轉職找工作推薦

  • 【ME】iPEBG機構高級工程師 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.研發(量產)階段工廠端新機種機構問題收集、分析、追蹤及改善。 2.產品機構材料問題的分析、處理及品質的改善。 3.配合產品需求，進行治具(設備)的設計、開發、評估與規劃。 4.產品設備的開發、導入、維護及改善。
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  • 晶圓廠環安主管 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新竹市東區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.熟悉環保安全衛生制度及標準 2.熟悉環保、安全及特種設備等管理系統 3.法令資料彙整、鑑別查核、提報及宣導 4.環保及體系制度建立及監督 5.廢水、廢氣及危廢監督管理 6.環保、安全、能源體系認證 7.溫室氣體盤查作業 8.環保相關緊急應變管理
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  • 晶圓廠廠務電力工程師 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新竹市東區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.高低壓系統運轉維護及訂定歲修調整作業 2.高低壓系統裝設使用保養維修技術以穩定供電 3.高低壓電力設備負荷分析及節能管理 4.熟悉電力設備及自動控制操作 5.廠務電力設備的監督與規劃。 6.電力系統工程規劃設計/施工監造/工程驗收 7.中控室管理規劃含能源監控系統、CCTV門禁系統建置維護。 8.支持系統(消防、客貨梯、毒氣偵測)運轉維護、修繕及異常處理 9.交辦事項執行 10.具半導體廠12吋建廠廠務經驗者為優先考量 11.可配合海外出差 12.具備甲、乙種電匠或電機技師佳
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  • 晶圓廠廠務氣化系統工程師 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新竹市東區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.氣體及化學品系統運轉維護及調節作業以確保安全 2.氣體及化學品系統異常排除及調整作業 3.氣體及化學品設備耗材分析及備料管理 4.熟悉氣體及化學品之電力設備及自動控制操作 5.支援其他廠務系統緊急狀況處置 6.氣體及化學品系統工程規劃設計/施工監造/工程驗收 7.確保遵守相關法規和安全標準。 8.交辦事項執行 10.具半導體廠12吋建廠廠務經驗者為優先考量 11.可配合海外出差
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  • 晶圓廠廠務水系統工程師 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新竹市東區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.純廢水系統運轉維護及調節作業以降低成本 2.純廢水系統異常排除及調整作業 3.純廢水設備耗材分析及備料管理 4.熟悉純廢水之電力設備及自動控制操作 5.支援其他廠務系統緊急狀況處置 6.水系統擴建規劃設計/施工監造/工程驗收 7.確保遵守相關法規和安全標準。 8.交辦事項執行 9.具半導體廠12吋建廠廠務經驗者為優先考量 10.可配合海外出差
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  • 【ME】I-機構研發主管 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.設計及優化智能手機組裝流程 2.Working Instruction/SOP編寫制定 3.智能手機組裝治工工具設計及驗證 4.智能手機試產線體作業人員培訓 5.協助客戶解決組裝/設計問題，設計DOE，提出DFM 6.提前發現量產潛在風險並加以解決 7.主持工作會議流暢進行。 8.新產品團隊管理 (課級或部級)
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  • 資深數據工程師 Senior Data Engineer/Data Architect (Data Science & AI Team) 面試心得
  • 企業名 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 ＜About the job＞ As the Senior Data Engineer or Data Architect, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). ＜Job Description＞ *Type 1：Senior Data Engineer Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 1. Data Processing (1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). (2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. (3)Solid coding experience in Python or Java. 2. Data Pipeline Development (1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. (2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process. (3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 3. Data Crawling (1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. (2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering. (3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. *Type 2：Data Architect Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 1. Data Schema Design (1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. (2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart. (3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. (4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 2. Data Platform Architecture (1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. (2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. (3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) (4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge. (5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).
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