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  • Ca安橋昇陽-【日班機動保全】北投區:社區,薪47,000元/24天 面試心得
  • 企業名 ABV 物業管理_安橋保全股份有限公司
  • 工作地點 台北市北投區
  • 薪資 月薪47000元 以上
  • 工作內容 一、工作內容 .負責社區門禁管制、車輛出入指揮、社區巡邏、防竊作業及竊盜處理工作等安全維護工作 .收發文件與包裹 .監督及參與建築及設備之清潔、修理及維護 .針對特定處所進行監視,維持公共安全,減少火災、竊盜或其他危險 .控制照明、取暖、空氣調節及通風等設備 .社區安全維護管理、保障客戶生命和財產安全 .現場主管交辦事項 二、時間:07:00-19:00 三、休假:月排休6-7天 四、薪資:47,000元/月 五、福利 .勞保、健保(依法投保) .年節禮金 .年終獎金 .公司負擔6﹪退休金(依實際薪資級距提撥) .提供制服、不押保證金 .提供專業教育訓練及核發證照 .完整的人事管理與升遷制度
  • ABV 物業管理_安橋保全股份有限公司-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • MLB-SiP設備工程師 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 亞洲其它亞洲其它
  • 薪資 月薪47000元 以上
  • 工作內容 1.負責SiP生產線關鍵設備(Molding,deflux,PVD、ball mount,Saw等)的日常維護,保養,維修與優化 2.確保設備穩定運行,最大優化設備可用率,減少停機時間,確保生產效率及良率 3.執行設備的預防性維護計劃 4.快速診斷與解決設備故障 5.參與新設備的安裝,調試,驗收以及製程驗證 6.優化設備參數及程序,配合製程工程師提升產品品質及生產效率 7.編寫更新設備操作,維護規程 8.訓練操作員正確使用設備 9.分析設備運作數據,提升持續改善建議 10.嚴格遵守安全,品質和環境規定 11.MIL/ Top issue等生產總結報告製作並主導會議Report
  • 鴻海精密工業股份有限公司(鴻海)-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • MLB-QE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 亞洲其它亞洲其它
  • 薪資 月薪47000元 以上
  • 工作內容 1. 能獨立開展專案工作、並與客戶有效對接 2. 和工程/製造等相關部門溝通協作, 及時處理生產中的各種品質異常, 確保品質和效率得以逐步提升 3. 根據各舊產品經驗, 在新產品各階段對量產中有品質風險的各製程(設備參數、工具夾具、流程手順等等)採取有效的預防和管制措施 4. 熟悉SMT /SIP行業的前沿技術以及品質保證手法, 和工程等一起及時協調導入, 以提升競爭力 5. 定期&不定期檢討相關品質系統和流程, 以確保在品質得以保證的前提下, 管制成本最低
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  • AR/VR 硬體工程師 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 月薪47000元 以上
  • 工作內容 1.電路設計與開發:負責數位與類比電路的設計,包括電路圖開發與驗證,與PCB Layout review。 2.元件選型與評估:選擇合適的電子零組件,並進行可靠性與性能評估。 3.產品打樣與除錯:組裝與測試樣品,分析與排除電路異常或性能問題。 4.硬體驗證與測試:撰寫測試計劃,使用示波器、邏輯分析儀等儀器進行功能與穩定性測試。 5.協同跨部門合作:與韌體、機構、製造及品保部門密切合作,確保產品整體開發進度與品質。 6.撰寫技術文件:完成設計報告、BOM 表、測試報告及其他相關技術文件。 7.新技術導入:持續追蹤硬體技術趨勢,導入新技術以提升產品競爭力。
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  • AI 算力平台開發工程師(雲端平台架構/自動化) 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 台北市內湖區
  • 薪資 月薪47000元 以上
  • 工作內容 1.規劃並協同團隊設計與開發自建的 AI 算力平台(類似 AWS SageMaker/GCP Vertex AI) 2.建立可自動調度 VM/GPU/Kubernetes 容器的資源管理系統(後面串接Paas API) 3.理解 Terraform / GitOps 自動化的 API 或服務(部署與設定PaaS 服務) 4.建立模型訓練與推論任務的一鍵部署介面(含 API / UI / Portal) 5.整合帳號權限、使用量追蹤與計費模組 6.導入並整合 CI/CD、資源監控與異常通報流程(與 DevOps 合作) 7.導入並整合 Kubeflow、MLflow、Airflow 等開源 AI 工作流管理平台 8.跨團隊協作以支援內部 AI 研發與推論算力需求 9.優化平台後端模組效能與擴展性(multi-tenant、多叢集支援等) 10.自動化 GPU 資源共享、預約、冷熱儲存調度邏輯
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