論件計酬(每件) 750 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷半年
- 學歷
．主要從事顧客髮型的修剪、設計、吹燙、與染護保養服務及造型設計。 ．執行美髮用品使用、設備做修髮、洗髮及吹整髮型等操作，傳承美髮經驗。 ．蒐集最新美髮技術，指導美髮工作者工作流程。
時薪 200 至 250 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【工作內容】 1、為顧客提供良好的接待與訂位服務。 2、積極聆聽顧客並瞭解他們的需求，並提供即時的解答與幫助。 3、專業介紹餐點，同時善於銷售，提升餐廳業績。 瓦城期待與您一同開啟一段戰友般的夥伴關
時薪 200 至 250 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【工作內容】 1、為顧客提供良好的接待與訂位服務。 2、積極聆聽顧客並瞭解他們的需求，並提供即時的解答與幫助。 3、專業介紹餐點，同時善於銷售，提升餐廳業績。 瓦城期待與您一同開啟一段戰友般的夥伴關
全新功能「技能交換」
用你會的，換你想學的技能
Annaliu
交換嗎？擅長
調酒
飲品製作
酒類製作
中文
臺語
我會的沒有很多！但是很願意交流～
魚皮
交換嗎？擅長
家常料理
幼兒照護
美睫技術
寵物飼養
想認識不同領域的人～多學習一項新的技能 沒有到很強也沒有關係，交交朋友也是很歡迎喔😊
戀夏
交換嗎？擅長
網頁前端
硬體技術
手機遊戲
電腦維修
我熱衷於網頁前端開發、硬體技術以及手機遊戲設計，擁有多年實戰經驗。希望能找到志同道合的夥伴，彼此交換技能，一方面分享技術心得，另一方面也能讓自己的視野更寬廣。目前特別想學日文，希望有會日文的朋友能一起交流，無論是語言還是文化都很感興趣。期待在學習與教學的過程中，互相激盪出更多創意與動力，共同成長。
津上翔一
交換嗎？擅長
手繪
模型製作
3D打印技術
攝影
漫畫創作
多年來，我熱愛手繪與模型製作，並且在3D打印技術方面累積了豐富經驗。這些技能不僅讓我享受創作的樂趣，也激發我不斷突破自我。近期對3D建模和人工智慧技術產生濃厚興趣，渴望學習如何將創意轉化為更具未來感的作品。如果你掌握AI圖像生成或相關領域，願意一起交流切磋，我期待透過互相分享，共同成長，開拓更多可能與視野。
秀芬
交換嗎？擅長
財務會計
登山
跳繩
路跑
瑜伽
想往會計的出路，謝謝
팅🐻
交換嗎？擅長
Word
Excel
PowerPoint
Notion
ChatGPT
想學到更多跟未來職涯發展相關的技能（希望以UI設計師為主）
月薪 48,000 元以上
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【職缺類型】 ▌理貨員 。根據訂單進行入庫、揀貨、備貨、包裝及出貨 。負責倉庫貨物擺放，保持動線順暢與整齊 。執行日常作業：點貨、整理貨物、
月薪 35,000 至 37,500 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷1年
- 學歷高中職
通過考核另有職務加給 ********************************************************************************* 1. 具連鎖餐
月薪 33,200 至 37,500 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
通過考核另有職務加給 ********************************************************************************* 1. 具連鎖餐
月薪 32,000 至 37,000 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷1年
- 學歷不拘
1.為顧客帶位、安排座位。 2.介紹餐點、解決顧客提出之疑問，並給予餐點上的建議。 3.後續將顧客點餐訊息通知廚房做餐，送餐。 4.於
月薪 38,000 至 39,000 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷
——誠徵一起打拼的夥伴—— 上班提供員工餐點 店內業績達成獎金 員工生日禮金（禮卷） 享勞健保、勞退、特休 每月休假8天-10天 店內不定期聚餐 國定假日明訂補假或補薪 工作時數超過基本，額外計算加
月薪 38,000 至 39,000 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷
——誠徵一起努力的夥伴—— 上班提供員工餐點 店內業績達成獎金 員工生日禮金（禮卷） 享勞健保、勞退、特休 每月休假8天-10天 店內不定期聚餐 國定假日明訂補假或補薪 工作時數超過基本，額外計算加
月薪 36,000 至 38,000 元
- 桃園市-中壢區
- 經歷不拘
- 學歷
——誠徵一起努力的夥伴—— 上班提供員工餐點 店內業績達成獎金 員工生日禮金（禮卷） 享勞健保、勞退、特休 每月休假8天-10天 店內不定
時薪 200 至 250 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【工作內容】 1、為顧客提供良好的接待與訂位服務。 2、積極聆聽顧客並瞭解他們的需求，並提供即時的解答與幫助。 3、專業介紹餐點，同時善於銷售，提升餐廳業績。 瓦城期待與您一同開啟一段戰友般的夥伴關
月薪 38,000 至 50,000 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
烹調西式料理的廚師。烹調中式料理的廚師。 三節聚餐、三節禮券、生日禮券、勞健保、勞退 月休8天 特休比照勞基法 做滿6個月，特休3日。
月薪 35,000 至 37,500 元
- 桃園市-桃園區
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- 學歷高中職
通過考核另有職務加給 ********************************************************************************* 1. 具連鎖餐
月薪 33,200 至 37,500 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
通過考核另有職務加給 ***********************************************************
月薪 43,000 至 48,000 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
1.具餐飲相關管理經驗 2.協助店務管理 3.顧客服務及回應有關餐飲問題,必要時提供客人建議 4..提供客人用餐服務 5.員工管理及訓練.產品品質維護、教育訓練、執行優質顧客服務、與客訴處理。 6.對
時薪 200 至 206 元
- 桃園市-八德區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
想找一份彈性排班、薪水領得快的兼職工作嗎？ 加入 Q Burger 團隊，雙週發薪制度正式上線！ 無論你是學生、轉職者，還是二度就業者，這裡都有你的舞台，讓我們一起打造快樂又有成就感的工作日常！ 【
時薪 200 至 206 元
- 桃園市-八德區
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時薪 200 至 206 元
- 桃園市-平鎮區
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時薪 200 至 206 元
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- 桃園市-蘆竹區
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- 桃園市-龜山區
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- 經歷不拘
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時薪 200 至 206 元
- 桃園市-龜山區
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時薪 200 至 206 元
- 桃園市-蘆竹區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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時薪 200 至 206 元
- 桃園市-蘆竹區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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時薪 200 至 206 元
- 桃園市-蘆竹區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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具LLM、AI liveness、爬蟲 、VPN、資料庫、前後端實際經驗及研究能力之軟體工程師或團隊(詳見需求說明)
案件金額：120,000
- 可遠端-全區
- 無
- 不拘
甲.有意突破現狀，具破局思維及合作意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙.合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」獲取「台灣地區」及「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對GoogleMap、FB、IG、小紅書、TikTok等五個平台發出評論。 二、 第一階段年營業額預估新台幣1億元以上。 丙、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：當月項目純淨利之15%。 2. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 3. 開發完成後，前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付固定費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 丁. 能力要求：(誠徵精通以下範疇、熟悉「End-to-End AI Software Development」&「Explainable AI Coding」、開發階段可每日平均投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL，並具實際經驗之合作夥伴或團隊)： 一、 按前端(B端)及AI需求爬取及彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、 amazon.....之內容： 1. 核心技能與經驗： (1) Python或其他爬蟲相關程式語言，至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 (2) 閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 (3) 理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 (4) 依據現有流程圖為主軸進行程式設計，獨立分析與補充細節，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 (5) Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並根據需求選擇合適工具。 (6) 基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 (7) 示警細節與機制、監測平台。 (8) 了解FB/IG帳號規範。 (9) VPN上網技術及本系統反爬蟲規劃能力。 (10) 具全端程式及維運能力。 (11) 對自動化反偵測 + 帳號採購市場有豐富的經驗 2. 社交媒體爬蟲專長： (1) 爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）。 (2) 熟悉各大社交媒體平台限制規範，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (3) 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖、反 bot、PVA 帳號市場、AI liveness 自架 GPU）。 (4) 以GraphQL 獲取資料。 3. WhatsApp： (1) 爬取amazon消費者公開相關資料。 (2) 以WhatsApp帳號發送訊息至messenger。 4. 以FB及IG帳號獲取除FB及IG內容外之「該特定受眾群之資訊及特性」。 二、 自然語言處理（NLP）與語言學，包括： 1. 語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解、語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 2. 有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 三、 AI 及大型語言模型（LLM）知識，包括： 1. Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 2. 模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並以設計之 prompt 避免問題。 3. 以Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 4. Prompt 設計與優化技巧： (1) 精確性（Precision）：以簡單、明確的語言表達需求。 (2) 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 (3) 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表格。 (4) 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 5. 程式設計與 API 整合： (1) Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 (2) 撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 (3) 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 6. 資料分析與評估： (1) 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 (2) 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 7. 領域知識（Domain Knowledge）： (1) 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 (2) 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 8. 版本控制與協作： (1) 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼。 (2) Git / GitHub。 (3) HACKMD：技術文件撰寫、記錄進度 （Prompt、流程） 、設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量： (1) 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 (2) 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 四、 資料庫系統設計、優化、與管理 (1) 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，設計資料結構與索引，針對大規模資料儲存與查詢的優化。 (2) 熟悉Linux 環境，部署與排程（ cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s)）。 (3) 設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4) 資料清理與正規化，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5) 管理管理資料庫。 五、 軟性技能與其他要求 1. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於理解與維護。 2. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 3. 按既定程序與架構進行：理解既定程序與架構需求，並能密切合作，具備良好的達成能力。 4. 理解業務需求並將其轉化為技術實現。 5. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 6. 快速理解既有程式邏輯並進行維護、功能調整、錯誤修復及效能優化。 7. Microsoft Azure雲端服務，在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統，相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 8. 容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 9. 基本資料分析能力，將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 10. 版本控制與監控：Git / GitHub 程式版本管理&錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 六、 創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： 1. 應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 2. 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 3. 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 4. 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 5. 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等等）。 6. 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 7. 查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。
