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【工作內容】 1、負責軟體系統之設計、開發、測試與架構維護。 2.、與產品經理、專案經理協作，理解並分析系統需求。 3、撰寫技術文件、系統規格說明、API 說明文件。 4、協助排查系統問題、效能瓶頸分析與優化。 5、參與新技術研究、工具導入、框架升級等工程改善任務。 6、完成主管交辦之其他任務。 【職務需求】 1、具軟體開發實務經驗，熟悉至少一種主流程式語言（Java／C#／Python／JavaScript），熟悉.NET Core、Node.js、Django、Flask 等任一後端框架，任一前端技術（React / Vue / Angular）。 2、了解系統架構、RESTful API、資料庫（SQL／NoSQL） 等基本概念。 3、具備良好程式邏輯、問題排查能力與系統思維。 4、熟悉版本控制工具（如 Git）。 5、能與產品、專案與跨部門團隊順利協作完成需求。 6、具備系統效能優化與除錯（Debugging）能力。

1. 自動化設備導入與開發：依據產線需求，規劃自動化方案，設計與執行自動化流程改善計畫。 2. PLC 控制程式設計與除錯，進行邏輯控制程式撰寫與優化。 3. 介面設計：負責人機介面開發與整合，提升操作效率與可視化監控。 4. 機器人與電控整合：整合工業機器人與周邊控制系統，包含運動規劃、通訊協定設計與參數設定。 5. 自動化設備智慧化開發：導入感測器與邊緣運算(Edge Computing)技術，提升設備預測維護與數據應用能力。 6. 設備現場安裝與測試：負責設備佈線、電控配盤、現場組裝與試車調適，協助量產導入。 7. 專案文件與技術資料編寫：撰寫規格書、操作手冊與維修保養指引，確保技術知識文件化。 8. 協助推動產線精實改善與自動化提案。 9. 主管交辦事項與跨部門技術支援。

本實習/培訓適合對象： 1. 希望從零開始轉職成為具備 AI 協作能力的軟體工程師（不限科系背景皆可） 2. 對現代化後端架構（Java Spring Boot）、API 開發與 AI 應用有強烈學習熱忱者 實習 / 培訓特色： • 本職缺為公司內部培訓流程的一部分，結訓並通過考核後，具備直接銜接正式「AI 後端/微服務工程師」職涯的可能性。 • 全程由資深工程師指導，不寫過時的玩具專案，直接對齊業界標準技術，培訓內容包含： - Java 17+ 核心與 Spring Boot 3 微服務架構開發。 - RESTful API 設計與資料庫實務 (MySQL / Redis)。 - 導入大語言模型 (LLM) API 串接，實作如「智能客服、自動化工作流」等 AI 應用。 - 學習使用 GitHub Copilot 等工具輔助開發與測試，體驗高效的「人機協作」開發模式。 - 建立基礎 CI/CD 與雲端容器化部署觀念 (Docker)。 我們歡迎對程式開發有熱情、不畏懼擁抱新技術（AI），並願意主動學習的您加入我們的團隊！

本實習/培訓適合對象： 1. 希望從零開始轉職，成為具備獨立開發能力之全端工程師者（不限科系背景皆可）。 2. 對企業級後端架構（Java）與現代化前端框架（Angular）有強烈學習熱忱者。 實習 / 培訓特色： • 本職缺為公司內部培訓流程的一部分，結訓並通過考核後，將具備銜接正式「全端研發工程師」職涯的能力。 • 全程由資深工程師指導，拋棄過時技術，完全對齊 2026 年軟體公司的技術標準，培訓內容包含： - 【前端開發】：學習 TypeScript 與現代化主流框架 Angular 19，實作單頁式應用 (SPA) 與響應式 UI 設計。 - 【後端核心】：使用 Java 17+ 與 Spring Boot 3，開發高擴充性的 RESTful API 與微服務架構。 - 【AI 協作開發】：正式導入 GitHub Copilot 等 AI 工具，學習如何利用 AI 輔助撰寫程式碼、快速生成測試案例 (JUnit 5)、以及進行 Code Review，體驗效率翻倍的現代化開發模式。 - 【工程師素養】：學習 Git 版控協作、資料庫設計 (MySQL)，並建立 CI/CD 自動化部署觀念。 我們不缺「學過」程式的人，缺的是「能解決問題」的工程師。歡迎對全端開發有熱情、願意擁抱 AI 工具，並主動學習的您加入我們的團隊！

本實習/培訓適合對象： 1. 希望從零開始轉職，成為掌握雲端技術與自動化流程之 DevOps 工程師者（不限科系背景皆可）。 2. 相較於撰寫前端介面，更喜歡探索底層系統架構、伺服器運作與自動化流程者。 實習 / 培訓特色： • 本職缺為公司內部培訓流程的一部分，結訓並通過考核後，將具備銜接正式「DevOps / 雲端維運工程師」職涯的能力。 • 業界極少針對 DevOps 領域開放無經驗培訓，我們將由資深工程師手把手指導，帶您打通軟體交付的最後一哩路。培訓內容包含： - 【容器化技術】：學習 Linux 基礎指令，並掌握現代化部署核心——Docker 容器化技術與 Dockerfile 撰寫。 - 【雲端基礎設施】：學習 AWS (或 GCP) 雲端實務操作，包含 EC2 伺服器建置、RDS 資料庫配置與網域反向代理 (Nginx)。 - 【CI/CD 自動化】：熟悉 Git Flow 團隊協作，並建立 GitHub Actions 自動部署管線，實現程式碼「推送即測試、測試過即部署」的自動化流水線。 - 【AI 賦能維運】：導入 AI 工具輔助開發，學習運用 AI 生成測試案例 (JUnit 5)、進行資安與效能優化審查，並輔助建置 CI/CD 流水線[cite: 2]。 歡迎對系統架構充滿好奇、喜歡把繁瑣流程「自動化」、並願意主動擁抱 AI 工具的您加入我們的團隊！

1. 制定和監控金屬加工機械的生產計劃，合理安排和調度生產資源（包括設備、原材料與人力）以確保生產目標達成。 2. 分析及監控生產數據，識別生產瓶頸並提出具體的改進方案，優化生產流程和提升效率。 3. 熟悉各類金屬加工機械的製造和修配流程，並具備金屬材料特性與加工工藝的專業知識。 4. 監督生產過程，確保產品品質符合標準並落實品質控制計畫，同時執行生產成本之管控與優化。 5. 制定並執行金屬加工機械相關生產政策、標準操作程序及安全管理規範，以確保生產安全無虞。 6. 帶領及培訓生產團隊，提升員工的技能素質及工作績效，並進行團隊管理及績效評估。 7. 使用生管管理軟體進行生產進度與資源排程管理，製作數據分析報告，包括工時計算及報表製作。 歡迎加入我們的團隊，共同提升金屬加工機械的品質與產能，期待您的加入!

進駐台積電新廠區AP7-先進封裝測試廠，依現場工程師指派從事無塵室自動化設備校正、試運轉維護、檢修、保養、異常排除之工作。 1.半導體自動化設備調整、校正、保養。 2.現場異常對應排除。 3.主管交辦事項。 4.提供入職教育訓練 。 5.須配廠區加班(另加班費)。 6.無經驗可 / 有經驗佳。 ※台積電廠商，針對日商進廠區之自動化搬運設備(軌道，台車，自動化倉儲)進行安裝後點檢，調整，校正，測試，在與客戶做驗收。 【其他條件】 1.個性需積極、細心、負責、配合度高。 2.需配合在無塵室內工作(著全套無塵衣)。 3.可配合設備導入常駐客戶端工作。 4.語言無特殊要求。 配合加班經常性薪資平均40000元以上

1. 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 2. 負責網站開發工作 3. 熟悉HTML5/CSS3/Javascript /jQuery技術。 4. 熟悉 RWD Frameworks。 5.了解前端框架（Vue ）。 6. 熟悉Restful API協定，配合後端工程師規劃API架構。 7. 能獨立作業處理問題。

＜About the job＞ As the AI Software Engineer, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). ＜Job Description＞ Responsible for deploying the AI/Data Science collaborative framework and building the AI model and data operating infrastructure. Using software development experience to design and develop high-performance automated systems for AI development and operation. As below: ．Collaborating with Data Scientist/AI ML Engineer team, other software system development teams, and the infrastructure team. ．Ability to utilize various tools/methods to build the MLOps/DataOps/DevOps and deploy and manage the AI Development framework and infrastructure ．Developing infrastructures for data transformation and ingestion and automating important infrastructure to process data ．Deploy AI models to the Inference server and optimize the performance of the model serving operation reliably and efficiently. ．Assist the Data Scientist/AI ML Engineer team in converting the AI models into APIs to serve other systems or integrate with other systems. ＜Skill Sets＞ (1)Excellent problem-solving and troubleshooting skills. (2)Genuine passion for learning new technologies and open-source projects. (3)Familiarity with Python and Java (python is a must) (4)Good understanding of the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure/networking knowledge. (5)Experience with GitLab CI/CD (Nice to have but not necessary) (1)Experience with MLops and Model Serving tools. (2)Experience in GPU programming and performance tuning (3)Being familiar with AZURE (or AWS) cloud infrastructure will be a plus (4)Familiar with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s)