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  • 台灣電池中心-機電設計經理(MEP)(高雄) 2024C002 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 高雄市大寮區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1.工程規劃：負責建廠評估、規劃設計、設計審查與工程預算編列及審查。 2.工程管理：執行材料品質管控、施工順序安排、現場協調、工期掌控與安全監督。 3.工程驗收：辦理測試與完工驗收，並完成工程內外部移交程序。 4.系統整合：主導五大系統及HVAC的設計與施工規劃，確保系統整合與穩定運行。 5.營運維護： 建立MEP系統點檢與維護計畫，確保設備長期穩定運行並持續優化。 6.跨部門協作： 協調設計單位、承攬商及業主團隊，確保工程執行符合需求與進度。 7.合規永續： 確保設計與施工符合當地法規、ESG與綠色建築標準，並導入節能改善措施。 8.海外支援：能接受海外出差與長短期外派。
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  • EDA/演算法應用開發工程師 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. 具備Python基本能力，並熟悉版本管理知識及Git操作 2. 熟悉Python語言，並熟練運用dataclasses/concurrency/messaging/Flask/Dash，以及進行PDF注釋與Word/Excel讀寫 3. 熟悉LLM、Multimodal Model、Agent原理，能夠針對用戶需求，規劃與建置專屬應用(工作項包含但不限於:資料工程、prompt engineering、RAG、fine-tuing) 4. 熟悉NLP、字串相似度知識及演算法，能夠操作相關工具達成需求 5. 熟悉計算機視覺知識及演算法，能夠操作OpenCV等工具達成需求 6. 使用shapely、maplotlib進行幾何操作，包含:空間索引和查詢 7. 操作OrCAD、Allegro進行硬體組件、原理圖及PCB佈局設計 8. 熟悉設計模式及編程觀念，能夠撰寫需求分析及系統設計文件
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  • EC(Embedded Controller)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. AI PC MCU韌體(Embedded Controller)/FreeRTOS 程式開發、更新、維護 2. AI PC MCU韌體(Embedded Controller)/FreeRTOS 研發時程及可行性評估 3. AI PC MCU韌體(Embedded Controller)/FreeRTOS 規格的review與分析 4. 專案執行與相關功能團隊合作 5. 良好的溝通協調能力 6. 具備產品分析與問題解決能力 7. 對工作具備熱誠 8. 具備邏輯思考能力與抗壓性
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  • AI Infra SW Engineer (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 月薪60000~100000元
  • 工作內容 ＜About the Job＞ We are looking for a highly motivated and skilled AI Infrastructure Engineer with strong hands-on experience in Kubernetes (K8s), particularly in supporting AI/ML workflows. In this role, you will be instrumental in designing, implementing, and maintaining robust, scalable, and high-performance Kubernetes-based infrastructure that supports the entire lifecycle of our AI applications—from data processing and model training to deployment and monitoring. You will work closely with data scientists, AI/ML engineers, and DevOps teams to ensure seamless integration of AI/ML workloads within cloud-native environments. The ideal candidate has a deep understanding of container orchestration, distributed systems, and MLOps practices, and is passionate about building efficient, reliable platforms that enable rapid AI innovation. This is a unique opportunity to work at the intersection of AI and cloud infrastructure, contributing to next-generation systems that power intelligent applications at scale. ＜Job Responsibilities＞ ．Design & Architecture: Design, build, and scale a reliable and efficient Kubernetes platform optimized for AI/ML workloads. This includes provisioning GPUs, managing resources, and ensuring optimal performance for computationally intensive tasks. ．Infrastructure Management: Manage the entire Kubernetes cluster lifecycle—from provisioning and configuration to ongoing maintenance, monitoring, and troubleshooting, ensuring high availability and scalability. ．Deployment & Automation: Develop and implement CI/CD pipelines to automate the deployment, scaling, and updating of machine learning models and AI services. Ensure seamless integration with AI tools like Kubeflow, MLflow, and Argo Workflows. ．Performance Optimization: Continuously monitor and optimize system performance, focusing on resource utilization, latency reduction, and improving the overall efficiency of AI workloads. Ensure high availability and minimal downtime for AI services. ．Collaboration & Guidance: Work closely with data scientists, ML engineers, and cross-functional teams to understand their infrastructure requirements and provide technical solutions to meet workload demands effectively. ．Security & Compliance: Implement best practices for cluster security, including network policies, access controls, and vulnerability management to safeguard sensitive data and maintain compliance. ．Cost & Resource Efficiency: Manage resources effectively to optimize cost while maintaining high-performance infrastructure for AI model training, inference, and data processing. ＜Skills & Qualifications＞ ．Kubernetes Expertise: You should have hands-on experience with Kubernetes (K8s) architecture, including deploying applications, managing resources, and troubleshooting complex cluster issues in a production environment. ．Containerization & Linux Environment: Strong knowledge of container technologies such as Docker, along with hands-on experience in Linux environments. Expertise in container orchestration and deployment practices is highly valued. ．AI Workloads: Deep understanding of GPU scheduling and performance optimization, including strategies for resource allocation, workload balancing, and maximizing throughput for AI/ML tasks. ．Automation & CI/CD: You need practical experience with building and managing CI/CD pipelines using tools like GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions, or ArgoCD to automate deployments. ．Programming & Scripting: Proficiency in at least one scripting language (e.g., Python, Bash) is a must. ．Networking: Knowledge of container networking and service mesh technologies (e.g., Istio, Linkerd) is highly desirable and a great advantage.
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