月薪 35,000 元以上
- 台北市-大安區
- 經歷不拘
- 學歷大學
【主要工作內容】 1.會計帳務處理及財務報表編製、專案核銷,跟進組織資金運用情況。 2.銀行業務、稅務處理及公益勸募專案帳目管理。 3.薪資
時薪 198 元以上
- 台中市-南屯區
- 經歷無
- 學歷不拘
1.小型包裹、文件收送貨服務。 2.協助宅配庶務執行。 ※須具備「普通重型機車駕照」 薪資:198元/時~215元/時以上(內含獎金)
全新功能「技能交換」
用你會的,換你想學的技能
totoro
交換嗎?擅長
程式語言基礎
ChatGPT
影像剪輯與後製
溝通技巧
洞察能力
可以聊聊工作與生活,紓解彼此的生活壓力。
小鴻
交換嗎?擅長
餐飲服務與管理
電腦繪圖
數位繪圖軟體
手繪
桌遊
嗨,我主要是擅長電腦繪圖和數位繪圖軟體,對手繪技巧也有一定基礎。 想藉由技能交換,提升AutoCAD使用能力,拓展專業範圍,並且希望學習創業經驗,了解市場運作。此外,我對茶藝與泡茶技巧很感興趣,期望能掌握品茗文化與沖泡細節。願意提供繪圖相關技術指導,期待與你互助成長。
承廷
交換嗎?擅長
資訊技術
軟體測試技術
程式語言基礎
腳本編寫
辦公軟體應用
多年資訊技術與軟體測試經驗,熟悉多種程式語言基礎,積極追求技術深度與研究精細。希望透過技能交流,彼此激盪創新思維,提升專業能力。亦想藉此機會學習家常料理與英文,擴展生活與職場多元視野。期待與志同道合者深入探討,共同成長。
不能握的手
交換嗎?擅長
臺語
散步
體重管理
旅遊導覽
育兒照護
只要雙方時間都可以!就能交換看看
Ace啊天
交換嗎?擅長
中文
Word
Excel
人像攝影
虛擬主播
我擅長中文寫作與Word、Excel操作,能幫助你提升文件編輯與數據處理的效率。希望透過技能交換,一起學習APP開發、後端開發或遊戲設計相關知識,拓展技術視野。期待與志同道合的朋友交流,共同成長,互相激發創意與實力。
找方向
交換嗎?擅長
穿搭教學
中式料理
洞察能力
思維與邏輯能力
觀察能力訓練
可以互相交流 一起進步吧!
時薪 200 至 250 元
- 新竹縣-湖口鄉
- 經歷不拘
- 學歷
#平均時薪208~350元# 1、薪資依照勞基法,另有高額洗車獎金、禮貌、招攬、販售獎金 2、週休二日、年節獎金、勞健保、6%勞退金退金保、6%勞退金 3、提供免費宿舍
時薪 196 至 250 元
- 新竹縣-湖口鄉
- 經歷不拘
- 學歷不拘
1、薪資依照勞基法,另有高額洗車獎金、禮貌、招攬、販售獎金 2、週休二日、年節獎金、勞健保、6%勞退金
時薪 196 元
- 新竹市-香山區
- 經歷不拘
- 學歷
【工作內容: 門市助理、計時人員、工讀生】 ◎門市銷售 ◎行政事務 ◎商品推廣 ◎活動支援 【上班時段:門市助理、計時人員】 目前三個時段,周一~週日 都可以, 求職的人,請告知那些時段你可以工作
時薪 220 元
- 台北市-萬華區
- 經歷1年
- 學歷
1打掃餐廳環境 2接待客人 3介紹菜色及點餐 4送單及送餐 5簡易甜點擺盤 6歡送客人整理桌面 店長友善親切
時薪 200 元
- 台南市-新化區
- 經歷不拘
- 學歷
誠徵長期假日兼職人員 晚班15:00~23:00 【工作內容】 • 門市接待與銷售主要彩券及相關商品 • 維持店內商品陳列與週邊環境整潔與美觀。 • 撰寫當日報表,統計銷售情形、盤點貨品存量等。
時薪 196 至 250 元
- 高雄市-楠梓區
- 經歷無
- 學歷高中職
1.醫師看診之診療協助,跟診、器械包消。 2.環境整理及後續清潔工作 3.完整的教學與訓練,專業技術學習。 4.非常歡迎沒有牙科助理經驗的您加入我們的行列。. 5.上班時間為早上8:40-12:10
月薪 32,000 至 35,000 元
- 台南市-仁德區
- 經歷1年
- 學歷高中職
.負責一般文書資料處理工作。 .收發公文並處理會簽文件。 .負責辦公室用品採購、零用金管理。 .負責各類文件維護、更新、管理、歸檔。 .負責會議協調與安排、資料準備、會議記錄。 ·分店客戶訂單
月薪 35,000 至 37,000 元
- 新北市-樹林區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
【工作內容】 * 客戶詢價報價及合約製作。 * 負責各類文件資料製作、整理、維護、更新、管理及歸檔。 * 負責客戶預約車趟之工作安排及調度。
月薪 30,000 至 31,000 元
- 桃園市-桃園區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
1. 一般文書資料處理及歸檔工作 2. 廠商請款作業。 3. 其他主管、總經理、董事長交代事項。 4. 熟悉電腦文書操作為佳。
月薪 35,000 至 40,000 元
- 新北市-深坑區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
需要細心。 1.打掃衛生 倒垃圾 拖地掃地 廁所清潔 2.key印訂貨單 3.驗收資料 4.蝦皮寄貨
月薪 29,500 至 35,000 元
- 台北市-大安區
- 經歷2年
- 學歷高中職
我們的這項職務,負責的工作內容有: .協助業務人員完成事前文案文件準備與事後業務之行政後勤工作 .廠商端之溝通事宜 .負責部門相關文件之整理
部分工時(月薪) 22,500 至 58,000 元
- 高雄市-鳳山區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【工作內容】 短時數早班門市人員、業務助理、客服人員 【上班時間和排休天數】 上班時間10點到5點。上班時間短,方便接送小孩上下課,兼顧家庭和工作。 平均排休9天。(依照當月實際六日的天數計算休
時薪 200 至 212 元
- 台北市-松山區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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時薪 200 至 206 元
- 新北市-三重區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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- 新北市-三重區
- 經歷不拘
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- 新北市-泰山區
- 經歷不拘
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- 新北市-新莊區
- 經歷不拘
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- 新北市-泰山區
- 經歷不拘
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- 新北市-板橋區
- 經歷不拘
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- 新北市-三重區
- 經歷不拘
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時薪 200 至 206 元
- 新北市-蘆洲區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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- 新北市-蘆洲區
- 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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程式開發
案件金額:預算詳談
- 台中市-全區
- 無
- 不拘
需求概述:需求名稱:金飾電商網站+金價 API 自動計價系統 用於哪個行業:黃金飾品 / 金飾電商 細節說明: 需要架設一個黃金飾品購物網站,商品價格需可串接即時金價 API,並依照公式自動計算售價。 需求功能包含: 1. 串接黃金金價 API 2. 商品可設定重量、純度、工錢、溢價 / 利潤 3. 商品售價自動依金價變動更新 4. 後台可調整計價公式與各商品參數 5. 前台商品頁顯示計算後價格 6. 可正常下單、付款、購物車結帳 計價邏輯大致為: 商品售價 = 即時金價 × 商品重量 × 純度係數 + 工錢 + 溢價 / 利潤 希望尋找有電商網站、API 串接、客製計價功能經驗的廠商協助評估報價與工期。
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。