轉職熱搜工作

- 推動跨系統和模塊的集成，解決架構相關技術問題 - 架構設計: 設計Genesis Store 架構模塊並與IT/OT組件集成 - 與開發團隊保持密切溝通交流，設置檢查要求和節點，推動用例標準化 - 生態合作對接: 確定IT/OT架構與生態解決方案之間的一致性和匹配性 - 知識庫與Token*相關的系統建設: 負責相關的系統設計與建設 (如: 知識管理、Token*管理) *Token: 透過GenAI技術整合各種跨事業群的生產相關資料，如: 語句、圖像後的數據單位，有助在不同場景下訓練AI引擎

1. 主導系統架構設計：規劃並設計次世代醫療系統（HIS）總體技術架構與演進藍圖。 2. 微服務拆分與治理：根據醫院核心業務，主導微服務的邊界劃分、API 契約設計與服務治理策略。 3. 數據架構規劃： 設計數據湖與數據中臺架構，規劃全院級的數據整合、ETL 流程與數據治理體系。 4. 推動醫療數據標準化： 負責推動並落實 HL7/FHIR 等國際醫療資訊標準在系統中的應用與數據交換。 5. 制定技術規範： 建立與推行開發、安全、部署、監控等方面的技術標準、規範與最佳實踐。 6. 規劃 DevOps 體系： 設計 CI/CD 自動化流程與可觀測性（Observability）系統方案，提升交付效率與系統穩定性。 7. 技術選型與評估： 負責核心技術元件（雲端服務、資料庫、中間件）的選型、評估與概念性驗證（PoC）。 8. 解決方案與技術攻關： 領導團隊解決專案中的關鍵技術挑戰與架構瓶頸。 9. 技術指導與審查： 提供技術指導與培訓，並負責核心程式碼與架構設計的審查（Review）。 10. 前瞻技術研究： 持續引入雲端計算前沿技術，驅動醫療系統的架構創新。

1. 負責軟體之分析、設計以及程式撰寫。 2. 規劃執行軟體架構及模組之設計，並控管軟體設計進度。 3. 進行軟體之測試與修改。 4. 規劃、執行與維護量產的產品。 5. 協助研發軟體新技術與新工具。 6.主管交辦事項。

1.進行市場調查和用戶需求分析，定義產品策略與發展方向。 2.制定產品路線圖（Product Roadmap）和發展策略，確保產品符合市場需求。 3.與設計師、工程師等跨功能團隊合作，管理產品開發功能以及Backlog。 4.關注市場與競爭者動向，確保產品的市場競爭力 5.分析產品數據，持續優化產品體驗和功能

【學歷】具教育部認可之國內外大學所授予之學士（含）以上學位。 【具備能力】 1.資訊技能要求： (1) 具C#、ASP.NET、.NET Core程式設計經驗。 (2) 熟悉 MVC 及Responsive Web Design(RWD) - JavaScript 框架尤佳。 (3) 有網頁系統開發或委外進度管控經驗者尤佳。 (4) Git 版本控制或熟悉 Azure DevOps等CI/CD流程者尤佳。 (5) 具相關專業證書/證照尤佳。 2.工作經驗要求：具3年以上前端網頁架構、Git 版本控制及設計互動動態網頁經驗者佳。 3.其他要求： (1) 具備自主學習能力和主動性。 (2) 具備良好的團隊合作精神。 【職務說明】 應用系統開發與維護，以及其他交辦事項。 【應備文件】 1. 履歷表。 2. 中文自傳。 3. 學、經歷證件。 4. 在校成績單。 5. 其他有利審查之資料（如系統開發作品）。 【應徵方式】 1. 收件方式：(下列方式擇一即可) (1)1111人力銀行網路履歷。 (2)電子郵件：khr860@ceec.edu.tw (3)郵寄(以郵戳為憑)： 10673台北市大安區舟山路237號 大學入學考試中心人事單位收 3.經本中心初審合格者另行通知面談。 4.本中心聯絡人：盧小姐 02-23661416#860

熟悉Infra、資安規劃管理與制度規劃推動 具SAP、ERP、B2B系統模組，道具優化經驗 擔任與參與工廠推動智能化、自動化等相關實務經驗 具10年以上實務管理經驗其中有3年以上跨國團隊管理實蹟,並可配合業務成長需求出差推動專案熟英文

協助全球 AI 算力平台架構的環境佈署與配置作業；參與雲端服務資源的日常維運、自動化資源分配之參數設定及性能監控。配合利用容器化技術 (Docker/K8s) 進行效能瓶頸初步排查，支援優化 MLOps 工作流並協助撰寫技術維護文件。 Assist in environmental deployment and configuration of global AI computing platforms. Participate in daily operations of cloud resources and parameter setting for automated resource allocation. Support initial performance troubleshooting using container technologies (Docker/K8s) and help optimize MLOps workflows and documentation.