轉職找工作推薦

  • 辦公大樓派駐清潔主管
  • 企業名 海德環境清潔工程股份有限公司
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 月薪43000~50000元
  • 工作內容 1. 執行現場清潔作業的巡檢和稽核，確保服務品質符合標準。 2. 負責清潔人員的日常管理與指導，包括工作安排、技能培訓和問題協調。 3. 檢查清潔設備及耗材補充 4. 處理業主的臨時需求與交辦事項，妥善協調資源並追蹤進度。 5. 建立並維護與業主的溝通橋樑，定期報告清潔工作成果及改善建議 6. 配合公司內部政策與流程推動，確保清潔服務方向與客戶需求一致。 7. 協助解決突發狀況，如緊急環境維護或人力資源調配。
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  • 智慧醫療 雲端開發工程師 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 月薪43000~50000元
  • 工作內容 1. 負責雲端平台的架構設計與開發實現，支撐端雲一體化整合方案的技術落地，保障雲端系統與終端設備的高效協同及穩定運行。 2. 參與慢病管理平台、醫院HIS系統數據通道等基礎架構的雲端技術搭建，設計並實現FHIR協議數據互通的雲端解決方案，確保全場景數據流暢傳輸與交互。 3. 基於客戶需求，進行雲端系統的定制化開發與優化，參與解決方案及系統設計說明書中雲端部分的編寫，明確雲端應用與設備端產品的整合邏輯。 4. 與FAE、業務團隊協作，理解客戶在端雲項目各階段的雲端需求及問題，參與解決方案的討論與制定，跟進雲端功能的開發與交付進度。 5. 制定雲端平台的交付規格，明確技術標準與FHIR&DICOM協議接口規範，確保雲端系統交付符合客戶預期，同時配合項目團隊完成雲端部署的技術支持。 6. 編寫雲端開發相關的技術文件，包括微服務架構設計、接口說明、開發指南及TFDA相關資安文件，參與客戶的雲端解決方案簡報，根據反饋調整雲端技術方案。
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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 月薪43000~50000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 月薪43000~50000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43000~50000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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