轉職熱搜工作

1.政府或企業網站應用系統功能開發與維護 2.使用Java/Spring/Oracle 3.SVN/Git版本控管 4.對Java/Spring MVC有基本概念 5.態度積極肯學習

1.C#.net 程式開發(Window Form、Console、Web)。 2.熟HTML、.NET、PHP、JavaScript、jQuery等網頁程式開發。 3.微軟SQL Server Reporting Services報表設計。 4.MS-SQL資料庫設計。

1. 負責原料、物料、庫存和成品的供給和配送。 2. 物料需求規劃。 3. BOM表核對備料，領料、退料作業。 4. 物料請購及安全庫存管理。 5. 廠商備料週期資料確認與改善。 6.庫存管控與現場溝通。 7.呆滯料件庫存追蹤統整。 8.原物料需求規劃。 9.原物料/耗材存量管制作業。 10.原物料/耗材呆滯料處理作業。 11.外包的備料規劃，交貨及庫存管理。 12.物料計畫執行及控制跟催作業。 13.隨時掌握料況及異常退貨處理。 14.工程結案後多餘料件及管理。 15.盤點作業執行。 16.出口殘氣鋼瓶檢整作業。 17.執行主管交辦的其他相關工作 本職位為公司重要職缺，具有良好的發展前景，是公司順利運作的關鍵職位。 歡迎符合要求的應聘者投遞履歷，期待您的加入！

1. 資料倉儲及ETL維運營及監控，包含各式問題排解及簡化監控方式 2. 數據平台資料導入的自動化流程設計及開發 3. 建立ETL Server與上下游各系統的串接管道 4. ETL相關SQL撰寫 5. 大數據應用開發測試驗證 6. 系統日常維運與問題處理

We‘re looking for an AI Engineer to build next-generation autonomous AI agents leveraging Large Language Models (LLMs). You‘ll design complex agent architectures and behaviors using LangChain, operating across diverse deployment environments from cloud to edge. What You’ll Do 1.Design and develop modular LLM-powered agents with advanced reasoning, planning, and tool orchestration capabilities. 2.Deploy and manage LLMs across diverse environments — from cloud-hosted solutions (OpenAI, Vertex AI, Anthropic) to on-premise/edge setups (llama.cpp, vLLM, Ollama, Nvidia NIM). 3.Track, assess, and troubleshoot agent performance leveraging LangSmith, OpenInference, Datadog LLM Observability, and other monitoring solutions. 4.Develop advanced document processing pipelines that intelligently extract, analyze, and synthesize complex multi-format content. 5.Create advanced retrieval-augmented generation (RAG) systems utilizing vector databases such as FAISS, Milvus, or Pinecone 6.Partner with Solution Architects, ML engineers, DevOps teams, frontend engineers and product stakeholders to transition POCs into robust, production-grade features. 我們正在尋找一位生成式AI夥伴，負責大型語言模型（LLMs）的自動化Agent系統。需要運用 LangChain 架構並能獨立部署，於從雲端到邊緣裝置等多元環境中。 【工作內容】 1.設計並開發模組化的 LLM agents架構，具備可優化演算法的推理、規劃與工具協作能力。 2.部署與管理 LLM 至多種環境 -包含雲端平台（如 OpenAI、Vertex AI、Anthropic）及本地／邊緣端架構（如 llama.cpp、vLLM、Ollama、Nvidia NIM）。 3.熟悉運用 LangSmith、OpenInference、Datadog LLM Observability 等工具，並能提供解決問題方案。 4.開發文件處理流程系統，可解析、提取並彙整多種格式的複雜資訊內容進行提取、分析與整合。 5.開發結合 FAISS、Milvus 或 Pinecone 等向量資料庫的高階檢索增強生成系統(RAG系統)。 6.與解決方案架構師、機器學習工程師、DevOps 團隊、前端工程師及產品相關人員合作，將產品概念驗證（POC）共同推動 成果落地為可用的生產級應用。

1.負責工地現場監工、人員調派、工程分包安排及業務處理。 2.配合工程預算及合約規範查核各工項施工項目。 3.協助丈量尺寸，繪圖，核對圖面資料。 4.負責各項行政庶務工作（如：檔案管理、請款，客變核對....）。

1. 具備程式基礎邏輯 2. 具備.NET或其它程式語言開發能力 3. 熟悉SQL語法 4. 資工/資管相關科系畢業尤佳，無工作經驗可 ※任職滿3個月及6個月皆享有留任獎金

1. 專案執行統籌 2. 專案進度管控 3. 施工品質督導 4. 成本及預算管控 5. 契約管理 6. 業務推廣 7. 主管交辦事項

【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【Introduction】 With increasing velocities, varieties and complexity of data at Process Integration (PI), the PI Data Engineering Team becomes the important role supporting existed or new projects using big data techniques to manipulate large streaming/batch dataset with various format on highly efficient way. 【Responsibilities】 -Develop and Maintain data streaming pipelines/ETL batch services on Hadoop and Spark eco-systems supporting data analysis dashboard such as smart factory dashboard, war room...etc -Ingesting data from different sources to data middle office platform such as Kafka and HDFS/HIVE. -Data warehouse dimensional modeling and developing and optimizing complex SQL queries for applications. -Design and implement scalable, high performance and low latency Web service/RESTful APIs. -Cross-functional collaboration with domain experts(PE) and data scientists(DS) in Garmin 【Requirements】 -Experience in Git/SVN or other version control tools -Familar with at least one programming language like Scala/Java/Python -Experience in ER modeling/data modeling for both OLTP and OLAP databases on data warehouse, data lake, and enterprise big data platforms. -Strong interest in big data platform and related open source like Spark, Redis, Kafka, ELK -Willing to further discuss with data user to know their truly intention and requirement -Be positive, data loving and interested in growing into more senior data engineer