轉職熱搜工作

1. 設備機構/機械相關研發設計，料件選用及計算 2. 負責機構測試組裝、測試分析、試產檢討與改善修正 3. 操作手冊、技術文件及ISO文件撰寫 4. 應用材料及新技術評估 5. 依規格設計圖面與BOM表產出 6. 與客戶討論設計規劃、產品規格…以評估專案開發可行性 7. 管控各專案進度 8. 跨部門溝通協調 9. 配合業務與客戶需求，處理客戶所提出產品相關應用的技術問題 10. 主管交辦事項

1.食品廠區廠務工程管理 2.擅估價、發包進度管理能力 3.熟悉水電或空調、機械、工程相關作業及流程尤佳 4.擅溝通協調、介面整合 5.機台設備簡易狀況排除 6.工程相關請款

1.設備交機安裝及測試 2.機械售後維修服務（如：客戶拜訪、產品狀況了解及客訴處理) 3.電控設備及自動控制與自動化系統等電機儀器設備的檢測 4.意見回饋，公司過去設備常發生之問題或客戶之建議

1. 技術專業貢獻 • 高階設計與研發：負責設計和開發高難度或關鍵技術解決方案。 • 問題解決：處理技術上複雜或緊急的問題，提供指導性解決方案。 • 技術創新：推動新技術的採用和創新產品的開發。 ________________________________________ 2. 指導與培訓 • 技術指導：為初級或中級工程師提供技術建議，解答疑問。 • 知識分享：舉辦技術培訓，促進團隊的專業能力提升。 • 項目帶領：在項目中起到技術帶頭作用，指導團隊完成目標。 ________________________________________ 3. 項目參與與管理 • 技術規劃：參與技術方案的制定，確保其可行性和效率。 • 質量控制：審核設計和測試結果，確保技術成果符合質量標準。 • 交付管理：協調技術資源，確保按時完成項目交付。 ________________________________________ 4. 跨部門合作 • 需求分析：與客戶或產品經理溝通，準確理解需求。 • 資源協調：與其他部門協作，確保技術需求與業務目標一致。 • 問題溝通：在項目或技術過程中，解決各部門間的問題。

1.JUKI貼片機程式撰寫及熟悉GC相關軟體運用。 2.核對客戶提供資料與版本是否正確。 3.執行ECN與料站表編輯。 4.熟悉OFFICE軟體應用。 5.配合上級主管交辦事項。 6.具相關工作經驗1年以上。 7.*需能長期配合加班*

1.冷凍 機械設備維修保養 2.水電 空調 維修保養處理 3.硬體環境維護 4.有水電相關經驗、或電匠, 室內配線, 冷凍空調證照尤佳 5. 可配合排休

1. 安裝及調試配電系統，保障設備運行穩定。 2. 根據設計圖進行拉線、退線及配電施工。 3. 使用測試儀器檢測電路性能，排除故障問題。 4. 學習並掌握電力機械零件的拆裝技術。 5. 遵守安全規定完成內外線路敷設及連結。 6. 協助整理工具、現場清潔，維持工作秩序。 7. 配合進修技術課程，不斷強化專業技能。

1. 零件採購 2. 供應鏈管理 3. 原料成本談判及規劃產能 4. 跨職能及部門合作，與Buyers, R&D, sales, PM...等協作 ※依學經歷、工作年資敘薪

打頭、一模兩沖 1.調校及機台故障排除，並教導技術員調校機台技術 2.巡視機台有無異常並維持螺絲生產品質 3.螺絲基本尺寸量測，巡檢紀錄及生產相關表單填寫 4.須配合輪班與加班 5.具天車證照尤佳 加班費、夜點費另計。

一、設計與開發 RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程 建構高效且可擴充的 RAG 流程，支援 GenAI 應用場景，包括： 　- 資料預處理：將文本、圖像、程式碼等多種格式資料轉換為模型可理解的輸入 　- 向量嵌入：應用向量化技術（如 SentenceTransformers）將資料轉為向量表示，並儲存於向量資料庫 　- 相似度檢索：根據使用者查詢，快速檢索出語意上最相關的資料片段 　- 提示強化：整合檢索結果至 LLM 提示詞中，提升生成內容的準確性與相關性 　- 輸出生成：結合語境與知識基礎，由 GenAI 模型產出高品質內容 　- 評估並選用最適合的向量資料庫與嵌入模型（如 Pinecone、Milvus），確保系統效能與可擴充性 　- 持續優化 RAG 整體流程的精準度、查詢速度與資源效率 二、建構與維運向量資料庫系統 根據業務需求選型向量資料庫，進行環境部署與性能調校 設計合理的資料 schema，並確保資料一致性、完整性與安全性 開發自動化工具與腳本，協助資料的導入、更新、同步與清理 監控資料庫運作情況，持續進行效能優化與問題排查 三、開發與調優向量嵌入模型 根據不同資料類型與應用情境，選擇適用的嵌入技術與模型架構 使用現有工具（如 HuggingFace、SentenceTransformers）訓練或微調向量模型 建立模型效能評估機制，並依據結果進行優化與版本控管 四、提升 GenAI 應用品質 利用 RAG 技術降低幻覺（hallucination）風險，提升回應準確度與可信度 建立內容驗證與監控機制，確保模型輸出符合業務邏輯與事實基礎 持續推動 GenAI 應用可觀測性與品質保證流程 五、跨部門合作與技術溝通 與 GenAI 應用工程師、資料科學家及產品團隊緊密協作，確保資料應用與業務需求對齊 以簡明方式向非技術人員說明 RAG 技術與向量資料庫的運作邏輯與價值，推動跨部門共識與落地 六、技術研究與專業發展 掌握最新的 RAG 框架、向量資料庫技術與嵌入模型演進趨勢 研究前沿的向量搜尋演算法與多模態資料處理技術 積極參與相關研討會、工作坊與開發者社群，拓展技術視野與業界人脈