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月薪 39,248 至 90,762 元
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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。
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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。
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月薪 36,000 至 55,000 元
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✅穩定工作不憂愁 ♡ ✅長期全職職缺,高錄取率 ♡ ✅福利多多、獎金好高 ☑周休二日 ☑見紅就休 ☑免費供餐 工作地區:湖口工業區 工作內容:組裝、包裝、檢驗 工作時間:(加班另計) 日班07:0
月薪 36,000 至 55,000 元
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月薪 85,000 至 90,000 元
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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。