日薪 1,700 至 2,100 元
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷國中
1.使用沙輪機、榔頭、扳手等工具，將工作物夾於虎鉗上鑿削、銼削、鋸截；機件劃線；鉋削；鉆孔及攻絞螺紋 2.組合裝配機件及安裝與校驗機械。 3
月薪 29,500 元以上
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
【工作內容】 備料、組盒 快速出餐（外送主力） 收銀、簡單清潔 （流程超簡單，新手 1–3 天就上手） 【薪資】 任務獎金 1,000–3,000（出餐速度、0 客訴、整潔） 表現好可升組長／店副手
時薪 196 至 210 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
．在吧台依據顧客需求調配各種飲品 ．負責冷熱飲的備料 ．負責結帳與收銀，盤點及整理現金收據 ．清洗餐具、吧台設備以及周遭工作環境
全新功能「技能交換」
用你會的，換你想學的技能
浪花
交換嗎？擅長
調酒
日文
酒類製作
客戶服務
商品管理
調酒是我揮灑創意的舞台，日文與酒類製作則是我熱愛深耕的領域。我渴望學習日式與西式料理的奧妙，讓味蕾旅程更豐富多彩，也希望提升溝通技巧，讓交流更加順暢有趣。期待與你交換技能，彼此成長，碰撞出更多可能！
孫永富(阿富)
交換嗎？擅長
客戶服務
零售管理
製造與生產管理
商品管理
銷售
多年來累積豐富的客戶服務與零售管理經驗，願意分享實務操作與團隊協作技巧。對製造與生產管理也有深入了解，能提供流程優化建議。希望能向懂得飲品製作、麵包烘焙或咖啡沖煮的朋友學習，期待在交流中共同成長，提升生活與工作的品質。若你有相關技能，歡迎一起交流，互相啟發。
Charlieee
交換嗎？擅長
財務會計
騎術運動
收藏與鑑賞
表達技巧
社交技巧
歡迎各位江湖人士一同教學相長
麥克
交換嗎？擅長
英文
客戶服務
棋類遊戲
籃球
羽球
多學一個技能，時間上皆可以
Kimn
交換嗎？擅長
網路管理與維護
硬體技術
資訊技術
辦公軟體應用
中式料理
喜歡鑽研網路和硬體的我，平時熱愛解決各種技術難題，總能讓設備運作順暢無阻。最近被爵士鼓的節奏感深深吸引，想找位同好一起交換技能，教我打法，我分享網路與資訊維護的祕訣。希望能在歡笑聲中，讓我們彼此都成長又開心，生活多點節奏感，工作多點效率，一起玩出不一樣的火花！
林承慶
交換嗎？擅長
食材知識
飲品製作
日式料理
家常料理
東南亞料理
精通食材知識與飲品製作，尤其擅長日式料理，喜歡將新鮮食材融入創意料理中，享受烹飪帶來的成就感。希望能夠學習泰語，拓展語言能力，增進文化交流。期待與熱愛學習的你交換技能，彼此分享專長，共同成長。堅持務實有效的方法，期盼透過互助達成目標，讓學習變得更有趣且實用。
月薪 38,000 元以上
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
備料，Pos機點餐，接電話，出餐，維持環境整潔，清洗東西，完成交辦事項。 需獨立作業、需備駕照、需能台語交談。
月薪 35,000 至 36,000 元
- 台南市-東區
- 經歷無
- 學歷高中職
．在吧台依據顧客需求調配各種飲品 ．負責冷熱飲的備料 ．負責結帳與收銀，盤點及整理現金收據 ．清洗餐具、吧台設備以及周遭工作環境 ．飲品販售說明
月薪 43,000 至 51,000 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷專科
1. 負責安養護住民照護工作及衛教指導。 2. 協助督導照服員生活照顧工作之執行。 3. 傳染病防治、預防保健計畫之執行。 4. 值班急診處
時薪 364 至 449 元
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷不拘
♡可領現金 (警示帳戶也可以工作) ♡新手友善 無經驗可！簡單輕鬆好上手 ♡工作長期穩定 ♡安南新吉-Shopee橘蝦電商物流 ⭐獨家加
月薪 36,000 至 38,000 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷
．備妥相關食材經由清洗、涼拌、煎、炒、煮、炸等不同製程而成為正式菜餚。 ．準備料理相關的食材。 ．依據顧客的餐點進行處理、烹調餐點。
面議 (每月經常性薪資達四萬以上)
- 台南市-東區
- 經歷1年
- 學歷不拘
1.烹飪客人所選的餐點 2.與廚師互相配合維持現場運作 3.依照客人點單、準備不同菜色所需要的食材 4.月休依勞基法 工作時段說明：
月薪 35,000 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
我們的這項職務，負責的工作內容有： -門市調製飲品 -結帳與收銀 -維持門市清潔 -門市定期定時消毒 -備品準備 -外送服務 -烹煮原物料
月薪 30,300 至 33,200 元
- 台南市-東區
- 經歷無
- 學歷高中職
我們的這項職務，負責的工作內容有： ．教導幼童良好的基本生活習慣 ．注意及觀察學齡前兒童發育、情緒及健康等相關問題 ．適時與父母及其他幼兒服
面議 (每月經常性薪資達四萬以上)
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷專科
1.擬定年度工作計畫。 2.日間照顧專業督導服務。 3.照顧計畫評估設計與執行。 4.社會資源之連結與運用。 5.員工教育訓練規劃與
月薪 30,000 至 50,000 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷
工作內容： 1.各式飲水，淨水設備產品安裝、檢修、保養、定期巡檢服務。 2.銷售公司設備及產品。 3.提供產品測試與故障排除等客戶服務: ．
月薪 34,000 至 38,000 元
- 台南市-東區
- 經歷無
- 學歷不拘
．負責為顧客帶位、安排座位。 ．將菜單遞給顧客、解決顧客提出之疑問，並給予餐點上的建議。 ．後續將顧客點餐訊息通知廚房做餐，或可進行簡易餐飲之料理，如：烤冰淇淋 ．於顧客用餐完畢後，負責收拾碗盤
月薪 29,500 至 35,000 元
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷
1.煮茶 2.點單 3.製做飲品 4.外送服務 5.環境清潔 視能力狀況加以調薪。享有勞健保、團體意外險、撫卹金、年終獎金、三節禮金或禮盒。 儲備幹部獎金、績效獎金、每季獎金另計。
月薪 33,000 至 35,000 元
- 台南市-安南區
- 經歷不拘
- 學歷
．負責為顧客帶位、安排座位、點餐。 ．將菜單遞給顧客、解決顧客提出之疑問，並給予餐點上的建議。 ．後續將顧客點餐訊息通知廚房做餐，端菜送
時薪 196 元以上
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷
．在吧台依據顧客需求調配各種飲品 ．負責冷熱飲的備料 ．負責結帳與收銀，盤點及整理現金收據 ．清洗餐具、吧台設備以及周遭工作環境 ．飲品販售說明
月薪 30,000 元以上
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷
1.煮茶 2.點單 3.製做飲品 4.外送服務 5.環境清潔 視能力狀況加以調薪。享有勞健保、團體意外險、撫卹金、年終獎金、三節禮金或禮盒
月薪 33,000 至 35,000 元
- 台南市-東區
- 經歷不拘
- 學歷
．負責為顧客帶位、安排座位、介紹菜單。 ．將菜單遞給顧客、解決顧客提出之疑問，並給予餐點上的建議。 ．後續將顧客點餐訊息通知廚房做餐，端
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。
