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月薪 31,000 至 32,000 元
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月薪 29,500 至 34,000 元
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【工作內容】 1. 資料建檔、檢核、文書處理 2. 其他主管交辦事項 【需求條件】 ● 熟電腦操作及Office軟體,打字速度中等以上 ● 細心負責、配合度高、出勤狀況良好,能配合加班需求
月薪 29,500 至 32,500 元
- 台中市-東區
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- 學歷大學
【工作內容】 1. 保單契約掃瞄、資料登打入檔 2. 負責保單新約、保全、理賠與收費受理 3. 傳票帳務與收據核對 4. 報表列印、檔案整理與信件處理 薪資:29500+3000全勤 【工作地點】 台
月薪 29,500 至 30,500 元
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【工作內容】 1.保單文件整理、條碼建立、建檔、掃瞄、收發 2.其他主管交辦事項 【工作時間】 周一至周五 8:50~17:30 周休二日、見紅休 享二節、勞保、健保、團保、6%勞退
月薪 30,000 至 33,000 元
- 台北市-中山區
- 經歷不拘
- 學歷專科
工作內容: 《工作內容》 1.保單文件處理、資料歸檔、保費帳務處理 2.主管指派事宜、行政事務協助 《工作時間》 週一到週五9:00~18:00,周休六日見紅休 ▶▶ 皆享勞/健保/團保、特休、中
月薪 30,000 至 33,000 元
- 台北市-信義區
- 經歷不拘
- 學歷大學
AML審查 報表驗證 戶政回覆 後通知函寄出/報表列印 主管交辦事項 工作時間8:30~17:30 工作地點:台北市信義區東興路 ▶▶ 皆享勞/健保/團保、特休、長期任用
月薪 32,000 至 33,000 元
- 高雄市-新興區
- 經歷不拘
- 學歷高中職
《工作內容》 1.檔案簽收歸檔人員 2.檔案影像掃描作業 3.檔案借閱作業 4.倉儲作業、倉儲檔案調檔作業(需搬重) 5.未承保抽件作業 6.支援文件登打作業
月薪 30,000 元
- 台北市-南港區
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- 學歷高中職
《工作內容》 1.保單文件整理、建檔、掃瞄 2.其他主管交辦事項 《工作時間》 週一到週五8:50~17:30 《工作地點》 台北市南港區經貿二路(近南港展覽館站) ▶▶ 皆享勞/健保/團保、特
月薪 30,000 至 35,000 元
- 台北市-內湖區
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- 學歷大學
工作內容: 1.負責一般文書資料處理工作。 2.分類、審核文件資料,並輸入建檔。 3.負責處理資料補件作業。 4.進行資料處理、轉換及整合工作。 5.將輸入的資料與原始文件作比對,或是重新輸入資料以確
月薪 30,000 至 35,000 元
- 台北市-內湖區
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月薪 29,500 至 32,500 元
- 台中市-東區
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工作內容:保單資料建檔及相關行政作業 上班時間:8:30~17:00 地點:臺中市東區公園東路 薪資:29500+3000全勤+三節年終
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工作內容: 1.授權書登錄/初審 2.案件掃描/歸檔 3.保裹拆包/寄發 工作待遇: 30,000 工作地點: 台北市信義區東興路(南京三民站)
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工作內容:保單資料建檔及相關行政作業 上班時間:8:30~17:00 地點:嘉義市東區忠孝路 薪資:29500+3000全勤,有三節及年終
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工作內容:保單資料建檔及相關行政作業 上班時間:8:30~17:30(需配合加班) 地點:台中東區 薪資:29500+3000全勤+三節年終
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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」。 5.負責建立 End-to-End 的大規模帳號生命週期管理系統 (Account Lifecycle Management)。 6.研發高效能的 RPA (機器人流程自動化) 腳本,模擬高擬真的用戶行為。 7.研究各主流平台的反爬蟲與風控機制(Risk Control),並針對 環境指紋隱匿(Anti-detect Browser) 與 動態住宅代理(Residential Proxy) 進行架構優化。 8.解決自動化流程中的驗證碼與身分校驗瓶頸(Captcha / OTP / Liveness 整合)。 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。 負責建立 End-to-End 的大規模帳號生命週期管理系統 (Account Lifecycle Management)。 研發高效能的 RPA (機器人流程自動化) 腳本,模擬高擬真的用戶行為。 研究各主流平台的反爬蟲與風控機制(Risk Control),並針對 環境指紋隱匿(Anti-detect Browser) 與 動態住宅代理(Residential Proxy) 進行架構優化。 解決自動化流程中的驗證碼與身分校驗瓶頸(Captcha / OTP / Liveness 整合)。
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用於哪個行業:多產業 細節說明: 需求一: 成品長度:30 秒 製作方式:設計模板並可複製相同產業或產品應用 初稿 1 次、免費修改 3 次 適用情境:商品介紹、環境介紹、電商廣告、房仲/餐飲短片、社群 Reels/Shorts 需求二: 成品長度:40 秒 製作方式:由導演提供文字腳本、分鏡表、創意、配樂 初稿 1 次、免費修改 3 次 適用情境:品牌形象、產品故事、電視廣告 我方會提供實際簡易素材,以及相關資訊需求,如: 產品特色、產業、影片用途、播放平台、長度、語言、風格參考、是否真人或 AI Avatar、是否需配音、是否需字幕。