轉職熱搜工作

仁大資訊為一專業的系統整合維運公司，提供客戶端全方位的軟硬體系統 整合、維運、開發等服務。歡迎對IT產業具熱忱的夥伴加入仁大的團隊! ◆ 你將在團隊參與 ◆ 1. 內部報修電話接聽、問題判斷。 2. 通報系統障礙報修處理分派。 3. 線上諮詢，簡易障礙排除說明。 4. 報修進度追蹤。 5. 報修進度記錄，彙整回報。 6. 其他主管交辦事項。 ◆ 我們期待優秀的〝駐點客服工程師〞具備這樣的能力 ◆ 1. 具備基礎資訊設備基礎常識者佳。 2. 積極熱情、喜與客戶互動，提供良好的客戶服務與協助~ 3. 具客服經驗者佳。 ◆ 上班時段 ◆ 早班(a)：08:30~17:30 早班(b)：09:00~18:00 晚班：13:00~22:00 假日輪值班：10:00~18:00(團隊輪值，另給值班津貼&補休)

1.從事電信、通訊系統與線路工程之規劃、設計、監督其施工、運作、及維修，以及相關器材機具開發引進等 2.負責建築物內水電工程的設計與規劃，如廚衛設備、給/排水配管、電器線路、空調等，並繪製工程圖、指導施工 3.網路及電信線路設備（如：電腦系統、數位通信線）架設、配線、施工 4. 主管交辦事項

1.現場場勘與量測 2.配合新店開發、既有門店維修與改善工程，進行實地勘查與精準量測。 3.設備平面圖繪製 4.使用 AutoCAD 或相關繪圖軟體繪製設備平面圖、配置圖。 5.設備規格與配置規劃 6.評估餐飲現場需求，制定設備規格、數量與配置方式。 7.提出符合營運需求與成本效益的配置方案。 8.管線與系統配置 9.排煙系統規劃與配置。 10.排水管路設計。 11.電力線路配置與電路圖繪製。 12.設備管路配置與單線圖繪製。 13.跨部門協作 14.與工程部、設計師、承包商、供應商溝通，確保工程與設備配置符合安全、法規及營運需求。

※職缺說明 我們正在招募 【新竹區 IT 技術支援工程師】 負責新竹地區企業客戶與醫療院所之使用者端 IT 支援服務 依專案需求派駐據點，專案間穩定銜接，持續累積專案經驗。 適合希望累積實務經驗、穩定發展 IT 技能的你 ※工作內容 ●駐點支援：新竹地區企業客戶及醫療院所之 IT 技術支援（依專案派駐）。 ●疑難排除：使用者端電腦、週邊設備、作業系統及常用軟體問題排除。 ●權限設定：帳號、權限、基本網路與列印設備支援。 ●設備異動：協助設備建置、換機、資產異動及相關文件回報。 ●服務紀錄：依公司 SOP 與案件系統完成服務紀錄。 ※條件需求 ●對 IT 技術支援工作有興趣（具相關經驗尤佳）。 ●具備電腦基本操作能力，熟悉常用辦公軟體。 ●具基本溝通能力與服務熱忱。 ●可配合新竹地區內據點調度。 ●資訊相關科系或具 IT 經驗者加分。 ●無經驗可，提供完整培訓。 ※我們提供 ●完整新人培訓與在職學習。 ●穩定工作內容與清楚 SOP。 ●區域型團隊支援，不孤軍作戰。 ●長期合作客戶，工作穩定度高。 ※適合這份工作的你 ✅想進入 IT 領域、培養維運實務經驗。 ✅ 喜歡解決問題、樂於與人互動。 ✅ 希望在新竹地區穩定發展。

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1.擔任 RD 與工廠端之間的技術橋梁，協調設計需求與量產／維修需求。 2.熟悉 AI Server 工廠產線運作，協助處理量產導入、異常分析與改善追蹤。 3.負責 DFI、DFS 與 FRU parts 客製需求 的規劃、確認與執行。 4.處理並追蹤 ECN / ECR 相關變更流程，確保設計變更順利落地。 5.與 RD、ME 密切合作，針對機構、零件、可維修性與服務性議題進行溝通協調。 6.熟悉 Server 拆解、組裝、故障判讀與維修流程，可支援現場技術問題分析。 7.負責 Service Manual 與相關技術文件之製作、更新與維護。 8.協助建立與優化維修流程、FRU 更換方式及服務支援標準。 9.支援新產品導入（NPI）與量產後技術問題的跨部門整合與推進。

＜About the Job＞ We are looking for a highly motivated and skilled AI Infrastructure Engineer with strong hands-on experience in Kubernetes (K8s), particularly in supporting AI/ML workflows. In this role, you will be instrumental in designing, implementing, and maintaining robust, scalable, and high-performance Kubernetes-based infrastructure that supports the entire lifecycle of our AI applications—from data processing and model training to deployment and monitoring. You will work closely with data scientists, AI/ML engineers, and DevOps teams to ensure seamless integration of AI/ML workloads within cloud-native environments. The ideal candidate has a deep understanding of container orchestration, distributed systems, and MLOps practices, and is passionate about building efficient, reliable platforms that enable rapid AI innovation. This is a unique opportunity to work at the intersection of AI and cloud infrastructure, contributing to next-generation systems that power intelligent applications at scale. ＜Job Responsibilities＞ ．Design & Architecture: Design, build, and scale a reliable and efficient Kubernetes platform optimized for AI/ML workloads. This includes provisioning GPUs, managing resources, and ensuring optimal performance for computationally intensive tasks. ．Infrastructure Management: Manage the entire Kubernetes cluster lifecycle—from provisioning and configuration to ongoing maintenance, monitoring, and troubleshooting, ensuring high availability and scalability. ．Deployment & Automation: Develop and implement CI/CD pipelines to automate the deployment, scaling, and updating of machine learning models and AI services. Ensure seamless integration with AI tools like Kubeflow, MLflow, and Argo Workflows. ．Performance Optimization: Continuously monitor and optimize system performance, focusing on resource utilization, latency reduction, and improving the overall efficiency of AI workloads. Ensure high availability and minimal downtime for AI services. ．Collaboration & Guidance: Work closely with data scientists, ML engineers, and cross-functional teams to understand their infrastructure requirements and provide technical solutions to meet workload demands effectively. ．Security & Compliance: Implement best practices for cluster security, including network policies, access controls, and vulnerability management to safeguard sensitive data and maintain compliance. ．Cost & Resource Efficiency: Manage resources effectively to optimize cost while maintaining high-performance infrastructure for AI model training, inference, and data processing. ＜Skills & Qualifications＞ ．Kubernetes Expertise: You should have hands-on experience with Kubernetes (K8s) architecture, including deploying applications, managing resources, and troubleshooting complex cluster issues in a production environment. ．Containerization & Linux Environment: Strong knowledge of container technologies such as Docker, along with hands-on experience in Linux environments. Expertise in container orchestration and deployment practices is highly valued. ．AI Workloads: Deep understanding of GPU scheduling and performance optimization, including strategies for resource allocation, workload balancing, and maximizing throughput for AI/ML tasks. ．Automation & CI/CD: You need practical experience with building and managing CI/CD pipelines using tools like GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions, or ArgoCD to automate deployments. ．Programming & Scripting: Proficiency in at least one scripting language (e.g., Python, Bash) is a must. ．Networking: Knowledge of container networking and service mesh technologies (e.g., Istio, Linkerd) is highly desirable and a great advantage.

1. 設備數據(PLC)收集/整合及異常分析 2. 現場制造系統的專案導入及規劃執行 3. 製造單位系統異常排除及改善 4. 跨部門溝通,確保相關運作流程一致 5. 與系統供應商及公司內部相關部門進行規格協調與進度管理 6. 協助課內日文口譯/文件翻譯 7. 簡易電腦障害排除 8. 其它作業協助及主管交辦事項

1. 建置、管理與維護公司系統。 2. 開發MIS系統的功能，以符合企業需求。 3. 設計與維護公司網頁。 4. 處理個人電腦軟硬體的故障問題。 5. 管理與維護公司網路和資料，並進行備份工作。 6. 開發、設計及維護ERP軟體。