轉職熱搜工作
您正在找電子工程師的工作,共計5833筆職缺在等你,馬上去應徵吧!
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業務-業務工程師/主管(桃園大園)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 桃園市大園區 2~3年工作經驗1、負責國外客戶新案件開發管理及量產後產品管理 2、營業目標達成 2、溝通客戶需求及與跨部門團隊合作,協調資源,確保專案順利 3、維護建立客戶關係提高客戶滿意度、來訪接待展開 -
研發-技術研發工程師(高雄路竹科學園區)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市路竹區 3~4年工作經驗【載板事業群】 1. 規劃執行先期產品研發 2. 新技術,新設備,新製程,新材料開發 3. 參與客戶新產品開發 4. 業界技術趨勢分析及報告 【硬板事業群-研發工程師】 1. 新產品製程與技術開發 2. 客戶合作開發下世代產品技術 3.有pcb研發經驗佳 4.材料或電機光電相關科系佳展開 -
工研院電光系統所_功率半導體工程師 (M100/M600)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新竹縣竹東鎮 工作經歷不拘1.功率半導體元件技術分析 2.功率半導體技術資料收集與整理 3.功率半導體技術訓練 4.半導體無塵室製程相關作業,包含模組製程參數調整及製程穩定性維護、工程實驗執行 5.生產計畫執行 : (1)協助無塵室內各項生產作業 (2)協助製程相關業務之執行與資料建立 (3)協助客戶端新製程開發與參數設定 (4)研究資料統整與分析展開 -
AI Server-EDA /演算法應用開發工程師(土城)_E事業群
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 新北市土城區 工作經歷不拘•開發和維護EDA應用雲服務 •使用Python和Git進行開發和版本管理 •利用Python和資料結構及Algorithm進行資料處理分析 •開發和維護Dash Web/Restful API •使用Yolo8和sentence-transformer進行finetune應用 •使用OpenCV進行圖像處理應用 •使用LLM/ VLM進行語言模型應用展開 -
工研院機械所_AI智慧製造軟體研發工程師(I400)
月薪 52000元 台中市南屯區 工作經歷不拘具備機械、自動化或控制相關背景,並對智慧製造、數位雙生(Digital Twin)及 AI 技術應用具高度興趣者,歡迎加入團隊,共同推動工具機產業智慧化與數位轉型發展。 1. 工具機數位雙生(Digital Twin)系統開發與應用建置。 2. AI 模型於工具機設備、製程分析及智慧製造場域之開發與應用。 3. 第三方軟體加值開發與系統整合,包含 CAM 二次開發、人機介面(HMI)設計及機電整合應用。 4. 工具機設備聯網、數據擷取及智慧監控系統開發,推動 OT/IT 整合應用。 ※部門簡介:https://drive.google.com/file/d/1H_zoTGi5qoH_GSFIfmZ2geKJNIyEwYOi/view ※具相關經歷/學歷的應屆畢業碩士生亦歡迎展開 -
工程-NPI製程工程師(高雄路竹科學園區) #新廠擴編徵才 #無經驗可
月薪 36000~55000元 高雄市路竹區 工作經歷不拘1.新產品製程設計導入量產 2.新產品製程相關文件製作 3.新製程技術導入 4.須具備英文能力400分以上佳 歡迎有PCB /FPC/ HLC /SERVER/ HDI 相關經驗者(製程不限) 可配合短期出差佳 ◆歡迎理工科系投遞履歷(無經驗可)機械/電機電子/物理/化工/化學/材料等展開 -
Tape-out Senior/Junior Engineer_竹科/南科
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 台南市新市區 工作經歷不拘1.Programming and automation skills are preferred (shell, Perl, Tcl). 2.Responsible for Tape-out mask application and Tape-out Source Data management improvement. 3.Responsible for T/O mask schedule planning assistance. 4.T/O process strengthening/improvement suggestions and implementation. 5.Possess knowledge about photomask manufacturing. 6.Fluent in English listening, speaking, reading and writing. 7.Monthly, Weekly report.展開 -
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數據分析師(高雄市)
面議(經常性薪資達4萬元或以上) 40000元 高雄市三民區 工作經歷不拘1. 使用 Python 與 SQL(BigQuery) 進行資料收集、清洗、轉換與分析。 2. 協助建立與維護 資料倉儲(Data Warehouse),包含 Star Schema / Fact Table / Dimension Table。 3. 分析玩家行為與營運數據(如 DAU、Revenue、Retention、ARPU 等 KPI)。 4. 進行 Exploratory Data Analysis (EDA) 與 Data Mining,發掘玩家行為模式與營運洞察。 5. 分析 玩家行為資料(Event Log / Player Behavior Data),建立玩家生命周期與行為指標。 6. 建立與維護營運分析報表與數據服務。 7. 與產品、營運、行銷及工程團隊合作,理解業務需求並提供數據分析支持。 8. 協助建立 資料品質監控(Data Quality Monitoring)與資料治理機制。 9. 推動 Data as a Product 與 Data-Driven Decision Making。展開 -
