清大專區

【面談資訊】 時間：週一至週五 13:30 ~ 16:00（隨到隨談，免預約） 地點：桃園市龜山區興業街 5 號（龜山工業區） 【工作內容】 1.進行隱形眼鏡成品與外觀檢驗，確保品質符合標準 2.操作檢測儀器進行品質測試 3.執行檢驗數據的量測與紀錄 4.辦理成品入庫相關作業 5.處理並追蹤品質異常狀況 【優質福利】 * 員工餐廳與用餐補助 * 室內免費機車停車場 * 每季生產績效獎金 * 員購優惠 * 員工宿舍 【適用桃園青年安薪就業讚方案】 符合資格者最高可獲 21,000 元就業補助！詳細補助內容與申請資格請參考網址說明： https://oes.tycg.gov.tw/News_Content.aspx?n=8400&s=1597095 *歡迎與眾不同的你加入晶碩光學的行列*

1.資料中心電力系統架構設計 2.與電力系統設備供應商及施工廠商協調合作

1. 客戶技術問題的對應窗口。 2. 對量產產品生命中期功能增強提供技術支援及物料驗證 (例如: 新硬件及軟件的驗證)。 3. 重大客訴品質異常緊急介入，分析RMA不良數據，找出根本原因及給出解決方案。 4. 工廠生產支援 (物料替代料評估，FW導入及EC發行)。

1. FMCW, Chirp 雷達演算法開發 2. DSP 訊號處理演算 3. 硬體語言程式 4. 因業務需求可能要出差或長駐海外

ATA 產品開發 1. 負責通訊產品嵌入式系體軟軔體開發 2. 負責產品後續維護、問題分析及除錯

1. 負責寬頻產品開發設計如 PON/ Cable Modem/ WiFi Router 等產品 2. 負責產品測試驗證/ 製樣/試產/量產協助...等 3. 新技術新產品技術開發 ,如 IOT/ WiFi 6 / 10G PON /Infotainment

1. 使用Lua和Objective-C在Mac OS上開發軟體用於自動化硬體功能測試。 2. 與跨職能團隊合作，分析、排除並解決硬體功能測試問題。 3. 使用Python或其他語言開發用於工程流程改進的軟體。 4. 前往海外支援新產品工程需求開發。

1. 規劃伺服器產品自動化測試方案 2. 開發伺服器產品自動化測試程式 3. 負責導入實驗室或工廠自動化測試 4. 開發客戶或實驗室需求的軟體工具 5. 協助開發研發單位自動化測試需求

我們是一個專注在提供資料分析解決方案、顧問服務及平台開發的團隊，成員組成主要包含統計、資料探勘、機器學習、資料庫、數據分析網站平台開發、資料視覺化等背景。我們徵求有高度企圖心的軟體開發工程師來共同打造世界一流之產品，發揮資料科學的商業影響力 Responsibilities: • 網頁平台介面開發 • 網頁平台API 開發 • 分析資料整合與串接

配合高速成長的AI伺服器業務，我們正在擴大招募HPC (高效能運算) 集群設計、效能測試與分析的團隊。我們期待您有分析並系統性解決問題的能力，願意在世界級的先進平台上開發精進，和公司以及客戶共贏共榮。您將共同進行以下工作項目: 1. 測試自動化與數據分析 2. 機器學習效能分析 3. LLM 訓練效能分析 4. 分散式系統軟硬體調校

* 雲平台產品的售前與售後支持 * 提供維運團隊技術支援 * 對用戶需求做分析及提供解決作法 * 對團隊內部及合作單位進行教育訓練

您將共同進行以下工作項目: 1. HPC軟硬體集群架構規劃 2. 網路系統設定與管理 3. HPC 叢集建置與管理自動化

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

1.監控系統程式開發與設計 2.弱電設備安裝測試維護 3.環控系統安裝測試維護

* 開發 OpenStack 和 CEPH 的自動化佈署。 * 開發自動化維運工具。 * 協助客戶進行平台規劃和佈署。

1. 系統平台上的使用者介面視覺設計 2. 以使用者中心設計為原則，設計直覺又優美的使用者介面 3. 使用者介面上的共用元件視覺設計及相關使用文件產出 4. 軟體介面上所需的圖像及動態設計 5. 使用者介面設計的易用性評估與改善

1. 主機板測試程式開發(伺服器，儲存器) 2. Linux測試平台及模組維護 3.Windows測試平台及模組維護 4.自動化測試軟體開發 5.系統壓力測試軟體開發

【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

1.數據監控Web程式開發與設計 2.雲端應用服務功能開發 3.使用者介面程式開發 4.軟體模組開發與整合

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.