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【工作內容】 1. 配合社工及個管師執行住民個別化服務計畫。 2. 協助住民日常生活安排、生活管理及居住適應。 3. 協助維護小家環境及公共空間安全。 4. 遇突發或緊急狀況時進行初步協助、回報及聯繫。 5. 配合參與工作會議、在職訓練及其他主管交辦事項。

1.官網電商購物平台維運，包含日常基礎運營、庫存追蹤、上架、商品活動企劃、網站架構規劃、消費者瀏覽動線與購買流程等系統功能優化、平台客服諮詢。 2.連鎖伴手禮(肉粽、月餅、年菜)檔期規劃及執行、營運策略及促銷方案發想、執行。 3.電商平台檔期促銷企劃與執行，包含銷售計劃、會員推廣及導購、異業合作資源爭取，以達銷售目標。 4.每月銷售審核及提報，並追蹤各商品銷售狀況、完成數據收集處理和分析，達成即時優化運營。 5.蒐集與分析相關市場資訊，強化商品力及促銷方案，會員導購及溝通互動。 6.會員系統優化與功能增修，APP/網站後台定期更新、維護及管理、針對系統與廠商進行溝通、調整及精進。 7.如期完成主管交辦事項，並能跨部門合作。

【Key Responsibilities】: • Develop and maintain the QA strategy for assigned SW projects in coordination with Quality Manager • Create, maintain and ensure the execution of the QA Plan for the project • Define, monitor and report quality KPIs at SW and ML model level • Prepare the quality status report highlighting non-conformities and quality risks to project management • Define escalation process to ensure identified non-conformities are addressed and resolved effectively • Perform internal gap analysis at SW and ML level to assess compliance with A-SPICE processes • Conduct work product reviews, audits and process compliance checks within the project • Collaborate with engineering and supply chain teams to resolve quality-related issues and implement corrective and preventive actions • Support project teams in preparing for internal and/or external ASPICE assessments for SW and ML • Facilitate lessons learned sessions and collaborate closely with software and ML engineering teams to implement A-SPICE process improvements and ensure alignment with functional safety standards • Ensure proper documentation and traceability across the development lifecycle, particularly for the SUP.1 process • Support the definition and refinement of the Product Development Process in alignment with organizational and project-specific quality requirements • Serve as the quality interface with Mandarin-speaking engineering teams and OEM counterparts, facilitating alignment on quality requirements and findings

- 經理級 1. 架構與評審：負責關鍵 AI 演算法架構設計、資料管線 (Data Pipeline) 規劃與 Code Review。 2. 選型與驗證：進行關鍵模型 (LLM/CNN等) 選型、演算法模型模擬評估與推論效能 (Throughput/Latency) 實測驗證。 3. 前瞻技術導入：連結上游開源社群、AI 晶片廠 (如 NVIDIA) 與新型算法供應商，導入前瞻 AI 技術與框架。 4. 客製化開發：與 AI 晶片或雲端服務商共同開發客製化模型或加速算子，確保創新演算法具備量產與落地可行性。 5. 產品化推動：管理 AI 模型佈署 (MLOps) 流程，推動實驗室 Demo 樣品走向初期產品化與邊緣端/雲端落地。 - 副理級 1. 架構：負責邊緣端 AI 演算法與推論軟體的代碼編寫，主導核心資料管線開發並進行 Code Review。 2. 模型優化：執行關鍵模型與推論引擎的工程實測，落實模型壓縮（量化 Quantization / 剪枝 Pruning）與 Edge 裝置端實際效能驗證。 3. 技術驗證：針對上游晶片廠或開源社群的前瞻輕量化模型，進行概念驗證（PoC）與邊緣端技術移植。 4. 軟韌整合：落實邊緣端 MLOps 與軟韌體整合工作，主導 Demo 樣品到初期產品化的程式碼重構與現場除錯（Debug）。

1. 定義次世代筆電的軟韌體架構（包含 BIOS/UEFI、EC、OS 驅動程式、專屬軟體與 AI 應用平台）。 與電子（EE）和機構（ME）團隊協同進行軟硬體協調設計（Co-design），優化系統功耗、動態電源分配（Power Management）與散熱演算法。 2. 與OS 廠（Microsoft/ x86 driver）及晶片大廠（Intel/AMD/Qualcomm 等）技術對接，搶先導入最新平台技術並參與早期測試（Alpha/Beta Program）。 3. Embedded/Linux(有限度的功能先顧)