學金，支持子女成長與未來，特約廠商(三得利、各家飯店優惠價)

【職位核心】 拒絕傳統： 推動「無人化/低人力」自動化工廠。 全球視野： 參與「整廠輸出」技術開發，建立國際競爭力。 【重點職掌】 設備進化：優化造粒、分選自動化系統，極小化人力介入。 精實營運：推動降本增效專案，確保自動化產線穩定達標。 技術輸出：建立標準化參數，作為全球整廠輸出技術核心。 數位轉型：帶領班組人員完成自動化技能升級。 【 應徵要求】 硬實力：自動化設備操作與優化經驗（PLC/輸送系統）。 軟實力：具備 AI 思維與數據分析能力，能活用數位工具。 關鍵經驗：具備 Lean / Six Sigma 概念，對自動化取代人力有極高熱忱。 AI 認證獎金： 鼓勵全員進化！凡通過公司認可之 AI 技能檢定或認證（如 Prompt Engineering、AI 工具應用認證等），每月核發獎金(依檢定等級)，讓你的數位競爭力直接體現於薪資。 AI工具全額補助： 公司全面導入使用AI工具(IDE工具、VSCODE...等),並資助訂閱20-200美金之 OpenAI (ChatGPT Plus) 、Claude ... 等工具(依崗位需求)讓每位同仁都能在最強 AI 助理的協助下發揮創意。

1.專案DOE設計與展開、報告與製作 2.DFM規劃與串接上下游製程 3.主導專案規格與樣品產出 4.主導新製程應用與導入 *需配合職務需求出差派駐

1. 定義與設計手機機構件材料與製程工藝 2. 開發手機機構件減重與高強材料 3. 定義機構件力學性能規格 4. 定義MIM合金粉材/黏著劑/燒結參數設計 5. 規劃材料相關製程驗證計畫 *須長期出差

1.建置並維運資料工程系統（ETL/時序資料、影像/影片蒐集），確保資料品質與可用性。 2.規劃與設計資料庫結構，以支援相關分析與即時查詢。 3.開發大數據分析/機器學習/深度學習演算模型並於工廠實際落地（預測、分類、異常檢測、影像辨識）。 4.建立UI平台，以可視化及自動報表，提供決策輔助與維運監控。 5.部署/優化推論（邊緣/雲端）、建立 MLOps 流程與模型版本管理。 6.跨單位協作與驗證(製造、測試、研發單位)，以A/B 或陰影測試量化具體效益。