年後轉職工作推薦

  • 康是美門市正職-竹東鎮(新開店儲備) 面試心得

    年終獎金工作獎金員購優惠年薪14個月以上

  • 企業名 統一生活事業股份有限公司
  • 工作地點 新竹縣竹東鎮
  • 薪資 月薪35000~0元
  • 工作內容 ※新開店預計第二季開幕,籌備期間將由【芎林、東區、竹北】地區門市面試及訓練,請可接受者再投遞履歷。 ※工作內容 1.顧客服務:商品諮詢、收銀結帳、退換貨處理、社群客情維護。 2.店務運作:商品進貨、補貨、查檢、檔期活動執行等。 3.店型維護:店頭陳列、環境維護等。 4.需久站、搬貨、了解信用卡優惠和商品活動、協助顧客計算會員點數等。 ※薪酬獎勵 1.商品銷售獎金、營運獎金、年終獎金、績效獎金,全年獎金上看8個月。 2.每年依公司營運狀況及個人績效調薪。 ※工作時間:須輪早、晚班(就學中請勿投遞履歷),週排班制,月休8~10天。 本職位是公司營運發展的重要環節,希望能招募有服務熱忱、有企圖心晉升管理職的人才加入,一起成長。 歡迎符合條件者應徵,期待您的加入。
  • 統一生活事業股份有限公司-使用1111轉職專區 https://central1111.com.tw/turn/
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  • 工研院資通所_數據科學/分析暑期實習生(T304) 面試心得

  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 新竹縣竹東鎮
  • 薪資 時薪200~0元
  • 工作內容 ***衛福部 培養未來的智慧醫療領袖人才 暑期實習生招募*** 人工智慧的浪潮席捲的各行各業,也在醫療掀起一場革命,然而,人工智慧應用在醫療除了帶來新的機會也會帶來了新的挑戰,產品的驗證、保險的給付、隱私的保護、使用的監管、幻覺的應對、倫理的考量,都是在我們擁抱人工智慧,同時必須先規範的環境。工研院承接衛福部計畫,發展次世代數位醫療平台,我們邀請您投入暑期研究實習計畫,與我們我一起開創更安全、更有效的醫療人工智慧應用,為未來的醫療保健帶來創新與進步。 工作內容 : 1. 支援數據的收集、整理和清洗。 2. 開展數據分析和探索,為AI模型訓練提供支持。 3. 提供數據可視化和報告。
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  • 工研院資通所_資安測試暑期實習生(F201) 面試心得

  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 新竹縣竹東鎮
  • 薪資 時薪200~0元
  • 工作內容 ***衛福部 培養未來的智慧醫療領袖人才 暑期實習生招募*** 人工智慧的浪潮席捲的各行各業,也在醫療掀起一場革命,然而,人工智慧應用在醫療除了帶來新的機會也會帶來了新的挑戰,產品的驗證、保險的給付、隱私的保護、使用的監管、幻覺的應對、倫理的考量,都是在我們擁抱人工智慧,同時必須先規範的環境。工研院承接衛福部計畫,發展次世代數位醫療平台,我們邀請您投入暑期研究實習計畫,與我們我一起開創更安全、更有效的醫療人工智慧應用,為未來的醫療保健帶來創新與進步。 工作內容 : 熟悉資安工具使用與測試。
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  • 工研院資通所_健康醫療AI應用開發暑期實習生(T303) 面試心得

  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 新竹縣竹東鎮
  • 薪資 時薪200~0元
  • 工作內容 ***衛福部 培養未來的智慧醫療領袖人才 暑期實習生招募*** 人工智慧的浪潮席捲的各行各業,也在醫療掀起一場革命,然而,人工智慧應用在醫療除了帶來新的機會也會帶來了新的挑戰,產品的驗證、保險的給付、隱私的保護、使用的監管、幻覺的應對、倫理的考量,都是在我們擁抱人工智慧,同時必須先規範的環境。工研院承接衛福部計畫,發展次世代數位醫療平台,我們邀請您投入暑期研究實習計畫,與我們我一起開創更安全、更有效的醫療人工智慧應用,為未來的醫療保健帶來創新與進步。 工作內容 : 1. 參與健康醫療AI應用的開發和設計。 2. 整合AI技術到健康醫療平台中,例如醫學影像分析、病歷處理等。 3. 測試和優化AI應用的性能和準確性。
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  • 工研院資通所_生成式AI技術開發暑期實習生(T302) 面試心得

  • 企業名 財團法人工業技術研究院
  • 工作地點 新竹縣竹東鎮
  • 薪資 時薪200~0元
  • 工作內容 ***衛福部 培養未來的智慧醫療領袖人才 暑期實習生招募*** 人工智慧的浪潮席捲的各行各業,也在醫療掀起一場革命,然而,人工智慧應用在醫療除了帶來新的機會也會帶來了新的挑戰,產品的驗證、保險的給付、隱私的保護、使用的監管、幻覺的應對、倫理的考量,都是在我們擁抱人工智慧,同時必須先規範的環境。工研院承接衛福部計畫,發展次世代數位醫療平台,我們邀請您投入暑期研究實習計畫,與我們我一起開創更安全、更有效的醫療人工智慧應用,為未來的醫療保健帶來創新與進步。 工作內容 : 1. 負責研究生成式AI模型和大語言模型(LLM)算法相關技術議題。 2. 參與數據處理和模型訓練。 3. 支援模型評估和優化。
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