轉職找工作推薦

  • 室內配線工程師
  • 企業名 遠東機械工業股份有限公司
  • 工作地點 嘉義縣民雄鄉
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1.工程執行期間維護施工安全及環境保護管理作業，避免災害事故發生。 2.依業主要求設置專責職業安全衛生管理單位，安排專業電匠配合施工管理。 3.其他主管交辦事項。
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  • SAP Basis 工程師(楊梅廠) 面試心得
  • 企業名 華新科技股份有限公司
  • 工作地點 桃園市楊梅區
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1、集團SAP ERP BW HR and MES Oracle營運 2、AIX and Linux設備管理與監控 3、IBM TSM and NBU備份管理 4、Oracle DataGuard 維運 5、Oracle ODA and RAC維運 6、災難復原演練計劃與執行 7、內外部稽核缺失、事故應變處理之改善與追蹤 8、用戶服務與支援
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  • 品管工程師
  • 企業名 遠東機械工業股份有限公司
  • 工作地點 嘉義縣民雄鄉
  • 薪資 月薪40000~50000元
  • 工作內容 1.依業主需求提供品質計畫書提報審查與核定。 2.依契約及相關規定執行品質計畫落實施工品質符合規定。 3.依工程規定之進度達成目標並完成結案。 4.其他主管交辦事項。
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  • 品保人員（新屋）

    員工旅遊年終獎金康樂活動

  • 企業名 中華電線電纜股份有限公司
  • 工作地點 桃園市新屋區
  • 薪資 月薪30000~0元
  • 工作內容 1.執行原物料進廠檢驗，確保符合公司品質標準與規範。 2.負責產品出廠前檢驗，確保成品符合客戶需求及國家標準。 3.整理和歸檔檢驗記錄，完成相關檢測報告與文書作業。 4.分析檢驗數據，追蹤問題並提出品質改善建議。 5.可配合上班時間出差及加班。
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  • 台灣佳光-業務電銷人員(梧棲) 面試心得

    供餐福利年終獎金工作獎金康樂活動

  • 企業名 台灣數位光訊科技股份有限公司
  • 工作地點 台中市梧棲區
  • 薪資 月薪28600~33600元
  • 工作內容 1.櫃檯行銷:受理櫃檯業務針對顧客問題反應及處理。 2.文書作業:基本EXCEL資料彙整報表。 3.電話行銷:電話行銷-有線電視、寬頻、加值應用等產品項目。 4.保障底薪並依業績目標分配與績效達成提供獎金。 5.各項業務行銷及TV+BB呆帳處理、櫃台業務。
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  • 【全球智慧製造】網站可靠性工程師 DevOps Engineer/SRE_新店 面試心得
  • 企業名 GARMIN 台灣國際航電股份有限公司
  • 工作地點 新北市新店區
  • 薪資 月薪30000~55000元
  • 工作內容 【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【部門說明】 1. 透過資訊化系統結合 AI、數據、影像來輔助產線流程及蒐集產線資訊 2. 透過自動化程式碼測試、程式碼品質檢測、自動化程式佈署、監控、警報來把關系統品質，並提升系統穩定度 【工作內容/角色】 1. 建置與維護 On-Premise Kubernetes (K8s) 2. 建置與維護 Linux / Windows Server 及相關服務 3. 協助開發人員整合 ASP.NET Core C# 至 CI/CD 流程 4. 建置監控機制 5. 提升系統品質
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  • 【全球智慧製造】資深資料工程師(Data Self-service Enable) 面試心得
  • 企業名 GARMIN 台灣國際航電股份有限公司
  • 工作地點 新北市新店區
  • 薪資 月薪30000~55000元
  • 工作內容 【全球智慧製造】 你知道Garmin的智慧工廠嗎? 你知道火星上出現過Garmin的產品嗎? 你知道飛行員總是配戴Garmin的手錶上天空嗎? 全球智慧製造服務計畫(GSMS)透過AI、機構、電控、資料科學、IoT、大數據等技術，將智慧製造系統，即時控制與調整全球生產系統，且在地化支援亞洲、美洲、歐洲多個國家 如果你想體驗不同的文化，綻放自己的光芒！ 現在就投遞履歷，讓我們見識你的獨特潛力！ 【Introduction】 With increasing velocities, varieties and complexity of data at Process Integration (PI), the PI Data Engineering Team becomes the important role supporting existed or new projects using big data techniques to manipulate large streaming/batch dataset with various format on highly efficient way. 【Responsibilities】 -Strategic Promotion and Planning: Lead the promotion of the data platform, develop cross-departmental collaboration strategies, and ensure effective adoption. Design advanced training programs tailored to different levels of users. -Technical Support and Problem Solving: Provide advanced technical support to users, resolving complex issues related to BI tool integration, data queries, or system operations. Assist in optimizing the data platform based on user feedback and requirements. -Requirements Analysis and Feedback: Gather requirements from various departments, analyze usage scenarios, and provide actionable feedback to the technical team. Help design and test new features to enhance the data platform‘s user experience. -Guidance and Team Management: Mentor junior team members, share expertise, and help improve the overall team skillset. Drive team goals and ensure project milestones are met. 【Requirements】 -Technical Expertise: Proficiency in SQL with experience in database architecture and optimization. Expertise in at least one BI tool (e.g., Tableau, Power BI) with advanced applications. Deep understanding of data platform or data lake architecture. -Experience Requirements: 3–5 years of relevant experience (e.g., data analysis, data engineering, system support). Prior participation in or leadership of large-scale data projects is preferred. -Communication and Leadership Skills: Exceptional cross-departmental communication and coordination skills to drive project progress effectively. Experience in training or mentoring users and team members at various levels. -Personal Traits: Detail-oriented and capable of managing multiple tasks with creativity and initiative in problem-solving. Sensitive to user needs and quick to respond to and fulfill business requirements. -Preferred Qualifications: Expertise in database normalization principles and practices. Experience in data modeling, with knowledge of design techniques (e.g., Star Schema, Snowflake Schema). Familiarity with data platform-related technologies (e.g., Dremio, Databricks) or data governance processes. Background in data engineering or software development.
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