1.負責各高分子材料成型技術研發，將新穎成型技術導入產品開發。 2.協助透過各類型高分子成型設備，進行產品結構成型驗證。 *須長期出差

1. Responsible for bringing products from simple conceptual designs into high volume/low mix mass production through multiple engineering production cycles. 2. Work closely with multi-disciplinary groups including, but not limited to, process engineers, tooling engineers, quality control engineers, and project managers. 3. Participate in reliability testing, conduct Design of Experiments (DOEs), and recommend Design for Manufacturing (DFM) concepts. 4. Communicate design and manufacturing concepts to other engineers and factory specialists in a clear and comprehensible manner.

1.電子硬體開發與整合 2. 關鍵零組件開發與導入 3. 原型製作與產品驗證 4. 新技術評估與產品創新

1. 先期品質標準建立與核准： 主導高階 AI 伺服器 L10/L11 專案之先期品質規劃，定義並核准各製程站點的品質檢驗標準，落實品質政策與 NPI 銜接。 2. 製程品質文件管理與統籌： 統籌審查系統級 DFMEA/PFMEA，規劃並監督製程 Control Plan，確保廠區作業規範符合客戶之合規標準。 3. 跨部門溝通： 擔任先期品質窗口，將高複雜度的機櫃網路走線、電力與散熱驗證需求轉譯為廠內標準。 4. 跨部門異常排除與分析： 主導重大 NPI 系統級品質異常之追蹤與處理，召開 MRB 會議協調整合 RD/PE/TE 資源，運用高階問題分析工具縮短故障排除週期。 5. 流程持續改善與體系優化： 推動 QMS 品質管理系統之建立與優化，運用巨量數據分析驅動整體專案良率，並領導 QE 團隊達成專案里程碑。

1. 品質標準執行： 落實Server系統組裝與測試與整機櫃整合各製程站點的品質檢驗標準，並確保現場執行到位，落實品質政策。 2. 現場製程與稽核： 執行製程現場的品質監控，透過系統性稽核確保製程穩定度。 3. 成品品質保證： 統籌並執行OQC 與 OOBA，確保交付客戶之整機櫃產品之可靠度與完整性。 4. 追溯防呆： 每日稽核 MES 系統機制，參與規劃高階 AI 伺服器之 CPU、GPU、記憶體的 PPID 與 MAC Address 綁定正確無誤。 5. 品質異常排除與分析： 協助品質異常之偵測、追蹤與處理，於產線發生連續性不良時及時通報，並運用問題分析工具縮短故障排除週期。 6. 流程持續改善： 負責現場品質控制流程之執行回饋與維護，運用檢驗數據分析，驅動現場製程良率改善。

【職缺亮點】全新台灣NPI中心建置之核心工業工程團隊，具備高專案能見度與職涯發展舞台。 1. 規劃與優化產線佈局與動線 2. 建立並維護標準工時，分析製程效率 3. 設計與改善作業方法，提升人機效能 4. 評估產能與人力需求，支援排程與資源配置 5. 主導效率改善與持續改善專案（如Lean、Kaizen）

1. 進料品質體系管控：執行並維護 IQC 檢驗標準與作業程序，確保 AI 伺服器關鍵零組件（涵蓋 PCBA、金屬沖壓機構件、電源與散熱模組）入料符合設計與功能規格。 2. 進料檢驗執行與防堵：落實日常進料檢驗作業與抽樣計畫，確保檢驗數據的正確性與 MES 系統記錄，防堵不良物料流入 L10 系統組裝與 L11 整機櫃產線。 3. 異常初步偵測與回報：處理進料品質異常，開立異常單（CAR/MRB）並協助收集不良品的物理或電性測試數據，及時通報 SQE 與內部相關部門。 4. 品質流程優化：協助評估進料檢驗之有效性，優化日常檢驗作業流程，提升檢驗效率與防呆準確度。

1. 客訴與異常追蹤：管理客戶抱怨案件流程，確保品質異常分析報告能有效落實並回饋至生產端，推動持續改善。 2. 跨部門根因分析：主導品質異常之解析，召集跨部門（RD/ME/PE）釐清 L10 系統級或 L11 機櫃級之失效真因，產出具公信力之 8D 或 5C 分析報告。 3. 矯正措施落地與回饋：確保品質異常分析報告之防堵與改善對策能有效落實，並橫向展開回饋至前端生產端與供應鏈，推動製程防呆與持續改善。 4. 客戶滿意度追蹤：彙整客訴數據與品質指標（KPI），定期參與客戶之品質績效審查會議（QBR），提升客戶對廠區品質之信賴度。

1.負責AI Server / storage BIOS 韌體的開發、維護與版本管理 2.進行 BIOS 功能測試、問題分析與修正，確保系統穩定性 3.與硬體、韌體、作業系統團隊協作，完成跨平台整合與相容性驗證 4.支援客戶需求，提供 BIOS 設定、調校與技術支援 5.撰寫與維護 BIOS 相關技術文件，確保知識傳承與流程標準化

1.負責 N客戶 CPO/NPO 交換機的 CM 軟體維護，並支援 NPI（新產品導入）流程。 2.負責網通機架系統整合，包含線材佈線的視覺化設計以及相關的 NPI 驗證作業。 3.負責 ODM 交換機／伺服器之 BMC 與 Diagnostics 軟體的設計與開發。 協助與支援 CPO/NPO 專案之執行與推進。 4.熟悉 BMC OpenBMC 或 AMI SP-X 軟體開發者尤佳。 5.熟悉嵌入式系統平台開發者尤佳。 6.需配合工作需求進行海外出差（出差地點以越南河內為主）。

1.市場調查與分析 2.新技術新產品開發與管理 3.市場開發與客戶管理

負責 AI 算力雲端平台的維運，以及資料中心網路（Ethernet/InfiniBand/RoCE）的自動化管理與故 障排除，確保 GPU 叢集服務穩定運行。 工作內容 ．維運與監控雲端平台與資料中心網路架構，確保 AI 算力服務穩定運行 ．使用網路自動化平台（如 Netris 或同等工具）進行網路 fabric 部署、設定變更與版本同步 ．執行端對端網路故障排除，涵蓋 GPU 叢集內部連線（InfiniBand/RoCE）與跨資料中心網路 ．實施雲端成本監控與資源優化策略 ．協助客戶技術支援，回應平台使用與故障排除需求 ．執行資安政策（MFA、IAM、加密存取等）與備援機制 ．撰寫技術文件與 SOP，支援團隊知識管理與訓練 ．協助跨部門專案導入，並推動 AI 雲端解決方案落地 ．監控網路效能指標（NetFlow/SNMP/流量分析），支援容量規劃 必要條件 ．3 年以上 Linux 維運或雲端維運相關經驗 ．熟悉 Linux 操作環境與指令，具備 Python 或 Shell Script 撰寫經驗 ．具備 TCP/IP、OSI model 紮實知識，能獨立進行網路故障排除（快速定位問題發生在哪一層） ．熟悉容器化技術（Docker/Kubernetes） ．具備基礎資訊安全觀念與資源存取控管經驗 ．良好的問題解決與溝通能力

1. 對接 AIDC 基礎設施廠商，收集協定文件，編制並維護監控點位表。 2. 負責工業級資料擷取閘道器（Gateway）的設定部署、現場通訊排錯與聯調。 3. 編寫通訊協定解析腳本／驅動模組，實作邊緣端資料採集、清洗與上送。 4. 處理通訊故障及協定變更，撰寫接入 SOP 文件。

1. 負責 DCIM 系統前端（Web / App）之架構設計與功能開發，並與後端協作進行 API 串接。 2. 與 UI/UX 設計師協作，完成高保真、高效能的前端 Web 與 App 介面，並封裝共用 UI 元件。 3. 探索並應用 AI 輔助工具，提升前端與 App 的研發與交付效率。

1. 負責 DCIM 系統後端功能模組的設計與實作，包含監控、資產管理、能效優化等關鍵功能。 2. 負責設備資料的 ETL 服務，實作資料清洗、儲存與轉發。 3. 負責可設定的規則引擎服務（包含閾值判定、告警分級、去抖動機制、推播通知）。 4. 配合 DevSecOps 工程師建置 CI/CD 流程，協助開發自動化測試與部署腳本。

1. 高階簡報設計與製作 • 負責管理及經營團隊及重要客戶之高階簡報設計與製作。 • 將商業策略、產品規劃、技術資訊及財務分析，轉換為清晰且具說服力的視覺化簡報。 • 製作資訊圖表（Infographic）、流程圖、架構圖、商業模式圖及數據視覺化內容。 2. 跨部門合作 • 與產品、研發、製造、採購、財務、業務及專案團隊合作。 • 理解主管需求，快速完成簡報修改及版本更新。 • 支援重大專案、客戶提案及高階主管重要會議。 • 將跨部門資訊整合為具邏輯性的簡報內容與故事架構（Storytelling）。

1. 負責企業級 Java 系統開發、整合與維運 2. 導入 AI Native 開發模式，提升開發效率與品質 3. 開發生成式 AI、AI Agent 及企業應用整合功能 4. 以 FDE 模式深入業務場景，推動需求快速落地 5. 參與大型跨系統專案之架構設計與開發交付

1. 負責企業級 Java 系統開發、整合與維運 2. 導入 AI Native 開發模式，提升開發效率與品質 3. 開發生成式 AI、AI Agent 及企業應用整合功能 4. 以 FDE 模式深入業務場景，推動需求快速落地 5. 參與大型跨系統專案之架構設計與開發交付

1. 配合 AI 技術主管規劃及建置企業級 AI 治理與應用整合平台 2. 建置模型接入、權限控管、安全護欄、稽核追蹤及用量成本管理機制 3. 整合生成式 AI、AI Agent、企業資料及既有應用系統 4. 協助 AI 場景從技術驗證、架構設計推進至正式上線 5. 研究 AI 技術與架構趨勢，參與平台藍圖、技術標準及後續發展規劃

1 負責 AI SDLC 平台整體技術架構規劃與演進。 2 建置與推動 Agentic DevSecOps，提升交付安全與效率。 3 建設雲原生、SRE 與平台可靠性工程能力。 4 整合 AI 開發工具鏈，推動研發流程智慧化與自動化。 5 領導平台工程團隊，制定工程治理標準，推動技術最佳實踐與團隊能力建設。