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我在使用Word與Excel方面具有扎實的基礎與豐富的經驗,善於運用功能提升工作效率。對於中文語言的理解與表達也相當熟練,期望能藉由技能交流,進一步深化專業能力。近期對日文與西班牙文充滿興趣,期待與語言學習經驗豐富的人士互動,共同成長。此外,也想了解程式語言基礎,為未來跨領域發展打下良好基礎。希望透過交流,拓展視野,提升自我價值。
Yueh-Kai
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想學人力資源管理,希望可以多多交流
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鍛鍊交流邏輯思考與推理能力。
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熱愛空間布置和DJ的我,總喜歡用音樂和環境打造快樂氛圍,溝通時也特別有一套。現在想挑戰調酒和食品研發,試試自己做出美味飲品和創新料理。如果你對這些有熱忱或專長,咱們來交換技能,互相學習成長吧!快樂分享,生活更精彩!
木星樵夫Jove
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分享工作的技能,我使用Mac電腦,精通辦公室軟體,MS Word 可以教編寫論文或書本的等級。 我不一定要交換技能,台南人若有需求有時間有空就可分享。 我過去在台灣及大陸的IC設計公司工作,工作多元,也經營過大陸的食品加工廠,我熟ISO 9001, ISO 22000,HACCP等,也熟悉大陸的國家標準 GB 體係,當然文件有數百本。 我喜歡音樂或歌曲,可以聽Billboard自1940年起的Top 100 or Hot 100, 分享古典音樂的企鵝評鑑 我有證照或考試的經歷,電腦軟體應用乙級,TOEIC,堆高機,SCJP,甲級廢棄物處理技術員,職業大客車,事務管理人員,也學過PMBOX專案管理。
時薪 249 至 269 元
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月薪 36,000 至 43,000 元
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▌工作內容 機台操作、產品檢查、成品擺放 ▌上班時間 08:10-17:30(午休60分) ▌休假制度 週休二日(偶爾配合加班) ▌薪
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【職缺亮點】 時薪 $244 - $279 (兼職天花板,存錢超快!) 排班超彈性: 每週平日3-4 天 + 假日 1 天 (好安排生活)
月薪 40,000 至 43,000 元
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月薪 48,000 至 60,000 元
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時薪 350 至 584 元
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時薪 269 至 538 元
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時薪 274 至 548 元
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時薪 279 至 558 元
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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。
在LLM、AI liveness、爬蟲 、VPN、資料庫、前後端具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。