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  • 【智慧製造】生管規劃與系統管理理級主管 面試心得
  • 企業名 欣興電子股份有限公司
  • 工作地點 桃園市龜山區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 1. 負責運用軟體系統優化生管規劃與供應鏈流程 2. 分析數據並解決生管規劃與供應鏈管理相關問題 3. 協調各部門和供應商，確保物料與產能的高效運用。 4. 透過系統數據分析識別生管規劃與供應鏈瓶頸並提出改善方案 5. 生管規劃與供應鏈管理KPI設定與監控，產出相關報表 6. 熟悉先進規劃排程系統(APS)，物料需求計劃(MRP)、企業資源規劃(ERP)或是 及時派工系統法則建立與整合RTD) 【專業與工具要求】 • 熟悉供應鏈管理軟體（如blue yonder、AMAT RTD , SAP、Kinaxis等）。 • 具備數據分析能力，能夠使用Excel、Tableau或Power BI進行數據分析和報告。 • 熟悉生產計劃和排程工具（如訪間APS , DLD dynamic lot dispatching系統）。 • 生產或是供應鏈模擬軟體 相關的建模與scenario planning • 具備項目管理經驗，能夠使用項目管理工具（如MS Project、Asana、Trello等）。 • 具備優化需求規劃和產銷協調流程的經驗。 • 能夠導入並使用系統化工具如 scrum, devops 實現智能供應鏈管理。
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  • 線上課程業務主管(無業務經驗可)(35000+獎金）

    員工旅遊年終獎金尾牙或春酒員工聚餐定期調薪

  • 企業名 語順數位文創有限公司
  • 工作地點 高雄市三民區
  • 薪資 月薪35000~100000元
  • 工作內容 1.規劃線上課程銷售策略，達成業績目標 2.帶領團隊進行客戶開發與關係維護 3.進行市場分析，提出創新銷售方案 4.掌握教育產品知識，進行專業課程介紹 5.熟悉預算編制與績效管理，優化資源配置 6.運用Microsoft Office製作業務報表與簡報 7.協調內外部資源，提升整體業務運作效率
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  • (17)【2025資訊轉型與創新】數據應用開發主管 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35000~100000元
  • 工作內容 一、GenAI 平台互動功能開發 建置使用者與 GenAI 模型互動的介面與流程，支援多種輸入／輸出形式（如文字輸入、語音輸入、動態輸出展示等） 設計直覺易用的操作介面，提升使用者體驗與互動效率 二、平台效能優化 優化前端載入速度與後端響應時間，確保平台運作流暢 改善資源使用效率，提升系統穩定性與擴展性 三、前後端整合與部署自動化 負責平台的前後端功能串接，確保資料流與功能邏輯正確無誤 建置 CI/CD 流程（如 Jenkins、GitLab CI），自動化部署、版本更新與測試流程 應用容器化技術（如 Docker、Kubernetes），提升平台部署與維運效率 四、系統監控與問題追蹤 整合監控與日誌系統（如 Prometheus、Grafana、ELK Stack），確保平台運作狀態可視化 主動偵測與分析潛在問題，協助除錯與系統調校 五、跨部門協作 與後端工程師、AI 模型開發團隊、產品設計師密切合作，協同推進 GenAI 平台產品化進程 參與使用者回饋分析與改善迭代，持續優化產品體驗與系統架構
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  • (14)【2025資訊轉型與創新】數據應用開發主管 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35000~100000元
  • 工作內容 一、設計與開發 RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程 建構高效且可擴充的 RAG 流程，支援 GenAI 應用場景，包括： 　- 資料預處理：將文本、圖像、程式碼等多種格式資料轉換為模型可理解的輸入 　- 向量嵌入：應用向量化技術（如 SentenceTransformers）將資料轉為向量表示，並儲存於向量資料庫 　- 相似度檢索：根據使用者查詢，快速檢索出語意上最相關的資料片段 　- 提示強化：整合檢索結果至 LLM 提示詞中，提升生成內容的準確性與相關性 　- 輸出生成：結合語境與知識基礎，由 GenAI 模型產出高品質內容 　- 評估並選用最適合的向量資料庫與嵌入模型（如 Pinecone、Milvus），確保系統效能與可擴充性 　- 持續優化 RAG 整體流程的精準度、查詢速度與資源效率 二、建構與維運向量資料庫系統 根據業務需求選型向量資料庫，進行環境部署與性能調校 設計合理的資料 schema，並確保資料一致性、完整性與安全性 開發自動化工具與腳本，協助資料的導入、更新、同步與清理 監控資料庫運作情況，持續進行效能優化與問題排查 三、開發與調優向量嵌入模型 根據不同資料類型與應用情境，選擇適用的嵌入技術與模型架構 使用現有工具（如 HuggingFace、SentenceTransformers）訓練或微調向量模型 建立模型效能評估機制，並依據結果進行優化與版本控管 四、提升 GenAI 應用品質 利用 RAG 技術降低幻覺（hallucination）風險，提升回應準確度與可信度 建立內容驗證與監控機制，確保模型輸出符合業務邏輯與事實基礎 持續推動 GenAI 應用可觀測性與品質保證流程 五、跨部門合作與技術溝通 與 GenAI 應用工程師、資料科學家及產品團隊緊密協作，確保資料應用與業務需求對齊 以簡明方式向非技術人員說明 RAG 技術與向量資料庫的運作邏輯與價值，推動跨部門共識與落地 六、技術研究與專業發展 掌握最新的 RAG 框架、向量資料庫技術與嵌入模型演進趨勢 研究前沿的向量搜尋演算法與多模態資料處理技術 積極參與相關研討會、工作坊與開發者社群，拓展技術視野與業界人脈
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