轉職熱搜工作

隨著科技的進步，人類的生活與手機及其他行動裝置越來越密不可分。AI、雲端服務、IoT 等技術都大大提升了數據分析與儲存的需求，不僅刺激著全球伺服器相關產業持續突破成長，也為川湖帶來更多與相關產業合作的機會，保持產業領先地位。在疫情期間，川湖 2021 年業績成長 32％；2022 年成長 23％、2024 年成長 76％、2025 年成長 72％。我們清楚知道伺服器與科技的需求只會逐年增加，因此我們歡迎對廠房內動線設計、規劃有興趣的你/妳加入川湖團隊，在未來共創佳績。 1. 廠內機台、設施、動線合理化 (使用軟體: AutoCAD) 2. 製程 SOP 製作與維護，含生產工時之測量與紀錄 (現場工作改善) 3. 設備及廠內設施之專案管理及文書作業，含廠商詢價、合約簽訂、驗收作業、請款核對、保固管理 4. 工程監工 5. 完成上級臨時交辦事項 6. 具備 Excel、PowerPoint、公文撰寫、溝通執行、異常處理等能力 7. 有 AGV、ASRS 經驗者，薪資另議 8. 加班費另計

1.負責協助公司規劃、部署與管理容器化平台（如 Red Hat OpenShift、Kubernetes、OKD、Docker），並根據環境與需求量身設計最適合的架構。 2.提供技術輔導，涵蓋容器編排、容器註冊表、容器建置策略及微服務架構等主題。 3.協助建立自動化及容器化雲端應用平台解決方案，並於後期協助平台維運及問題排解，確保服務品質。

1. 機台連線自動化(EAP)程式開發與維護 2. 確認自動化設備作業流程，制定與撰寫半導體SECS/GEM規文件 3. 完整性收集設備生產過程之機台資料 4. 支援系統需求分析與轉檔程式業務 5. 須配合任務性質值班 【加分項目】 1. 具C#/VB.net 程式開發經驗，無經驗可 2. 具工廠自動化系統整合經驗佳 3. 具物料控制(MCS)或物流自動化經驗者佳 4. 具Python 開發經驗

1.良率預估 2.客戶良率改善報告準備 3.良率資料整理 & 分析 4.良率分析、資料處理系統改善 ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––- *具相關工作經驗者佳 1.數理統計，理工、資訊相關科系 2.客戶服務、良率、製程改善及品管相關 3.細心、善於溝通協調、邏輯清楚、抗壓與適應力佳 4.具Excel、統計軟體工具處理能力佳

1.負責整體軟體架構規劃，關鍵模組的設計開發以及建立開發標準 2.對研究新軟體技術有熱忱 3.使用敏捷開發流程，帶領團隊進行軟體開發 4.訓練相關人員使用標準 5.協助專案成員排除專案上遭遇之困難 ※薪資依學經歷敘薪

1. 定義次世代筆電的軟韌體架構（包含 BIOS/UEFI、EC、OS 驅動程式、專屬軟體與 AI 應用平台）。 與電子（EE）和機構（ME）團隊協同進行軟硬體協調設計（Co-design），優化系統功耗、動態電源分配（Power Management）與散熱演算法。 2. 與OS 廠（Microsoft/ x86 driver）及晶片大廠（Intel/AMD/Qualcomm 等）技術對接，搶先導入最新平台技術並參與早期測試（Alpha/Beta Program）。 3. Embedded/Linux(有限度的功能先顧)

1.客製自動化設備控制軟體之分析、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.安裝與測試(設備交付)。 7.專案運營管理與績效考核。

- 經理級 1. 架構與評審：負責關鍵 AI 演算法架構設計、資料管線 (Data Pipeline) 規劃與 Code Review。 2. 選型與驗證：進行關鍵模型 (LLM/CNN等) 選型、演算法模型模擬評估與推論效能 (Throughput/Latency) 實測驗證。 3. 前瞻技術導入：連結上游開源社群、AI 晶片廠 (如 NVIDIA) 與新型算法供應商，導入前瞻 AI 技術與框架。 4. 客製化開發：與 AI 晶片或雲端服務商共同開發客製化模型或加速算子，確保創新演算法具備量產與落地可行性。 5. 產品化推動：管理 AI 模型佈署 (MLOps) 流程，推動實驗室 Demo 樣品走向初期產品化與邊緣端/雲端落地。 - 副理級 1. 架構：負責邊緣端 AI 演算法與推論軟體的代碼編寫，主導核心資料管線開發並進行 Code Review。 2. 模型優化：執行關鍵模型與推論引擎的工程實測，落實模型壓縮（量化 Quantization / 剪枝 Pruning）與 Edge 裝置端實際效能驗證。 3. 技術驗證：針對上游晶片廠或開源社群的前瞻輕量化模型，進行概念驗證（PoC）與邊緣端技術移植。 4. 軟韌整合：落實邊緣端 MLOps 與軟韌體整合工作，主導 Demo 樣品到初期產品化的程式碼重構與現場除錯（Debug）。