成大專區
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具備主導單一廠區大型專案能力的將才，能直接對接科技廠發包單位，並扛起專案利潤與進度成敗。 全權負責千萬級別以上工程從「投標定價、預算編列」到「最終驗收結算」的生命週期管理。 代表公司出席業主高階工程會議，具備圖面變更設計與預算追加減的談判能力。 控管專案總體毛利，優化施工工法以降低成本。
態度積極，協助主辦工程師，完成任務。 工程相關科系畢業，或具備 1 年以內營造/機電相關經驗。 無證照可，但需承諾到職後配合公司培訓計畫，準備考取相關技術士證照。 具備基本電腦文書（Word、Excel）與基礎視圖能力。 協助現場前置作業，包含物料清點、搬運與進出廠動線協調。 跟隨資深工程師學習管線配置邏輯、廠務系統運作與現場估價基礎。 負責施工日誌填寫、圖面歸檔、安衛表單整理等文書行政作業。
現場實務與識圖能力，管理及協調協力廠商施工品質與進度。 具備 1 至 3 年機電、水電或廠務工程現場監造經驗。 具備「丙級」相關技術士證照（如丙級室內配線、工業配線），具備乙級者優先錄取。 不怕現場高壓環境，熟悉無塵室或科技廠區的基礎工安規範。 依照施工圖說，嚴格監督下包廠商的施作工法與材料正確性。 落實每日現場進度回報、施工照片建檔、工安巡視與缺失改善追蹤。 協助專案工程師進行現場丈量、點收進場叫料與庫存管理。
1. 有10B~19B多沖成型機操作經驗 2. 能識圖 3. 需獨立作業,試車 4 能與廠商溝通協調的能力 5 日班,可配合加班
工作內容: 1. 處理信件與包裹的接收與登記。 2. 社區進出人員進行身份確認，進行訪客登記與管控。 3. 協助總幹事安排的日常事務。 4.休假方式:排休/每月大7小6，薪資待遇47852元。
協助採購主管及業務處理文書相關事宜及一般例行助理工作
1、總務行政及文書作業。 2、採購及請購行政協助。 3、專案工程合約作業。 4、工程維修案件追蹤及管理。 5、各項會議資料整以及統計分析。 6、跨單位行政協助事項。 7、主管交辦事項。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 育嬰留停職代:115年8月1日至115年12月31日。
1. 協助設計與優化集團薪資架構、獎酬制度與年度調薪政策。 2. 參與HR系統導入專案，包括測試、資料轉換與流程優化。 3. 協助處理各事業單位複雜薪酬議題，提供專業諮詢與解決方案。 4. 獨立完成薪資核算與發放，回應員工薪資相關問題，並確保作業符合法規。 5. 進行市場薪資調查與內部薪酬公平性分析，提出具洞察力的策略建議。 6. 持續優化薪酬流程與系統功能，提升整體作業效率與準確性。 7. 其他主管交辦事項及專案任務。
1. 協助維運人力資源管理系統 2. 擔任窗口彙整人力資源管理系統系統使用問題與協助異常排除 3. 執行薪酬、保險與差勤相關系統設定與資料維護 4. 協助需求訪談與系統優化規劃 5. 參與人資系統專案（導入、改版、流程優化） 6. 彙整與產出人資報表與分析資料 7. 建立與維護操作文件及作業流程 1. Support the maintenance, administration, and day-to-day operations of the Human Resource Management System (HRMS/HRIS). 2. Serve as the primary contact for HR system users, consolidating system-related inquiries, troubleshooting issues, and coordinating resolution of system incidents. 3. Perform system configuration and data maintenance related to payroll, insurance, benefits, and attendance management. 4. Assist in requirement gathering, user needs analysis, and HR system enhancement planning. 5. Participate in HR system initiatives, including system implementation, upgrades, process optimization, and digital transformation projects. 6. Prepare, consolidate, and analyze HR reports, workforce data, and management information. 7. Develop and maintain system documentation, operating procedures, and user manuals.
以 Python為主，輔以關聯式與圖資料庫，搭配GAI coding 工具，與團隊完成以下工作： 1. 實作高效率、可擴展與可自動化的 AI/GAI 金融服務架構 2. 實作「知識圖譜 + 大語言模型」之金融應用服務 3. 實作容器化技術 (Docker, K8S) CI/CD開發維運流程 加分項目： A. GAI/LLM 雲地端服務入門技術，如模型微調、Agentic 開發、RAG B. AI 建模概念，如使用：機器學習 / 深度學習 / 強化學習技術 C. Graph資料庫 (Neo4j) 開發經驗，如：知識圖譜、Graph-based RAG D. UI/UX 前端圖 (Graph) 視覺化開發經驗，如 D3.js, GoJS, NetworkX等 Using Python as the primary development language, supplemented by relational and graph databases, and leveraging Generative AI coding tools, you will collaborate with the team to: 1. Design and develop efficient, scalable, and automated AI/Generative AI solutions for financial services. 2. Build and implement financial applications that combine Knowledge Graphs and Large Language Models (LLMs) to deliver intelligent, context-aware services. 3. Develop and maintain containerized environments and CI/CD pipelines using technologies such as Docker and Kubernetes (K8S) to support AI application deployment and operations. Preferred Qualifications A. Foundational knowledge of Generative AI and LLM technologies, including: • Model Fine-Tuning • Agentic AI Development • Retrieval-Augmented Generation (RAG) • Cloud-based or on-premises AI solution deployment B. Understanding of AI and machine learning concepts, including: • Machine Learning (ML) • Deep Learning (DL) • Reinforcement Learning (RL) C. Experience with Graph Database development, such as: • Neo4j • Knowledge Graph implementation • Graph-based RAG solutions D. Experience in graph visualization and frontend development, including tools such as: • D3.js • GoJS • NetworkX • Other graph visualization frameworks
1. 建立高效率、可擴展與可自動化的 AI/GAI 金融服務架構。 2. 設計使用者需求目標導向的資料建模、ETL及驗證 (Relational and Graph) 3. 實踐容器化技術 (Docker, K8S) CI/CD開發維運流程 加分項目： A. GAI/LLM 雲地端服務建置經驗，如模型微調、Agentic 開發 B. AI 建模經驗，如使用：機器學習 / 深度學習 / 強化學習技術 C. Graph資料庫 (Neo4j) 設計開發經驗，如：知識圖譜、Graph-based RAG D. AI /Data Governance治理經驗，如流程管理、模型驗證等 1.Design and build scalable, highly efficient, and automated AI/Generative AI architectures for financial services. 2.Develop business-driven data models and design ETL processes, validation frameworks, and data solutions using relational and graph databases. 3.Implement containerized development and operations practices using Docker, Kubernetes, and CI/CD pipelines. Preferred Qualifications 1.Experience deploying and managing Generative AI/LLM solutions in cloud and on-premises environments, including model fine-tuning and agentic AI development. 2.Hands-on experience with AI/ML technologies, including machine learning, deep learning, and reinforcement learning. 3.Experience designing and developing graph database solutions (e.g., Neo4j), knowledge graphs, and Graph-based RAG applications. 4.Experience in AI or Data Governance, including process management, model validation, and governance frameworks.
1. 湖倉（Lakehouse）與資料平台工程 • 參與 資料湖倉（Lakehouse）架構規劃與建置，整合地端與雲端資料平台 • 建構並維運結構化 / 半結構化 / 非結構化資料之儲存、轉換與查詢機制 • 規劃與實作資料管道（Batch / CDC / Streaming），確保資料即時性與一致性 2.資料治理工程落地 • 參與 資料治理框架落實 • 建置與維護： o 資料目錄（Data Catalog） o 元資料管理（Metadata） o 資料血緣（Lineage） o 資料品質檢核（DQ Rules） • 協助資料定義、欄位標準、異動影響分析之技術落地 • 配合稽核、法遵需求，確保資料可追溯、可盤點、可稽核 3.跨部門協作與平台推動 • 與資料治理單位、業務單位、資安單位協作，將治理需求轉為技術實作 • 協助建立 資料生命週期管理（建立、使用、變更、下架） • 撰寫平台與治理相關技術文件、SOP、交接文件 二、必要條件 • 具 資料工程 / 平台工程實務經驗（3 年以上尤佳） • 熟悉至少一種資料湖／湖倉技術或概念 （如：Data Lake、Lakehouse、或相近架構） • 熟悉 SQL，了解資料模型設計（事實表 / 維度表、寬表等） • 了解資料治理基本概念： 資料目錄、元資料、血緣、品質、資料分級 1. Data Lakehouse & Data Platform Engineering • Participate in the design, implementation, and enhancement of Data Lakehouse architectures, integrating on-premises and cloud-based data platforms. • Build and maintain storage, transformation, and query capabilities for structured, semi-structured, and unstructured data. • Design and implement data pipelines (Batch, CDC, and Streaming) to ensure data timeliness, consistency, and reliability. • Optimize data platform performance, scalability, and operational efficiency. 2. Data Governance Implementation • Support the implementation and operationalization of the enterprise data governance framework. • Develop and maintain: o Data Catalogs o Metadata Management repositories o Data Lineage tracking capabilities o Data Quality (DQ) monitoring rules and controls • Facilitate the technical implementation of data standards, business glossaries, data definitions, and impact analysis processes. • Ensure data assets remain traceable, auditable, and compliant with regulatory, compliance, and audit requirements. 3. Cross-Functional Collaboration & Platform Enablement • Collaborate with data governance teams, business stakeholders, and information security teams to translate governance requirements into technical solutions. • Support the establishment and management of enterprise data lifecycle processes, including data creation, usage, modification, retention, and retirement. • Prepare and maintain technical documentation, standard operating procedures (SOPs), and knowledge transfer materials related to the data platform and governance initiatives. • Promote data governance best practices and support enterprise-wide data management initiatives.
1.協助處理業務。 2.客戶、供應商聯絡。 3.有國外參展經驗更佳。 4.主管交辦事項。
1.協助採購業務及行政事務。 2.供應商聯絡事務。 3.採購、出貨等ERP執行。 4.其他行政文書業務。
1.熟相關法規 2.具原物料採購經驗(詢價、比價、議價、建立採購單、發包..等作業)。 3.進行供應商評鑑和開發(供應商管理)。 4.物料管理，交期掌控及跟催。 5.擬定安全庫存量，掌握安全庫存，監督與調整。 6.採購成本分析控管。
1. 資料庫，MIS相關程式或軟體設計。 2. 資訊設備、網路系統和資料庫管理，並進行備份工作。 3. 資訊需求分析、軟體文件與用戶操作手冊管理。 4. ERP系統維護、與相關表單設計。 5. 公司官網站維護、優化與管理。 6. 內部監控及資訊系統安全管理與危機處理。 本職位負責公司內部系統開發及維護，並進行資訊(系統)需求評估及排除問題能力，職務相當重要，具有良好的職涯發展前景。 如有興趣，歡迎投遞履歷表。
1. 協調並管控委外加工廠之進度與交貨期限。 2. 檢驗品質。 3. 處理異常狀況。 4.主管交辦事項。
• 法規遵循與稽核： 確保公司所有活動皆符合環安衛相關法規，負責主管機關的申報、稽 核，並回應缺失，督導相關單位進行改善。 • 安全管理： 執行例行巡檢、重點檢查、危害鑑別與風險評估，並負責職業安全衛生設施 的維護與檢查。 • 系統規劃與執行： 建立、執行與監控環安衛管理系統，制定相關規章、標準與教育訓練 及緊急應變計畫確保其有效運作並符合法規要求。 • 危險物與有害物管理：規劃與管理化學品、毒化物、放射性物質等危險物與有害物的儲 存、運輸與使用，並制定應急措施。 • 環境管理： 規劃執行廢棄物清除及回收作業管理，進行環境作業場所的測定。 • 員工健康與訓練： 負責舉辦職業安全衛生教育訓練、消防演練等。 • 事故處理： 負責職業災害事故的調查、統計分析，並提出改善建議。 • 協助碳盤查相關業務
