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＜About the Job＞ As an Optimization Data Scientist, you will play a key role in driving Optimization and Operations Research initiatives across critical business functions, including supply chain, production planning and scheduling, capacity allocation, inventory and logistics, industrial engineering, and financial performance. Leveraging advanced mathematical modeling and algorithm design, you will transform complex data into actionable insights, enabling smarter decisions and unlocking optimization-driven business value. ＜Job Responsibilities＞ ．Design, implement and refine advanced Mathematical Programming / Operations Research / Meta-heuristics / Numerical Simulation / Optimization Algorithm Models (at least one of the fields). ．Ensure alignment of optimization initiatives with the requirement goal defined by key stakeholders and company objectives and identify new formulations or decomposition strategies for model improvements. ．Executing large-scale optimization projects, including problem formulation, constraint engineering, model building, algorithm development, solver tuning, and deployment, etc. ．Works closely with a team of project manager, data scientist, business data analyst, data engineer, supply chain / IE / PMC domain expert, etc. ．Collaborate effectively with team members, whether leading tasks or supporting initiatives led by others. ．Self-motivated, Result-oriented, and interested in applying quantitative & optimization methods to solving real-world supply chain, manufacturing, and engineering problems. ＜Skills＞ ．Experience with any one of Mixed Integer Programming (MILP), Linear Programming (LP), Non-linear Programming (NLP), Constraint Programming (CP), Meta-heuristics (GA / SA / Tabu Search / ALNS…), Stochastic / Robust Optimization, Numerical Simulation…, etc., model/algorithm building of the practical application in the industry. ．Hands-on experience with commercial or open-source solvers such as Gurobi, Cplex, OR-Tools, or SCIP. ．Familiarity with programming languages like Python or C++ or Java. ．Advanced ability to perform problem decomposition, constraint analysis, and working knowledge of operations research theory. ．Ability to visualize optimization results, KPI trade-offs, and solver behavior (e.g., gap convergence, IIS diagnostics) in the most effective way possible for a given task, especially debug and troubleshoot infeasible / unbounded models. ＜Minimum Qualifications＞： ．2+ years of professional experience with a degree of Ph.D. / Ph.D. Candidate, or 3+ years of relevant working experience with a degree of Master. ．Major in Industrial Engineering / Operations Research / Computer Science / Information Engineering / Information Management / Applied Mathematics / Supply Chain Management or related quantitative discipline (such as in a field where there is intensive training in quantitative & optimization methods, e.g., Operations Research, Industrial Engineering, Management Science, Transportation, Logistics, Statistics, Economics, Electrical and Computer Engineering, Physics).

【工作內容】 依據生產目標，規劃、建立並優化製程參數。 建立與維護製程標準文件（SOP、WI、Control Plan）。 解決生產線製程異常，分析不良原因並提出改善方案。 進行製程能力分析（CP/CPK）與品質改善專案。 主導新產品試產（NPI）與量產導入。 與品保、設備、研發等跨部門協作，提升產能與良率。 推動自動化/數位化改善專案。 【必要條件】 理工背景（機械、化工、材料、電子、工工等相關科系）。 基本製程分析能力（DOE/FMEA/SPC/5Why/魚骨圖等）。 具備現場問題分析處理能力與數據邏輯思維。 良好的跨部門溝通協調能力。 【加分條件】 有製造業製程、品保或設備相關經驗。 熟悉 AutoCAD、SolidWorks、Minitab 等軟體。 有 Six Sigma Green Belt / IE 背景佳。 具備自動化、PLC、MES 系統經驗更佳。 【人格特質】 注重細節、邏輯清晰。 主動積極、能承受壓力。 喜歡動手實作與現場改善。

主要職責 產品：網路交換機 1.負責量產工作事宜，負責量產產品製程維護和異常處理。 2.SOP文件編寫，更新和維護。 3.負責量產產品製程改善和良率提升。 4.負責客戶異常處理，需要對接客戶。 職務需求： 1.具有電子相關工廠工作經驗值優先。 2.熟悉開發產品SOP 開發流程/ 有一定的製程分析經驗。 3.了解SAP/MES/SFC系統使用方法。

1. MES系統導入維運作業及推展 2. 需求溝通，系統流程設計及撰寫 3. 解決產線使用者問題， 系統異常問題處理 4. MES與ERP整合及自動化建置 5. 廠區即時報表需求收集呈現

1. 負責MES系統之管理, 維運與新功能開發。 2. C#、ASP.NET 程式開發，以Visual Studio及AI工具提升開發及維運效率。 3. 製造資訊系統優化、效能提升。 4. 新廠擴建IT系統專案參與、執行。 5. 團隊合作，IT系統需求分析、規劃、開發、測試及時程管控、執行交付的項目、提升公司生產效率。

1. MES 系統架構完善及程式優化 (SA, SD)，功能開發與效能調校 2. 協同跨系統整合與數據應用：ERP、MES、WMS 等核心系統的串接，並透過數據分析（如生產履歷、效率追溯）持續優化產線 3. 智能工廠 SOP 與操作準則的制定規劃與推行，確保現有廠區高效且規範化運作 4. MES日常維運、異常排除

1. 開發與維護自動化測試框架核心模組 2. 設計硬體通訊介面，整合多種設備連接協定 3. 建構分散式任務排程與執行系統 4. 對接外部工廠資訊系統（SFC/MES）API 5. 維護管理介面與開發者工具

1. 品質標準執行： 落實Server系統組裝與測試與整機櫃整合各製程站點的品質檢驗標準，並確保現場執行到位，落實品質政策。 2. 現場製程與稽核： 執行製程現場的品質監控，透過系統性稽核確保製程穩定度。 3. 成品品質保證： 統籌並執行OQC 與 OOBA，確保交付客戶之整機櫃產品之可靠度與完整性。 4. 追溯防呆： 每日稽核 MES 系統機制，參與規劃高階 AI 伺服器之 CPU、GPU、記憶體的 PPID 與 MAC Address 綁定正確無誤。 5. 品質異常排除與分析： 協助品質異常之偵測、追蹤與處理，於產線發生連續性不良時及時通報，並運用問題分析工具縮短故障排除週期。 6. 流程持續改善： 負責現場品質控制流程之執行回饋與維護，運用檢驗數據分析，驅動現場製程良率改善。