轉職找工作推薦

  • 高雄軟體園區-軟韌體工程師 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 高雄市前鎮區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 • Major tasks focusing on data center devices, including AI accelerators, servers, storage, Ethernet switches, and power shelf. • Development of hardware diagnostics software • Development of automated testing processes for products • Integration or development of software for product stress testing • Support for manufacturing test development during new product introduction
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  • 機器視覺分析師(高雄/桃園) 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 高雄市前鎮區
  • 薪資 面議（經常性薪資達4萬元或以上）40000~40000元
  • 工作內容 Job Summary: The Machine Learning engineer will be responsible for computer vision related projects, particularly in advanced image/video processing analyses and utilized for improving product quality, production yield, and factory effectiveness, along with other R&D activities such as algorithm designs, prototype developments and experimental designs. Key Responsibilities: • Design, implement, and refine advanced Machine Learning/Deep Learning models to support product quality improvement, increasing yield and factory effectiveness. • Cultivate strong relationships with production line engineers, IT, and other key stakeholders to ensure alignment of modeling initiatives with company objectives and to identify new hypotheses for model improvements. • Scale out modeling capacity by driving infrastructure improvements such as automation of data preparations, model training, implementation, and optimization. • Apply deep learning and computer vision techniques, such as image classification, object detection, and support integration of models into tools for use by product engineers and business analysts. • Engage with customers to develop and customized data analytics solutions to address special needs. • Address ad hoc queries from management and present actionable recommendations in a clear, concise, and convincing manner. • Communicate the application and benefits of using various modeling techniques to improve decision-making to customers and stakeholders. • Collaborate effectively with team members, whether leading projects or supporting initiatives led by others. • Research and evaluate new data technology and state-of-art algorithms, and keep up to date with market trends and competitive insights.
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  • 楊梅【3M-產線作業員】#月薪資上看60K以上#視經驗部門調整#供餐 #各項津貼#彈休4天 #久任獎金3萬 #三節 602OD 面試心得
  • 企業名 萬寶華企業管理顧問股份有限公司
  • 工作地點 桃園市楊梅區
  • 薪資 月薪40396~61736元
  • 工作內容 ➢高輪班津貼 ➢任職滿一年即發3萬元獎金 ➢技術津貼、中夜班津貼 ➢免費供餐、免費車位、員購優惠(家電、床具...等) 【上班地點】楊梅區中山南路800巷(近楊梅交流道) 【休假時間】周休二日 【工作內容】 - 機台操作(手工作業/半自動/全自動)，英文介面 - 品質檢驗(目檢與顯微鏡皆有) - 電腦操作(KEYIN) - 工作環境有無塵室及非無塵室(視部門需求穿著無塵服) - 需搭配工具搬運設備零件(重量約5公斤) 【工作時段】 早班：0800-1630(供餐) 中班：1600-0030(供餐) 夜班：0000-0830(餐補70/天) *可配合加班 *每五周輪班 【薪酬】 ➢時薪196 (依照政府公告調整) ➢環境津貼：最高1000元/月(依照產線核發) ➢全勤津貼：1000元 ➢工作認證津貼：200~600元/天(一個月以工作天22天估算約4400元~13200元，認證過薪資會越來越高) ➢中班津貼：300/天*22天約為6600元 ➢夜班津貼：500/天*22天約為11000元 ➢夜班餐費：70元/餐(當天需出勤四小時以上) 早班平均薪資：40,396元~49,196元 中班平均薪資：46,996元~55,796元 夜班平均薪資：52,936元~61,736元 (以上不加班平均薪資) ————————【福利】———————— ❤️久任獎金：每滿年發給3萬 ❤️優於勞基法每年給予4天彈性休假及生日假 ❤️供餐、員購優惠 ❤️休息日加班優於勞基法依時薪兩倍計算=時薪392元 ❤️家庭日、尾牙聚餐抽獎 ❤️中秋、端午、生日、五一勞動禮金 ❤️基本勞健保、勞工提撥6％ ————————☏快速通道☏——————— 如果您對該職缺有興趣【請先投遞履歷】 為加快應徵速度及聯繫 請加入我的Line詢問：@044dezok (留言貼圖或告知姓名才會顯示!!) 請留言：姓名+電話+職缺截圖，24小時內替您解答及安排，感謝。 聯絡窗口：黃先生_Odis Huang 聯絡電話：0989345598 或 03-3701558分機605 －若此缺媒合不成功我們也有鄰近地區職缺可為您諮詢
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  • IT-MES 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40396~61736元
  • 工作內容 【工作內容】 MES 製造執行系統-Manufacturing Execution System 1.負責對部門內部專案進行支持、監控和管理，協助部門主管實現專案目標； 2.支撐MES體系執行和改進，關注專案過程執行，識別、推進部門內部過程改善； 3.對部門專案進行管理、監控、審計和彙報，幫助專案經理協調、解決專案問題，保證專案順利完成； 4.支援體系流程，支援工具使用，參與流程和工具改進； 5.組織部門級項目立案/結案/外包合同/變更評審…等工作； 6.對專案資料進行匯總和管理，定期上報，為領導決策提供資料支援； 7.支撐專案KPI績效考核； 8.建立部門內部知識共用平臺，促進部門專案管理能力提升； 9.培育專案管理幹部，避免組織人員異動影響專案時程或組織； 10.支援海外相關專案導入 11.完成主管交辦事項
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  • 高雄軟體園區-資料平台開發工程師/資料工程 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 高雄市前鎮區
  • 薪資 月薪40396~61736元
  • 工作內容 團隊組成 (Team): 前身是提供企業內部資料分析顧問服務以及打造客製化資料系統服務團隊之資料工程部門，擁有多年經驗。目前積極規畫與開發自有的資料處理平台，支撐高自由度、高效能、可靠並可擴展之資料處理/分析流程，解決實務上欲打造一套資料系統的難題。 工作內容 (Responsibilities): 1. Software Engineering: • Produce specifications and determine operational feasibility • Write well-designed and testable code for building an efficient and stable system • Troubleshoot, debug, maintain, and upgrade existing systems 2. Data Platform Development & Data Engineering: • Module development and integration for building a modern data platform • Efficient data flow/pipeline module design and Implementation • Work closely with data science team to integrate ML/statistical models and analytical workflow
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