轉職找工作推薦

  • ★★假日場面試熱烈招募中★★個金_分行櫃員(全台) 面試心得
  • 企業名 中國信託商業銀行股份有限公司(中國信託)
  • 工作地點 台北市南港區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 ★★★★歡迎應徵投遞★★★★ ★完整培訓★不限科系★全台招募中 1、擔任分行櫃檯/大廳服務人員 2、提供客戶存款開戶、現金票據收付業務、金融商品諮詢及轉介服務 3、具銀行櫃員相關經驗者佳 4、大專(含)以上不限科系 5、具金融相關證照、信託、內控佳 面試日期:2025年5月24日 地點:台北市南港區經貿二路168號 ★本職位屬中信銀正式行員，享行員所有福利★ ※請至中信官方招募網站投遞履歷： https://ctbcholding.wd3.myworkdayjobs.com/zh-TW/External/details/-_JR812-1?q=％E6％AB％83％E5％93％A1
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    • 中國信託商業銀行股份有限公司(中國信託)-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • 日本料理廚師43K起(南港三井LaLaport 鶿克米)
  • 企業名 和食EN日本料理餐廳(香味股份有限公司)
  • 工作地點 台北市南港區
  • 薪資 月薪43000~0元
  • 工作內容 😊😊即將位於南港三井LaLaport百貨 新展店鋪 TSUKUMI 鶿克米 ※※※目前南港店鋪還在裝潢中，預計6月開始，會在微風信義分店職前訓練。還懇請配合。※※※ 1.有志從事料理人員,且具日式料理實務經驗者。 2.可獨立處理工作檯內容。 3.薪資 43000 起(依經歷及工作能力調整) 4.排休週休二日(依店鋪排班規定) 5.獎金類別 (年終、夏季獎金、業績獎金、生日禮金、三節獎金、依勞基法規定年假) 6.試用期結束後調整薪資,每年依評估調整薪資 7.公司福利(不定期聚餐、尾牙、介紹獎金、店鋪用餐優惠) 8.語言津貼及能力加給 9.須配合開業前研修訓練，地點市府捷運站信義微風分店
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  • 日本料理服務人員40K起~(南港三井LaLaport 鶿克米)
  • 企業名 和食EN日本料理餐廳(香味股份有限公司)
  • 工作地點 台北市南港區
  • 薪資 月薪40000~0元
  • 工作內容 😊😊即將位於南港三井LaLaport百貨 新展店鋪 TSUKUMI 鶿克米 ※※※目前南港店鋪還在裝潢中，預計6月開始，會先在微風信義分店職前訓練。還懇請配合。※※※ 1.薪資 40000起 ※依經歷及工作能力調整 2.排休週休二日(依店鋪排班規定) 3.獎金類別 (年終、夏季獎金、業績獎金、生日禮金、三節獎金、依勞基法規定年假) 4.試用期結束後調整薪資,每年依評估調整薪資 5.公司福利(不定期聚餐、尾牙、介紹獎金、店鋪用餐優惠) 6.語言津貼及能力加給 7.工作內容: 以嚴謹的態度看待工作、以親切的態度服務客人。 為賓客提供優質及溫馨的用餐環境，讓客人有賓至如歸的感覺。 外場帶位、接待，菜單介紹、點餐、撤餐，結帳等桌邊服務 8.可配合開幕前教育訓練，捷運市府站微風信義分店
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  • Postdoctoral Researcher-Computer Systems Laboratory 面試心得
  • 企業名 中央研究院(中研院)
  • 工作地點 台北市南港區
  • 薪資 月薪64711~99317元
  • 工作內容 Research on Optimization of Deep Learning Model Inference and Training The Computer Systems Laboratory - Machine Learning Systems team focuses on research areas including parallel and distributed computing, compilers, and computer architecture. We aim to leverage computer system technologies to accelerate the inference and training of deep learning models and develop optimizations for next-generation AI models. Our research emphasizes the following: 1. AI Model Compression and Optimization Model compression techniques (e.g., pruning and quantization) reduce the size and computational demands of AI models, which are crucial for resource-constrained platforms such as embedded systems and memory-limited AI accelerators. We aim to explore: * AI compiler: deployment methods for compressed models across servers, edge devices, and heterogeneous systems. * High performance computing: efficient execution of compressed models on processors with advanced AI extensions, e.g., Intel AVX512, ARM SVE, RISC-V RVV, and tensor-level accelerations on GPUs and NPUs. 2. AI Accelerator Design We aim to design AI accelerators for accelerating AI model inference, focusing on software and hardware co-design and co-optimization. 3. Optimization of AI Model Inference in Heterogeneous Environments Computer architectures are evolving toward heterogeneous multi-processor designs (e.g., CPUs + GPUs + AI accelerators). Integrating heterogeneous processors to execute complex models (e.g., hybrid models, multi-models, and multi-task models) with high computational efficiency poses a critical challenge. We aim to explore: * Efficient scheduling algorithms. * Parallel algorithms for the three dimensions: data parallelism, model parallelism, and tensor parallelism. 薪資：博士64711元起聘，該職缺係「適用勞動基準法」
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