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1.依試量產工單流程操作生產製程 2.設備日常檢查操作控制及產程監控 3.維持試量產產線日常運作及工作日誌書寫建檔管理、填寫相關表單 4.作業環境清潔維護 5.作業過程簡易故障排除 6.其它主管交辦事項

公司簡介：於1969年在台成立分公司，負責銷售進口及本地製造的各項化工產品。在台灣，我們提供塑料聚合物、化學品、農用產品、功能性與特性化學品以及解決方案給各行業，包括化工、建築、漆料及塗料、化妝品、包裝、造紙、紡織、皮革、農業、動物及人類營養品，更特別專注在電子產業。在臺北、桃園、彰化、高雄及屏東等多處設有營業據點及生產工廠服務台灣客戶與市場。 福利： 1. 第一年即享有10天的特休假使用，使用完後還會給予最多4天的額外假期使用 2. 免費的團體保險，保障員工的工作權益 3. 每日廠區供應每費午餐；也有宿舍與交通車等多元福利可申請 4. 依表現發放額外期滿獎金 • 業務支援與訂單流程管理 協助處理客戶訂單之建立與追蹤，確保系統資料正確無誤，並依據交期需求追蹤出貨進度。 支援業務進行報價、訂單確認、交期回覆等日常業務行政作業。 協助管理樣品訂單（含 Commercial Sample），追蹤從申請、出貨到客戶簽收之完整流程。 定期更新與彙整訂單、出貨與樣品狀態，確保資訊透明且可追溯。 • 跨部門溝通與協調 作為業務與內部單位（Customer Service、Supply Chain、Production、Logistic、Quality 等）之溝通窗口，協助資訊整合與問題回饋。 協助處理客戶端問題回饋（如交期異常、出貨問題、文件補件等），並即時轉達相關部門追蹤改善。 支援業務團隊應對突發狀況，確保對客回應一致且即時。 • 文件與行政作業支援 整理與維護客戶相關文件與記錄，包括訂單資料、出貨文件、產品規格書、CoA、客戶溝通紀錄等。 協助彙整業務報表（如訂單清單、出貨紀錄、客戶需求追蹤表）。 支援部門行政事務，如會議安排、會議記錄、資料準備及部門活動相關支援。 需求條件： 專科以上學歷；具 1–3 年業務助理、行政支援或相關工作經驗者佳。 應屆畢業生若具備相關實習經驗、對業務支援工作有高度熱忱，亦可考慮。

1. 車台零組件的上線與完成固定作業。 2. 機車部品的精準檢驗組裝，執行螺絲鎖付及電路接線操作。 3. 完成下線站牽車工作，確保流程順暢。 4. 按生產計畫協助線邊小組的組裝工程。 5. 處理空台車及PO箱的推送，以支持運輸需求。 6.鋁製品毛邊去除。 7.CNC機械加工工程(壓鑄/鑄造素材品) 8. 搬運與整理重物(10~20公斤)，提供輔助工具，確保物料管理效率。 9. 執行基礎設備操作並檢測產品，識別問題並提出改善建議。 10. 需配合輪班、加班以滿足生產進度。 11.全天站立作業，能接受高溫、高噪音、有粉塵之作業環境

【核心職責】 戰略採購： 執行詢比議價，針對新產品開發進行供應商評鑑與 Sourcing。 供應鏈管理： 負責請採進、生物管排程及 ERP 系統維護。 成本控管： 達成 Cost down KPI，並進行精準的庫存控管（含備貨、交期、盤點）。 跨境協作： 處理國內外供應商溝通及進出口報關事務。 *須配合臺北辦公室端出差，費用可報銷 【我們在找這樣的你】 具備工廠端、美容、美髮或 FMCG 相關產業背景者佳。 具備基本英文商務溝通能力（需對接國外供應商）。 熟悉 ERP 操作，對數據與庫存管理有高度嚴謹性。

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▶長期工作，短期勿試 ▶此為內部職缺 1.審查有關各項費用支付之發票、單據及帳務處理 2.資金管理作業 3.製作財務會計相關報表 4.各工廠出帳單、報稅相關、分公司的會計系統帳 5.控管應收應付帳款以及出納 6.配合會計師財稅查核作業 7.會文中系統、聘軒尤佳 ▶時間:08:30-18:00(午休1.5h) ▶地址:台中市北屯區文心路三段447號13樓之2

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致力於掌握最新人工智慧技術發展，並將 AI 能力系統化、平台化，實際落地於集團各項業務場景。 資深資料科學工程師在國泰金控為團隊中的關鍵技術角色，除具備扎實的機器學習工程能力外，亦需能在不明確需求與跨部門協作情境中，主動釐清問題、設計解決方案，並確保模型與系統能穩定、可擴展地運行於生產環境，具備系統分析得能力。 此職位將在 AI 專案導入、模型工程化、MLOps 架構與團隊技術深化中，扮演 **技術推進者與經驗傳承者** 的角色，協助提升整體團隊的工程成熟度與交付品質。 我們期待你不只是完成任務，而是能對「如何把 AI 做好、做穩、做長久」提出判斷與選擇。 主要工作內容（Responsibilities） 1. 與資料科學家、產品負責人及專案經理緊密合作，共同定義問題、設計可落地的機器學習解決方案，並評估技術可行性與風險。 2. 主導或深度參與機器學習模型之工程化，將研究或原型系統轉化為可維運、可擴展且符合資安與合規要求的生產級服務。 3. 規劃與實作模型訓練、部署、監控與再訓練流程，持續優化模型效能、穩定性與資源使用效率。 4. 參與或設計 MLOps 架構（如模型版本控管、CI/CD、自動化部署與監控），提升團隊整體開發與交付效率。 5. 針對既有模型與系統進行效能分析與技術債盤點，提出具體改善方案並協助落實。 6. 於跨職能團隊中提供專業技術建議，協助利害關係人理解機器學習應用的價值、限制與風險。 7. 指導或協助較資淺工程師成長，分享實務經驗與工程最佳實踐，共同提升團隊技術水準。

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