轉職找工作推薦

  • 職安衛工程師
  • 企業名 遠東機械工業股份有限公司
  • 工作地點 嘉義縣民雄鄉
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1.維護施工安全及環境保護，避免災害事故發生及環境污染事宜。 2.規劃、督導安全衛生設施之檢點與檢查，工地現場巡視、查核、指導、改善。 3.協助工程師、工地主任處理工程相關事務。 4.依業主要求設置專責職業安全衛生管理單位。 5.辦理安全衛生管理事宜(含人員進工地前安全衛生教育訓練/施工前現場危害告知/日報、週報、月報、季報等文件製作與提報)。 6.其他主管交辦事項。
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  • 室內配線工程師
  • 企業名 遠東機械工業股份有限公司
  • 工作地點 嘉義縣民雄鄉
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1.工程執行期間維護施工安全及環境保護管理作業，避免災害事故發生。 2.依業主要求設置專責職業安全衛生管理單位，安排專業電匠配合施工管理。 3.其他主管交辦事項。
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  • SAP Basis 工程師(楊梅廠) 面試心得
  • 企業名 華新科技股份有限公司
  • 工作地點 桃園市楊梅區
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1、集團SAP ERP BW HR and MES Oracle營運 2、AIX and Linux設備管理與監控 3、IBM TSM and NBU備份管理 4、Oracle DataGuard 維運 5、Oracle ODA and RAC維運 6、災難復原演練計劃與執行 7、內外部稽核缺失、事故應變處理之改善與追蹤 8、用戶服務與支援
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  • 品管工程師
  • 企業名 遠東機械工業股份有限公司
  • 工作地點 嘉義縣民雄鄉
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1.依業主需求提供品質計畫書提報審查與核定。 2.依契約及相關規定執行品質計畫落實施工品質符合規定。 3.依工程規定之進度達成目標並完成結案。 4.其他主管交辦事項。
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  • 賣場商品促銷人員－家樂福重慶店
  • 企業名 桂冠實業股份有限公司
  • 工作地點 台北市大同區
  • 薪資 時薪190元
  • 工作內容 1. 向消費者進行產品試吃、介紹及行銷活動推廣 2. 貨架排面維護、擴大與產品管理(庫存掌握、訂單追蹤、價格確認) 3. 賣場行銷製作物執行與維護 4. 二位陳列爭取與維護 5. 賣場客情建立與市場資訊蒐集回報 6. 機動工作調整與活動需求之援 工作地點：家樂福重慶店-台北市大同區重慶北路二段171號 工作時間：一週三天，週五、六、日-固定上班，上午10:00-晚上19:00。(內含午休1小時)
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  • 【全球智慧製造】網站可靠性工程師 DevOps Engineer/SRE_新店 面試心得
  • 企業名 GARMIN 台灣國際航電股份有限公司
  • 工作地點 新北市新店區
  • 薪資 時薪190元
  • 工作內容 【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【部門說明】 1. 透過資訊化系統結合 AI、數據、影像來輔助產線流程及蒐集產線資訊 2. 透過自動化程式碼測試、程式碼品質檢測、自動化程式佈署、監控、警報來把關系統品質，並提升系統穩定度 【工作內容/角色】 1. 建置與維護 On-Premise Kubernetes (K8s) 2. 建置與維護 Linux / Windows Server 及相關服務 3. 協助開發人員整合 ASP.NET Core C# 至 CI/CD 流程 4. 建置監控機制 5. 提升系統品質
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  • 【全球智慧製造】資深資料工程師(Data Self-service Enable) 面試心得
  • 企業名 GARMIN 台灣國際航電股份有限公司
  • 工作地點 新北市新店區
  • 薪資 時薪190元
  • 工作內容 【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【Introduction】 With increasing velocities, varieties and complexity of data at Process Integration (PI), the PI Data Engineering Team becomes the important role supporting existed or new projects using big data techniques to manipulate large streaming/batch dataset with various format on highly efficient way. 【Responsibilities】 -Strategic Promotion and Planning: Lead the promotion of the data platform, develop cross-departmental collaboration strategies, and ensure effective adoption. Design advanced training programs tailored to different levels of users. -Technical Support and Problem Solving: Provide advanced technical support to users, resolving complex issues related to BI tool integration, data queries, or system operations. Assist in optimizing the data platform based on user feedback and requirements. -Requirements Analysis and Feedback: Gather requirements from various departments, analyze usage scenarios, and provide actionable feedback to the technical team. Help design and test new features to enhance the data platform‘s user experience. -Guidance and Team Management: Mentor junior team members, share expertise, and help improve the overall team skillset. Drive team goals and ensure project milestones are met. 【Requirements】 -Technical Expertise: Proficiency in SQL with experience in database architecture and optimization. Expertise in at least one BI tool (e.g., Tableau, Power BI) with advanced applications. Deep understanding of data platform or data lake architecture. -Experience Requirements: 3–5 years of relevant experience (e.g., data analysis, data engineering, system support). Prior participation in or leadership of large-scale data projects is preferred. -Communication and Leadership Skills: Exceptional cross-departmental communication and coordination skills to drive project progress effectively. Experience in training or mentoring users and team members at various levels. -Personal Traits: Detail-oriented and capable of managing multiple tasks with creativity and initiative in problem-solving. Sensitive to user needs and quick to respond to and fulfill business requirements. -Preferred Qualifications: Expertise in database normalization principles and practices. Experience in data modeling, with knowledge of design techniques (e.g., Star Schema, Snowflake Schema). Familiarity with data platform-related technologies (e.g., Dremio, Databricks) or data governance processes. Background in data engineering or software development.
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  • 【全球智慧製造】資深資料工程師(Data Lakehouse) 面試心得
  • 企業名 GARMIN 台灣國際航電股份有限公司
  • 工作地點 新北市汐止區
  • 薪資 時薪190元
  • 工作內容 【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【Introduction】 With increasing velocities, varieties and complexity of data at Process Integration (PI), the PI Data Engineering Team becomes the important role supporting existed or new projects using big data techniques to manipulate large streaming/batch dataset with various format on highly efficient way. 【Responsibilities】 -Design and Implement data streaming pipelines/ETL batch services on Hadoop and Spark eco-systems supporting production line -Design and implement scalable, high performance and low latency Web service/RESTful APIs. -Data warehouse dimensional modeling and developing and optimizing complex SQL queries for applications. -Cross-functional collaboration with domain experts and data scientists -Coach and mentor junior data engineers to be more effective individual contributors -Investigate the next generation data pipeline and architecture to improve data quality and integrity. 【Requirements】 -3 Years+ of programming using Scala/Java/Python -3 Years+ of experience in data modeling for both OLTP and OLAP databases on data warehouse, data lake, and enterprise big data platforms. -3 Years+ of hands on experience in developing Web service/Restful APIs -Experience with testing, data validation, and data quality assurance, performance tunning -Strong knowledge of ER modeling, big data, enterprise data, and physical data models -Willing to further discuss with data user to know their truly intention and requirement
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