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學習其了解原理與運用自如
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我擅長手排車駕駛，對於操作技巧與路況判斷相當有信心。希望能藉由技能交換，學習有關國家認證資格的相關知識，提升自我專業能力。期待透過互助互學，不僅分享我的駕駛經驗，也能獲得你寶貴的指導，一起成長進步。歡迎有興趣的人一起交流，共同追求更實用且具價值的技能。
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手繪是我最自在的表達方式，無論是草圖還是細節都能快速捕捉靈感。創業與說話同樣是我的強項，喜歡從多角度探討問題，激盪出新的想法。期待能交換經營管理、風險管理或商務管理的實戰經驗，讓我不僅能動手，更能動腦，將創意轉化為穩健的事業模式。若你擁有這些領域的專長，歡迎一起交流，一起成長。
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月薪 40,000 至 45,000 元
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黑毛屋為乾杯集團 日式鍋物品牌 【薪 資】 本薪33000元+MASTER津貼3500元=36500元 獎金另計，最高可達41500元。 以上薪資不含加班費。加班費另計。 【最速晉升領班】 你有
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月薪 38,000 至 48,000 元
- 新北市-三重區
- 經歷2年
- 學歷不拘
工作內容：點餐服務、咖啡調製、飲品調理、蛋糕裝飾、外送服務(非專職)、店務管理、營運規畫 工作時段：輪值排班 8~12小時 薪 資：月薪 38000~48000元 （面議） 休 假：月休
月薪 50,000 元
- 台北市-信義區
- 經歷不拘
- 學歷
工作內容： 1. 接待顧客、提供專業的飲品與炸物搭配建議 2. 控管餐點品質的高標準，給予讓顧客感到滿意的餐點 3. 值班時，進行營運管理、動線優化與員工教育 4. 員工人力發展及教育訓練規劃 5
月薪 43,000 至 48,000 元
- 台南市-南區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
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
月薪 43,000 至 48,000 元
- 新北市-新莊區
- 經歷不拘
- 學歷
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
月薪 43,000 至 48,000 元
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月薪 36,000 至 45,000 元
- 台中市-北屯區
- 經歷2年
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https://www.facebook.com/handmadefood.tw/# 舞陽點心舖 五顆星好評滿分 在地耕耘27年 傳統新式點心 本舖由許多知名節目前來專訪 東森新聞1001個故事
月薪 36,000 至 42,000 元
- 新竹市-東區
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【工作內容】 1.協助營運管理工作及營運目標達成 2.協助人力調度與配置、教育訓練 3.提供顧客滿足的服務體驗與餐點品質。 4.透過培訓同仁，提升團隊能力。 5.具備進銷存與成本控管概念，協助店舖穩定
月薪 37,000 至 51,700 元
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王品集團【石二鍋】持續展店中！ 6 個月完整培訓 → 快速到達下一階職涯。 加入石二鍋，讓成長更有效率！ 【石二鍋-儲備幹部】 -任用起薪：37,000 ～ 44,200 元 -6個月培訓通過考核：
月薪 37,000 至 61,000 元
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熟帳號池(PVA)、爬蟲、活檢、VPN、資料庫、全端、Verified Vibe Coding之AI程序員
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，對本商業模式有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「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「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1-2億元以上。 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。
