轉職熱搜工作

工作內容 1.圖面處理與程式轉檔：負責將客戶新圖面匯入 Mastercam 軟體，進行加工路徑的重新串聯（公司已有標準化加工參數，無需自行修改參數，只需替換圖面，作業單純）。 2.檔案管理：協助加工圖面與程式檔案的歸檔與管理。 3.產線協作：核對圖面與程式，將程式送入設備讓加工人員可以使用，確保加工無誤。 4.其他交辦事項：協助主管處理部門日常庶務。 條件要求: 科系不限，機械工程、模具工程、製圖科等相關科畢業尤佳。 工作經驗：無經驗可！ 只要具備基本識圖能力，公司會提供完整教育訓練，帶你快速上手。 個人特質：因為工作需要核對圖面與軟體串聯，希望你具備細心、耐心的特質，能適應較為重複性的內勤軟體操作。 經驗不拘,需相關科系

1.AI 應用場景設計：深入財富管理業務，設計AI理財助理、精準行銷模型的需求與規格。 2.提示工程 (Prompt Strategy)：規劃與優化AI 溝通邏輯，確保 AI 輸出的專業度與合規性。 3.數據驅動決策：透過 A/B Testing 監測模型上線後的商業表現，持續優化客戶體驗。 4.跨部門溝通：擔任技術團隊與業務單位間的翻譯官，確保 AI 方案「既懂技術又懂賺錢」。

1. 負責需求分析與流程規劃，洞察潛在關鍵應用或數據，並運用內外部數據進行前期探索分析及策略建議。 2. 負責梳理並規劃機器學習研發資料庫架構，建立數據品質流程管理與維護計畫，掌握數據產品策略及生命週期。 3. 能將數據應用產品轉化為需求文件、系統分析/設計文件及擬定測試案例。

1.每月都會有出差至中南部,要能配合過夜出差,時長不一定,每週可能三天也可能到五天。 2.出差另有過夜及路程津貼,中南部備有公司宿社。 3.初期會先留桃園廠內學習機台組裝。 3.經常性的要配合台積電、日月光等科技大廠巡檢設備維修保養，或至客戶端進行檢查維修及保養本公司產品壓濾機。 4.俱有電機、水電、機械相關專長為佳;無經驗亦可。 5.具有手排自小客車駕照並且有實際上路經驗。 6.每月需一個周六上班(假日加班計,全公司統一上班日)。 7.到職滿三個月會考核調薪;到職滿一年考核調;滿一年以上員工每年除年終獎金外,會有三次績效考核獎金發放.

1. 熟生產排程。 2. 能追踪生產進度。 3. 熟電腦文書處理及機械加工，懂機械加工圖面。 4. 會ERP軟體系統。 5. 主管交辦事項。

1. 負責織布機台的操作，包括設置與調整，以確保生產效率及產品品質。 2. 監測生產過程中的織布機運行狀況，及時發現並排除故障。 3. 定期進行織布機的維護與保養作業，延長設備使用壽命。 4. 根據產品需求，調整織布機的張力與速度，確保成品達到客戶規範。 5. 協助執行織布製程的品質檢查，識別問題並協助改進。 6. 記錄操作及生產數據，協助管理層進行生產分析與決策。

【工作說明】 我們是專業的汽車維修設備進口商。如果您對汽車產業有興趣，不排斥學習工程知識與商業談判，我們提供完整的師徒制培訓，由資深經理親自帶領，將您培養為獨當一面的專業設備顧問。 【您將學到並執行的工作】 1. 產品技術學習與支援 操作示範： 學習拆胎機、平衡機、頂車機等設備之操作及其他產品之運用，未來協助向客戶進行功能介紹與演示。 售後服務： 協助處理客戶技術問題，並宣達公司產品更新訊息，解答使用上的疑難雜症。 2. 協助專案執行與工程見習 跟隨場勘： 跟隨主管前往原廠工地，學習判讀平面配置圖與水電圖，了解設備安裝條件。 行政協作： 協助製作報價單、處理訂單、安排出貨及追蹤帳款，確保業務流程順暢。 廠商聯繫： 協助聯繫倉儲與施工廠商，確認交期與安裝進度。 3. 市場調查與開發協助 資料蒐集： 協助主管蒐集新汽車品牌或新建廠之市場資訊，分析各區域需求。 開發支援： 協助新產品推廣，並陪同主管拜訪潛在客戶，學習開發技巧。 客戶維護： 定期聯繫現有客戶，蒐集反饋意見並回報。

1.具備AI/數據專案經驗，熟悉AI Agent、機器學習模型等概念與應用場景，與業務單位及資訊單位合作探尋業務機會及應用開發。 2. 擅長商業問題拆解，將技術轉化為可行的解決方案，具備專案管理能力，熟悉敏捷開發及工具（如Jira等）。

1. AI應用場景設計規劃： 分析業務場景痛點、業務流程潛在問題，將業務需求轉化為AI應用場景與規格，並設計AI代理(Agent)與流程，提出解決方案。 2. AI解決方案組裝與原型開發： 運用企業內部數據與知識庫，在AI平台（如AWS Bedrock、微軟AI Foundry）上，透過提示工程(Prompt Engineering)、RAG (檢索增強生成)流程編排及API串接，同時應用自然語言處理、深度學習、機器學習技術，完成概念驗證(proof of concept)或原型(prototype)或軟體模組，以快速打造、部署並驗證解決方案。 3. 調校AI能力： 建立並監控end user的使用反饋機制，持續調教AI能力，包含優化提示詞、更新知識庫或調整流程。同時與業務端及IT團隊協作，將調校結果部署至行內環境，並定期追蹤正確性與模型效度。