桃園市大園區的全部工作職缺

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月薪 42,000 元以上

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大園/蘆竹周休42K⭐高時薪$205⭐化妝品物流理貨人員⭐固定日班⭐可周領 ❣️周休二日 ❣️固定日班 ❣️可日領 ❣️可週領 ✅上班地點:

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月薪 50,000 元以上

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月薪 70,000 元以上

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月薪 60,000 元以上

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月薪 70,000 元以上

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月薪 50,000 元以上

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月薪 32,208 至 77,000 元

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"⭐️AI伺服器大單來啦、組裝測試|無經驗可 ⭐️ ❗️高時薪專案:計算期間114/12/1~115/3/1❗️ ❗️3月起恢復一般時薪(

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月薪 70,000 元以上

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月薪 50,000 元以上

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✅ 運動品牌鞋款、服飾、專櫃品牌、美妝產品物流理貨大廠 ✅ 週休二日(見紅休) ✅ 無經驗可 ✅ 可週領(一天$1200) ✅ 門市寫履歷最

05/26 微笑人資顧問有限公司認證

時薪 420 元以上

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時薪 410 元以上

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月薪 70,000 元以上

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✨❣️粉紅牌電商物流50K❣理貨員 ❣️可週領$5000 ⭐班別/地點自選 ⭐學生可 ⭐無經驗可 ⭐錄取率高 ✅工作內容: 商品理貨、撿出、

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05/26 立達行銷顧問有限公司認證

月薪 81,400 元以上

  • 桃園市-大園區
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05/26 天泰人力銀行(鼎利國際事業有限公司)認證

月薪 31,000 至 41,000 元

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05/26 天泰人力銀行(鼎利國際事業有限公司)認證

時薪 218 至 698 元

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05/13

全端程序員:PVA帳號池、活體偵測、爬蟲、帶檢測的 AI 協作、資料庫。

出任務 Tasker出任務

案件金額:120,000

  • 可遠端-全區
  • 不拘

甲.擅以AI協助作業,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。

05/12

「blender」協助將已有的建物模型優化拓撲並拆解UV

出任務 Tasker出任務

案件金額:5,000

  • 可遠端-全區
  • 不拘

委託內容:協助優化現有 3D 建物模型的拓撲結構,並完成 UV 拆解。 來源檔案 來源:以 Blender 建模之建物模型(.blend) 模型類型:傳統廟宇/建築結構(含屋頂斗拱、樑柱、牆面等構件) 目前狀態:灰模已完成,拓撲未整理,尚未拆 UV 工作範圍 拓撲優化:清理不必要的面數、修正 N-gon 與非流形邊、合併重複頂點,保留結構辨識度的前提下控制總面數 UV 拆解:依構件分組拆 UV,盡量減少拉伸,UV island 排列整齊、可預留貼圖烘焙空間 命名與分層整理:物件命名規範化,依構件分 Collection 討論後說明部分重複物件(如磚瓦)貼圖的合適layout與後續貼圖製作引導 規格要求 目標總面數:(依你的需求填,例如 30 萬面以內) UV 貼圖張數:(例如分 4~6 張 4K,或依構件分配) 交付格式 .blend 原始檔 可附 .fbx 一份供匯入測試 用途 最終將匯入(Unreal Engine 5)。

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