轉職熱搜工作

*管理原物料的領用及用料記錄，維持庫存精確無誤。 ＊協助庫存盤點作業，並更新數據至系統，保持資料即時性。 ＊負責物料進出記錄及核對，確保物料流動順暢無誤。 ＊執行倉儲環境的安全管理與日常維護，避免操作風險發生。 ＊配合主管指示完成其他相關指派任務，主動支援團隊需求。

1.走刀式/走心式車铣複合機台/2軸單件機台 2.協助管理生產流程、控制工件尺寸及品質、加工現場安全監管 3.負責產品測試與量測，協助改善製程品質與追蹤 4.車床操作機器設備之保養與維護 ⭕會撰寫機台的程式和架刀製作者為優先錄取⭕

1. 可以全程用英文教學文法, 2.語言教學 3.設計相關課程及開發課程 3.上課講義編寫 4.配合學校活動 5.學員成果評估

設計課程：閱讀寫作老師需要規劃課程內容、制定學習目標和教學方法，以確保學生能夠獲得有效的學習體驗。 教學：閱讀寫作老師需要利用各種教學方法和教材來幫助學生提高閱讀和寫作技能 評估學生：閱讀寫作老師需要定期評估學生的學習進展，以確保他們能夠適應課程內容。 提供反饋：閱讀寫作老師需要向學生提供有效的反饋，以幫助他們改進學習技能和進步。 溝通：閱讀寫作老師需要與學生和家長保持良好的溝通，以確保學生能夠充分參與課程和學習。

1.整合 LLM 模型與應用系統 - 採用 RAG 架構整合內外部語意資料。 - 提供 LLM 推論服務與相關 API（如 Prompt API、Embedding API、Agent API）。 2.提示工程與驗測模型 - 設計並優化 Prompt。 - 解決 Domain-specific 與 Edge-case 回答問題。 - 評估與調整模型精準度與穩定性。 3. API 系統開發與維運（使用 FastAPI） - 使用 FastAPI 架設模組化服務。 - 強化與內部系統串接效能。 - 開發與維運推論相關 API。 4. 資料清洗與轉換（RAG Pipeline 前處理） - 處理半結構化資料（PDF、HTML、Word、Markdown）。 - 對後續 embedding 與 chunking 流程進行最佳化。 # 技能要求 1. LLM API & tool_calls： - 能區分何時使用 Tool Calls、何時使用 RAG。 - 熟悉使用地端模型回應特定領域問題（如金融相關知識、理財、策略交易...等）。 2. Prompt Engineering： - 能針對專業任務撰寫具語意控制的 prompt。 - 調整提示詞以提升準確性與一致性。例如：在開發一個專為金融數位服務提供的AI系統，工程師需要精心設計prompt，以確保生成的回覆既專業又準確。 3. Agent & Chaining： - 能獨立開發處理複雜任務的 AI Agent。 - 整合多個 Agent 實現端對端流程（如數據分析、廣告優化）。 4. Embeddings： - 了解如何透過向量理解文本與用戶需求（如推薦系統）。例如，在建立一個客製化新聞推薦系統時，工程師會使用嵌入向量來理解用戶的興趣和新聞文章的內容，從而提供客製化的推薦。 5. Vector Database： - 熟悉向量資料庫的查詢與優化方法（如相似度檢索）。 6. RAG（Retrieval-Augmented Generation）： - 了解檢索＋生成混合架構的判斷與應用場景。 - 能分辨何時用 RAG、何時直接查詢資料庫。

1.CNC銑床機台操作 2.CNC銑床機台的維護包含故障排除、保養等 3.負責產品測試與量測，協助改善製程品質與追蹤 4.例行性機台清機保養 5.需配合加班,有加班費

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