清大專區

1.學習設計繪製真空系統與相關零件 2.協助整合內部機構相關資料 3.具備主動學習能力 4.完成主管交辦事項

1.設計繪製真空系統與相關零件 2.溝通與整合內部機構相關資料 3.跨部門參與機電開發專案 4.完成主管交辦事項

零件品檢，機台品管

一、技術實作與技能養成（佔 50％） - 基礎線路施作： 協助機台配線、剪線、拉線，從實作中熟悉電路架構。 - 圖面閱讀與修改： 根據現有工程圖面進行基礎的修改與標註（照圖施作，無需從頭設計）。 - 程式邏輯微調： 在資深工程師指導下，學習並修改 PLC / HMI 的常用基本指令與參數。 二、 專案協調與資料處理（佔 30％） - 資料與元件統籌： 協助搜尋各類電控元件規格、建立初步的材料清單（BOM 表）與比價。 - 文檔與手冊整理： 協助整理專案進度表、操作手冊及保養指南。 三、 現場支援與機台整備（佔 20％） - 設備整備： 協助測試與準備調機所需的治具、線材與基本檢測工具。 - 外包與廠商協調： 協助處理簡單的外包進度追蹤與聯繫。

記憶體Receiver 和 OCD (I/O 電路) 設計

記憶體power system 設計 『具工作經驗者，薪資另議』

1. Calibre DRC/LVS rule writing. 2. PERL or TCL language programming. 3. SKILL language programming. 4. Virtuoso / Laker editor usage. 5. Be familiar with the mask tape out procedure

1.高速動態隨機存取記憶體周邊電路設計。 2.高速DLL、Clock Tree及IO timing設計及功能驗證。 3.動態隨機存取記憶體功能設計及驗證。

1.類比電路設計 2.撰寫類比電路設計報告

我們正在尋找具備客服中心／電話行銷管理經驗的營運管理人才。 此職務不只是管理人員出勤，而是需要真正能帶領團隊提升業績、穩定現場與建立制度的管理者。 【工作內容】 1. 管理電話行銷團隊日常營運 2. KPI績效追蹤與數據分析 3. 團隊業績管理與達成策略規劃 4. 現場管理、排班與人力調度 5. 新人培訓與主管培育 6. 客戶服務品質與QA管理 7. 跨部門溝通與專案執行 8. 協助優化SOP與管理制度 【我們期待的管理能力】 * 具Call Center或電銷團隊管理經驗 * 熟悉KPI管理與績效分析 * 能獨立處理現場管理問題 * 具備數據思維與管理邏輯 * 可帶領團隊面對高壓與快速變化環境 * 熟悉客服中心排班與人力管理 【加分條件】 * 保健食品產業經驗 * BPO／客服委外產業經驗 * 熟悉QA制度與教育訓練 * 具大型客服中心管理經驗 【這份工作的核心】 我們要找的不是只會開會的主管，而是能真正落地管理、穩定團隊、提升績效的人。 管理者必須能： * 看懂數據 * 解決問題 * 帶動團隊 * 建立制度 * 承擔管理責任 【薪資與發展】 * 管理職固定薪資＋績效獎金 * 中高階管理培訓 * AI客服與數位轉型參與機會 * 組織擴編與晉升發展空間

1. 有LTE 產品開發經驗3年以上，熟悉 電路板設計、LTE Calibration/Verification、3GPP Test、RF 設計\Matching 等技能。 2. 有WiFi 產品開發經驗3年以上，熟悉 電路板設計、802.11a/b/g/n/ac、WiFi Calibration/Verification、WiFi 系統整合測試、RF 設計\matching 等技能，有天線設計經驗者尤佳。

1. Discuss with customer, come out proposal, review and negotiate design spec. if any change 2. Survey & review proper compoents for system design. 3. Schematic design, come out constrain guideline for layout and layout design/review 4. Measure signal integrity and address them if any issues. 5. Collaborate with functional teams for product qualification and troubleshooting. 6. Cooridinate with MFG team for material pipeline, manufacturing proto unit and manufacturing test.

1. 負責結構設計研發 2. 自動化設備研發測試 3. 零組件開發測試 4. 自動化控制系統設計開發 5. 負責機器視覺程式開發 6. 控制元件選用 / 感測元件運用

1. IPCam和相機相關產品電子電路設計 2. 相關電路驗證和量測 3. PCBA測站不良品分析與良率改善 4. 產測分析與良率改善 5. 產品規格檢討 6. 解決工廠和客戶問題 7. 與芯片廠商溝通及解決問題

1.伺服器主板規劃與設計 2.產品規格驗證與分析

產品：Gateway/STB/OTT 1. 產品解決方案可行性研究 2. 產品硬體規格制訂與報價 3. 產品硬體線路設計與測試 4. 產品法規認證與生產支援 5. 專案計畫會議討論 6. 產品2nd source導入

1. Product EMC Design and Verification test. 2. Product EMC Issue Analysis and Debug. 3. Product EMC World-wide Certification.

CESBG 產品線: Server產品 1. 伺服器BOM管理及維護 2. 存儲器BOM管理及維護 3. 電子元件PCN 管理作業

Job Summary 此職位為偏軟體與資料工程導向的工程師角色，主要負責將實際使用者 (User) 需求轉化為可落地的資料流程、後端服務與視覺化應用。 工作重心聚焦於資料處理、系統整合、效能與穩定性，並透過與使用單位的密切溝通，持續優化系統與報表，確保資料能被正確且有效地應用於實際業務場景。 Key Responsibilities - 與內部使用者（如工廠、營運或相關單位）溝通需求，釐清實際使用情境，並將需求轉化為具體的系統設計、資料流程或報表規格 - 使用 SQL、Python 進行資料處理、清洗與轉換，設計與維護穩定的資料管線（ETL / Pipeline） - 開發與維護後端服務或 API，支援資料存取、系統整合與應用功能 - 規劃並開發 BI / Dashboard 視覺化報表（如 Tableau），確保資料正確性、可讀性與實際可用性 - 與其他工程師、IT 或跨部門團隊合作，進行系統串接、資料整合與流程優化 - 針對資料量成長或使用情境變化，進行效能調整、架構優化與問題排查 - 持續關注資料品質與系統穩定性，主動發現並改善影響使用者體驗的問題 ※ 本職位重視將資料與系統「做穩、做對、做給人用」，而非以模型或演算法為主要解決手段。

工作內容： ＜About the job＞： We‘re seeking AI/ML enthusiasts with experience and skills in working and are passionate about extending AI/ML expertise. The Data Science & AI team of headquarter IT is developing the frontier and practical analytic technologies that enhance the data value. As the AI/ML engineer, you‘ll join the AI/Big Data Analytics program/projects of headquarter IT and assist in building the model/algorithm to empower data-driven & analytics-driven for driving business value from data insights in this world-class company (Fortune Global 500, 22nd). ＜Job Type Option：＞ *Type1: AI/ML Engineer (Engineering-Oriented) (1) Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2) Building the model lifecycle from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3) Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation (4) Deploy the model to production and maintain/optimize the models by MLOps. (5) Experience in Azure Data Lake, Azure Databricks, and Azure Data Factory is preferred. (6) Experience in AWS SageMaker is preferred. *Type2: NLP AI Engineer (1) Focused on NLP Algorithm/Machine Learning & Deeping Learning for Text. (2) Develop the Algorithm of NLP(Natural Language Processing)/ Computational Linguistics/Text Mining/Topic Modeling (3) Join the project to build the end-to-end NLP systems, from understanding the requirements to selecting training datasets to model, evaluate, and deliver/deploy NLP models. (4) Fine-tune LLMs and optimize and resolve issues related to LLM usage in production scenarios, enhancing reliability, accuracy, and performance. *Type3: AI/ML Engineer (Analytics-Oriented) (1)Use Machine Learning/Deeping Learning/Analytical techniques to build models for internal different scenarios and requirements. (2)Build the model lifecycle, e.g., from data exploration to feature engineering to model evaluation and validity analysis capabilities. (3)Execute efficient, scalable, automated processes for model development, model validation, and model implementation. (4)Apply quantitative methods including but not limited to above tasks to solve business problems. (5)Being passionate and patient about working with complex data ＜Skills＞ ．Type1 & 3 : AI/ML Engineer(Engineering-Oriented & Analytics-Oriented) (1)Familiarity with any one of Machine Learning, Statistical Modeling, Deep Learning (Nature Language/Image/Time Series) model/algorithm building of the practical application in the industry. (2) Being familiar with Python Libraries, e.g., Numpy, Pandas, Scikit-Learn, SciPy, Matplotlib, etc. (3)(For Engineering-Oriented) Knowledge of Big Data with Machine Learning/Statistical modeling related technologies such as Spark MLlib or PySpark or SparkR/SparklyR. (4)(For Analytics-Oriented) Knowledge of Deep Learning Framework such as TensorFlow/Caffe/Pytorch/Keras. ．Type 2: NLP AI Engineer (1) Experience with text mining algorithms such as word segmentation, POS tagging, named entity recognition...etc. (2) Experience in algorithms and libraries of NLP(Natural Language Processing), especially in machine learning techniques applied to NLP, such as Text mining, Text classification, Information Extraction, Keyword Tagging, and content discovery. (3) Familiar with one general-purpose programming language (e.g., Python, Java, C/C++) (4) Experience manipulating and integrating unstructured, semi-structured, and structured data. (5) Excellent knowledge and demonstrable experience using open-source NLP packages such as NLTK, Word2Vec, Standford CoreNLP, SpaCy, and Gensim. (6) Knowledge of Open source LLMs, such as BERT, BLoom, LLaMA..., etc., and NLP frameworks, like Hugging Face Transformers, PyTorch /JAX