轉職熱搜工作
您正在找軟體工程師的工作,共計6327筆職缺在等你,馬上去應徵吧!
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AI應用研發軟體工程師
月薪 50000~80000元 高雄市前鎮區 3~4年工作經驗具備三年以上相關經驗 1. YOLO應用開發 2. LLM應用開發 3. AI相關應用系統開發 4. AI應用製造場域分析 5. 影像處理應用開發 6. 軟體開發 (Python、C#) 7. 數據分析協作展開 -
904 - 電子金融軟體工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 1~2年工作經驗1.網際網路個人金融服務系統與企業金融系統。 2.ATM、網路ATM、電話銀行系統、行動銀行及客服系統。 3.分行管理系統、報表管理系統及信用查詢系統。 4.使用Java程式語言開發各項金融資訊系統。 ※本職缺歡迎身障人士主動投遞履歷應徵展開 -
IT軟體工程師(數位商務)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新北市汐止區 3~4年工作經驗【部門說明】 Garmin 致力於提供多樣化的產品,而我們的開發團隊目標是提供可靠且高品質的電子商務服務,以滿足亞太地區快速增長的市場需求。我們正在尋找一位具有至少3 年實務開發經驗的全端軟體工程師。理想的候選人需要擅長Web前端框架及技術,並同時具備後端API開發技術的專業能力。作為一個小型團隊的一員,您將與全球團隊合作,共同解決複雜的架構挑戰,並提供卓越的使用者體驗。 【工作範圍】 • 與Garmin的亞太各國團隊合作,以應對不斷變化的市場需求,提升使用者體驗並實現業務目標。 • 參與敏捷軟體開發的各個階段,包括設計、開發和部署。 • 設計並開發新功能的前端頁面及後端API,並撰寫Unit Test • 確保應用程序維持最佳性能、正常運行時間及可擴展性,同時堅持高標準的程式碼品質與設計。 【工作需求】 • 3年以上實務全端開發經驗 • 精通Javascript/HTML/CSS及前端框架(Vue.js) • 具有Java後端RESTful API開發經驗(Spring Boot) • 熟悉資料庫設計- 關聯式(Oracle / MySQL)及No SQL(Elasticsearch) • 具有版本控制(Git)使用經驗 • 能夠獨立作業、善於溝通,能與團隊良好的互動 • 具有良好的英語口說及閱讀能力TOEIC 700+ 或同等英文能力展開 -
(中級)前/後/全端軟體工程師
年薪 700000元 桃園市桃園區 工作經歷不拘中級工程師:具三年以上經驗 1. 從事電腦軟體的程式設計、修改、安裝、測試及維護 2. 確認軟體程式的目的與功能,進行程序開發及測試,並撰寫軟體程式技術白皮書展開 -
(初級)前/後/全端軟體工程師
月薪 35000~40000元 桃園市桃園區 工作經歷不拘初級工程師:願努力具JavaScript 1. 從事電腦軟體的程式設計、修改、安裝、測試及維護 2. 確認軟體程式的目的與功能,進行程序開發及測試,並撰寫軟體程式技術白皮書展開 -
高雄軟體園區-Web應用軟體工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市前鎮區 2~3年工作經驗1.數據監控Web程式開發與設計 2.雲端應用服務功能開發 3.使用者介面程式開發 4.軟體模組開發與整合 -
高雄軟體園區-Node.js後端軟體工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市前鎮區 2~3年工作經驗1. 參與產品的設計與討論,包含功能的發想、規劃。 2. API 規格的制定,分析 API 與相關資料使用情況,優化服務效率。 3. 後端技術規劃與提升,強化開發流程和規範。 4. 維護舊的後端程式碼修正 bug,協助解決問題。 5. 中等英文能力以上,撰寫及閱讀英文技術文件。 6. 實作 Restful API 及串接第三方服務,並完成開發文件。 7. 執行產品測試,並配合測試流程。展開 -
904 - 資料探勘軟體工程師(data mining)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台北市內湖區 3~4年工作經驗1.具資料採礦三年以上經驗。 2.熟機器學習及深度學習技術。 3.熟Python、Scikit-learn及Keras尤佳。 ※本職缺歡迎身障人士主動投遞履歷應徵展開 -
【自動化事業部】RD_PC軟體工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 桃園市中壢區 1~2年工作經驗1.C#程式語言與使用者介面應用開發 2.元件控制與整合應用開發 3.系統程式開發與整合 4.影像分析與演算法設計應用開發 5.設備優化、故障排除與維修 6.設備技術資料的彙整與撰寫 7.現有產品程式維護與更新 8.影像處理演算法分析設計與開發 9.影像檢測光機架構評估展開 -
高雄軟體園區-生成式AI軟體工程師
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市前鎮區 2~3年工作經驗設計、開發和應用生成式人工智慧模型 1. 評估AIGC/LLM模型及設計產品架構,確定最佳模型實現預期成果 2, 應用現有數據及工程手段訓練微調AIGC/LLM模型 3. 將AIGC/LLM模型整合到現有產品中或圍繞模型設計新系統展開
