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  • 八方-正職人員(8:00-17:00)
  • 企業名 甲上品美食館
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 月薪29500~0元
  • 工作內容 1.將菜單遞交顧客，答覆有關餐飲問題，必要時提供建議 2.記錄顧客所點菜餚，並通知廚房或內場做餐送餐 3.為顧客帶位或安排座位 4.上菜並提供有關用餐的服務 5.月休8天
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    • 甲上品美食館-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • 新化區六甲紅茶幫-早班工讀（長時數）

  • 企業名 (紅茶幫)禮仁茶飲有限公司
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪196元
  • 工作內容 工作內容 工作內容:點單、飲料製、煮茶、外送、環境 整潔 工作需求:需機車駕照 暖心福利:勞健保、團保、不定時員工聚餐、尾 牙 另有獎金計算、幹部升遷制度、人才培育管理 教育訓練 另外本公司還能配合學校上課時間,做上班時 段的調整 工作環境簡單、單純,備有良好福利制度 我們要的就是您!!!
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  • 新化區六甲紅茶幫-晚班工讀（長時數）

  • 企業名 (紅茶幫)禮仁茶飲有限公司
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪196元
  • 工作內容 工作內容 工作內容:點單、飲料製、煮茶、外送、環境 整潔 工作需求:需機車駕照 暖心福利:勞健保、團保、不定時員工聚餐、尾 牙 另有獎金計算、幹部升遷制度、人才培育管理 教育訓練 另外本公司還能配合學校上課時間,做上班時 段的調整 工作環境簡單、單純,備有良好福利制度 我們要的就是您!!!
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  • 必勝客-台南六甲【彈性時段】世代共融餐飲工作機會｜兼職/二度就業/斜槓族歡迎！☆ 〝時薪$196起(另設各項津貼)〝~~薪資福利優☆ 面試心得
  • 企業名 富利餐飲股份有限公司
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 時薪196~0元
  • 工作內容 你考取了普通重型機車駕照 但沒有機車可以騎 你想要有保障的工作環境 薪資福利穩定收入 你擔心萬一遇到了問題 沒有勞健保可以幫忙 你想要有更多的員工福利 但發現只有基本工資了無生趣 在這裡~ #我們提供完善的教育訓練及彈性的排班 讓你兼顧課業及正職工作 #我們提供優質的津貼福利 讓你工作與生活一樣幸福 〔工作內容/工作時段〕 。依據訓練標準程序製作餐點；櫃台/外送服務、門市環境清潔維護(騎乘公司提供之外送車) 。可於各班別中任選4-6小時彈性排班 〔薪資福利〕 ★ 津貼福利 ◆ 外送：$10-14/每趟次；外送趟次越多賺越多 ◆ 考核：每通過一站別考核即可為自己加薪($2/時) ◆ 值班津貼：每小時40元(晉升幹部後) ◆ 健檢：任職滿一年起，公司提供年度健檢照顧你的健康 ◆ 保險：除勞、健、勞退外，公司更為你投保團保維護你的安全 ◆ 員工用餐折扣：每月任職滿50小時，即享有乙次員工折扣優惠85折簡訊，除了自用也能分享給親友共享唷 ◆ 生日/節慶禮卷： 你生日我慶祝，生日當月我們提供你品牌禮卷 讓生日更有溫度 你過節我共歡，重要節慶我們提供你福利禮券 好好與家人歡慶 你旅遊我贊助，每年職福會提供你旅遊津貼 好好享受幸福人生
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  • 工研院無人化科技所_載具設計工程師(C000) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 月薪32500~0元
  • 工作內容 一、 負責無人載具之氣動力次系統設計，確保載具達到應用要求。 二、 執行載具結構、空氣動力、推進等核心工程分析與模擬。 三、 參與概念設計、初步設計、細部設計等階段，並產出完善設計文件與報告。 四、 配合其他團隊，密切協調跨團隊合作，針對設計方案及相關技術進行問題檢討與精進。
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  • 工研院資通所_AI 機器人工程師(工作地點: 新竹竹東/台南六甲)(U201) 面試心得
  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 台南市六甲區
  • 薪資 月薪32500~0元
  • 工作內容 1. 核心模型研發 (Model R&D): - 負責 視覺語言動作模型 (VLA Model) 的架構設計與開發，應用於機器人/機械手臂之多模態場景理解與決策。 - 研究並實作 模仿學習 (Imitation Learning) 與 強化學習 (Reinforcement Learning) 演算法，提升機器人複雜任務的泛化能力。 2. 模擬與資料工程(Simulation & Data Engineering): - 建構 High-fidelity虛擬模擬環境，負責 Sim2Real 的物理參數調校與驗證，縮短實機部署落差。 - 設計自動化軌跡資料蒐集流程，建立高品質的多模態數據集 (Multimodal Dataset)，用於行為生成 (Behavior Generation) 訓練。 3. 系統整合與邊緣部署 (Integration & Deployment): - 規劃機器人控制系統架構，將深度學習模型與傳統控制策略進行整合。 - 負責模型輕量化與推論優化，將控制策略成功部署於 邊緣運算裝置，確保即時性與穩定性。
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