轉職熱搜工作

1.熟悉PHP語法，並了解MySQL資料庫運用。 2.開發維護 CMS網站、購物網站、企業官網、金流API串接. 3.邏輯能力強，能獨立作業者佳。 4.與PM、企劃、網頁設計等相關人員配合，協同執行專案 5.具備網管能力或前端能力者佳

1. 前後端應用程式開發（前端 VUE、Javascript ，後端 C#、Java） 2. 資料庫程式開發 3. 系統分析與設計 4. 資料庫程式開發及撰寫 5. 資料庫管理及維護 6. 使用者介面工程 7. 專案規劃與管理 8. 其他主管交辦事項 ※工作地點：公司預計於10月搬遷至 中華世貿大樓 ，屆時工作地點將調整至新址。 ※面試地點：台南市中西區西門路一段701號 ( 中華電信大樓 )

☑ 具團隊合作精神，個性樂觀、有耐心、抗壓性夠。 ☑ 依工作內容需要，有機會於客戶端進行作業。 ★工作內容 1. 負責網頁前端開發，版面規劃、套版、美術及互動設計。 2. 與後端工程師協作並開發前端介面。 3. 專案多以團隊合作為主，需具備溝通能力。 ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– ★工作地點: 台中為主，依專案需求可能須配合當日或短期出差。 ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– ★必備條件: 1. 熟悉HTML與CSS，並能結合Javascript製作完整網頁應用。 2. 熟悉Git版本控制。 3. 具前端框架經驗尤佳。 ––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––– ★加分條件: 1. 具 Vue 經驗者尤佳。 ★應徵請檢附經歷作品

●工作內容： 1. 參與智能產品協同實作並完成研發範疇與需求 2. 參與 AI 演算法開發與維護，並且進行新技術研究和分享 3. 執行流程規劃、演算法規劃、程式邏輯撰寫以及生成式AI應用開發與部署 4. 對於現有技術程式碼架構進行開發與維護 5. 其他主管交辦事項。 ●上班時間8:00~17:00，可申請彈性上班 ●自到職日起算3個月為試用期間，試用期滿考核合格者，續予僱用。 ●工作待遇： 1.薪資依成功大學人員進用辦法支給標準辦理 2.年終獎金依當年度之「軍公教人員年終工作獎金發給注意事項」規定辦理， 經考核後，依當年度績效表現發給年終獎金

1.系統與 API 開發：負責後端系統架構設計、開發與維護，並進行 RESTful API 或 GraphQL介面設計與串接。 2.資料庫維護與優化：進行關聯式與非關聯式資料庫設計，優化資料查詢效能與架構。 3.AI 輔助高效開發：善用 AI 工具（如 Cursor、Claude code、ChatGPT 等）進行程式碼撰寫、自動化測試與除錯，提升開發效率。 4.跨團隊溝通協作：與相關部門合作，評估技術可行性並落實需求。 5.程式碼品質與維護：撰寫乾淨且可維護之程式碼，參與 Code Review、單元測試，並協助系統異常排除與優化。 *薪資待遇以面談後，依學經歷而議定。

AI導入相關工作 機器學習 / 深度學習基本觀念 LLM（大型語言模型）原理與限制 企業流程理解能力 Prompt Engineering 基本能力

◆職務內容： 1.參與機器學習專案開發、資料科學相關研發任務並應用於金融場景 2.利用機器學習模型來優化公司內部流程、提升服務品質 3.資深工程師 : 具2年以上機器學習、演算法、模型設計開發經驗。 ◆其它技能/專長: 1.熟悉Tensorflow、Keras、Python，有實作過深度學習的方法。 2.熟悉數理分析統計或LLM大語言模型。 3.模型API開發與設計(RESTful API) 。 4.具NLP模型、影像辨識相關經驗者佳。 5.熟悉Linux、Docker環境演算法開發。 6.機器學習研發運用於金融業場景。 7.具敏捷開發經驗者佳。

1.與顧問搭配,參與AI use case 的專案。 2.AI Agent 技術研究與應用開發。 3.串接既有AI技術，建置AI服務，並能掌握問題關鍵，提出可行的解決方案。 4.維運現有AI 專案系統,持續管理與優化。 ※依學經歷、工作年資敘薪

【工作說明】 1.從事AI專案分析相關工作內容 2.資料視覺化、資料清理、特徵工程 3.模型建立、模型驗證 4.網站開發、系統架構規劃

這是一個結合尖端 AI 技術與硬體工程領域的職位。我們正在招募具備熱情、能利用大語言模型 (LLM) 解決複雜工程問題的開發者。你將負責開發智慧代理人 (AI Agent)，整合內部技術文件與設計工具，直接輔助伺服器研發流程。 工作內容 1.AI Agent 架構設計與開發： 基於 LLM 開發具備任務規劃與執行能力的 AI Agent，用於輔助硬體工程師進行電路設計、零件選型及規範查詢。 2.RAG 系統建置與優化：負責檢索增強生成 (RAG) 系統開發，包含向量資料庫架構設計。 3.MCP 生態系整合： 利用 Model Context Protocol (MCP) 打造標準化接口，串接不同部門的知識庫與外部自動化工具（如 OrCAD 或其他相關模擬軟體）。 4.知識架構建置： 負責開發結合向量檢索與知識圖譜 (Knowledge Graph) 的 GraphRAG 系統，針對伺服器硬體組件間的複雜相依關係進行關聯建模。 5.研發流程自動化：將 AI 能力嵌入硬體開發生命週期，包含自動生成電路圖草案、零件選型推薦及規格合規性檢查。 6.輔助工具自動化： 開發自動化腳本或 API，將 AI 輸出結果整合進硬體設計流程，提高研發與驗證效率。 7.前瞻技術追蹤： 主動追蹤並評估最新的 AI 框架或技術。 ※依學經歷、工作年資敘薪