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1. 工程測量之技術協助及製作測量報告 2. 工地設計規格及工料標準之查核 3. 應用建築及土木工程學知識及經驗，協助解決其他相關問題 4. 使用成型模板或製造木製模板 5. 搭設模板以供灌漿人員作業 6. 混凝土凝固後拆除模板 7. 整理拆除後之模板並清除其表面之混凝土餘渣 8. 組合安裝各種混凝土澆置用之模板 9. 用鏝刀塗布第一層灰泥於表面，並將其填平 10. 刮劃表面以備粘結第二層，並沿表面邊線打灰泥界條用作第二層指引 11. 在界條內塗布第二層灰泥，並用板尺蓋平及用刮刀刮光 12. 均勻薄施灰泥面料於第二層上，粉光表面並修飾隅角 13. 其他建築物內外部墁飾工作

★持有保母證照者$38,300元起，大學幼教相關科系畢業者$40,800元起★ 1、設計多元教學活動、豐富托育環境及教(玩)具製作。 2、實施教學活動內容並每日填寫教學日誌。 3、觀察並輔導幼兒身心發展.記錄幼兒個案及製作成長檔案。 4、維護幼兒在所內的身心健康與安全。 5、與家長保持聯絡以推展親師關係電話聯繫(每週一次以上)。 6、維護托育環境整潔及協助公共區域的整理工作。 7、每日放學前整理嬰幼兒物品。 8、參與在職研習及機構觀摩活動。 9、支援幼兒托育工作。 10、協助辦理中心各項活動。 11、提供0-3歲嬰幼兒的日常生活照護。 12、具保母相關證照。 13、具耐心、愛心及細心。 14、其他交辦事項。

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《工作內容》 1. 核心模型研發 -負責視覺語言動作模型(Vision-Language-Action, VLA)的架構設計與開發，應用於機器人與機械手臂之多模態場景理解、任務規劃與動作決策。 2. 模仿學習與強化學習演算法開發 -研究並實作 Imitation Learning、Reinforcement Learning 等演算法，提升機器人在複雜任務與不同場景下的學習效率與泛化能力。 3. 機器人模擬與 Sim2Real 驗證 -使用 Isaac Sim、Isaac Lab 等模擬工具建構高擬真虛擬環境，進行物理參數調校、模型訓練及 Sim2Real 驗證，降低模擬與實機部署之落差。 4. 多模態資料建置與訓練 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立包含視覺、語言、動作等資訊之多模態資料集，支援機器人行為生成與模型訓練。 5. 機器人系統整合與邊緣部署 規劃機器人控制系統架構，整合深度學習模型與傳統控制策略，並進行模型輕量化、推論效能優化及 Edge AI 平台部署。 《職務亮點》 1. 參與新一代 AI Robotics 核心技術研發 直接投入 VLA、Imitation Learning、Reinforcement Learning 等前瞻 AI 機器人技術，參與從模型研究到實機應用的完整研發流程。 2. 從模擬訓練到真實機器人落地 透過 Isaac Sim/Isaac Lab 建立模擬環境，並將訓練成果導入真實機器人與機械手臂，累積完整 Sim2Real 實務經驗。 3. 接觸完整機器人 AI 技術鏈 工作涵蓋多模態資料蒐集、模型訓練、行為生成、機器人控制、模型最佳化及邊緣部署，可建立完整 AI Robotics 系統研發能力。 4. 研發成果實際部署於 Edge AI 平台 -實際進行模型壓縮、量化、剪枝及推論最佳化，並部署於 Jetson Orin 等嵌入式運算平台，累積高效能 AI 推論與實機整合經驗。 5. 跨 AI、Robotics 與控制領域研發 -與 AI、機器人控制、視覺感知及系統整合團隊共同開發，可同時累積模型演算法與機器人系統工程能力。

至客戶端熟悉專案客戶系統架構或網路架構，處理系統或網路相關 (switch，router，ＦＷ及L4等)維運，規劃及設定等作業（非駐點工程師）。 ※薪資依學經歷敘薪

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1. 負責國中部教學活動規劃與執行，制定教學目標和課程內容，確保符合學生學習需求 2. 評估學生學習狀況，調整授課方式，設計評量和測驗以提升學生成效 3. 規劃並處理國中部教務相關事項，協助專業教師處理日常行政事務，維護良好教學環境 4. 招募並培訓教師，管理和監督員工表現，籌劃員工專業發展與進修活動 5. 舉辦課程相關活動，推廣及介紹課程內容，協助招生與市場行銷活動 6. 與家長及學生建立良好互動，定期溝通協調，解決學生學習或生活上的問題 7. 制定並執行補習班發展策略，監督班級運營與財務規劃，評估班級整體表現 歡迎您加入國中部儲備主任的行列！期待您的專業管理能力為團隊帶來成長，立即投遞履歷！

1. 資料分析軟體模組開發、系統整合與測試。 2. 針對資料科學應用主題瞭解領域知識，並協助技術應用與現場導入。 3. 統計分析、機器學習、人工智慧，演算法與數學方法創新研發。 協助統計模型分析之理論研究，與應用現場的技術導入，開發資料分析系統，在所需的環境與平台上，介接客戶資訊系統，設計使用情境並開發使用者介面，解決現場導入之問題。需使用各式機器學習、資料探勘與生成式AI技術，如決策樹、支持向量機、邏輯迴歸、關連規則分析、歸群、多變量分析、NLP、LLM等演算方法，解決傳統產業製造現場所遭遇的各種資料分析問題，並依照問題需求，進行資料品質與轉換等前處理，以及調整或修改演算方法。