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  • 【土城區】包裝作業員/周休二日/慶QO
  • 企業名 優信人資管理顧問有限公司
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 時薪190~317元
  • 工作內容 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐加我好友找工作交給我⭐ 好友ID:【@735tivrh】瀟瀟立即為您處裡 應徵連結：https://lin.ee/IAQnl4E 截圖並依照指示提供資料就能趕緊為您安排 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐【工作內容】 組裝、包裝、測試、插件、品檢，流水線作業 ⭐【薪資待遇】 時薪$190元起（依勞基法給予加班費） ⭐【休假制度】 週休二日（依現場狀況配合加班） ⭐【上班時間】 日班 08:00~17:00 ⭐【休息時間】 用餐休息40分鐘，間休10:00/15:00各休息10分鐘 ⭐【注意事項】 需著半套靜電服、需久坐或久站 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐加我好友找工作交給我⭐ 好友ID:【@735tivrh】瀟瀟立即為您處裡 應徵連結：https://lin.ee/IAQnl4E 截圖並依照指示提供資料就能趕緊為您安排 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
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  • 【土城區】週領作業員/周休二日/慶QO
  • 企業名 優信人資管理顧問有限公司
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 時薪190~317元
  • 工作內容 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐加我好友找工作交給我⭐ 好友ID:【@735tivrh】瀟瀟立即為您處裡 應徵連結：https://lin.ee/IAQnl4E 截圖並依照指示提供資料就能趕緊為您安排 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐【工作內容】 組裝、包裝、測試、插件、品檢，流水線作業 ⭐【薪資待遇】 時薪$190元起（依勞基法給予加班費） ⭐【休假制度】 週休二日（依現場狀況配合加班） ⭐【上班時間】 日班 08:00~17:00 ⭐【休息時間】 用餐休息40分鐘，間休10:00/15:00各休息10分鐘 ⭐【注意事項】 需著半套靜電服、需久坐或久站 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ ⭐加我好友找工作交給我⭐ 好友ID:【@735tivrh】瀟瀟立即為您處裡 應徵連結：https://lin.ee/IAQnl4E 截圖並依照指示提供資料就能趕緊為您安排 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
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  • 自動化測試治(模)具創新開發設計工程師 面試心得
  • 企業名 燿華電子股份有限公司(Unitech)
  • 工作地點 新北市土城區
  • 薪資 月薪37600~50000元
  • 工作內容 1.新產品測試治(模)具製造流程設計規劃與改善 2.電腦自動化輔助測試治(模)具製做 3.治(模)具系統開發建置與導入生產 4.產品數位化良率及不良率研究分析 5.產品工程與測試問題分析解決與改善 6.跨部門溝通協調控制能力 7.專案導入與執行管理 8.為廠內產品及測試治(模)具設計更有效的測試作業流程，提升測試品質效率及降低測試成本
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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37600~50000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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    • 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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