數據科學家Data Scientist (Data Science & AI Team)

1. 制定自動化設備軟件應用改進完善計畫 

2. 軟件應用工作整體把控 

3. 軟件功能測試、現場設備重大問題調試等技術支持 

4. 專案前期參與軟件需求分析工作 

5. 軟件二次開發應用

BMC(Baseboard Management Controller基板管理控制器). Firmware supported on worldwide tier one customer projects of Clouding & Enterprise server. 

1. 伺服器BMC韌體設計開發 

2. 既有專案維護 

3. 跨單位技術上的溝通探討 

4. 了解客戶需求與熟悉產品規格

BMC(Baseboard Management Controller基板管理控制器). Firmware supported on worldwide tier one customer projects of Clouding & Enterprise server. 

1. Embedded Linux development on ARM/MIPS SOCs.  

2. Linux technology and GNU tool chains. 

3. Device drivers or kernel modules development.  

4. Scripting like, shell script, Python, Perl. Web technologies of JavaScript, html, CSS and AJAX development.

1. Server Liquid Cooling System Control Firmware Development 

2. Server Liquid Cooling System Control Circuit Design 

3. Server Liquid Cooling System Control System Analysis

1. 伺服器BMC韌體設計開發 

2. 協調客戶需求與產品規格 

3. 既有專案維護 

4. 跨單位技術溝通探討

嵌入式系統軟韌體開發/產測程式開發BMC 韌體開發

1. 參與系統開發專案規劃討論與技術分析，並可獨立完成網頁開發及維護。 

2. 與開發園隊協作，依照文件串接 RESTful API, 並能有效處理資料。 

3. 規劃易維護、可擴展的元件及模組，提升開發效率。 

4. 關注 Web 技術發展，學習並試導入新技術。 

5. 具備前端實務開發經驗至少2年。 

6. 獨立解決問題的能力，且熟悉各瀏覽器及裝置的開發偵錯工具。 

7. 負責任與積極的態度，對工作及所產出的程式進行品質管理，並随時考慮優化可能。

【工作職責】 

•負責 SAP ABAP 程式與 SAP Fiori 應用系統之設計、開發與維護。 

•與功能顧問及技術團隊密切合作，蒐集並分析業務需求，提供專業技術解決方案。 

•執行系統分析、程式除錯與問題排查，確保系統穩定運作並有效解決技術問題。 

•持續關注並學習 SAP ABAP / Fiori 相關之最新技術、工具與最佳實務。 

【Responsibilities】 

•Design, develop, and maintain SAP ABAP programs and SAP Fiori applications. 

•Collaborate with functional consultants and technical teams to gather business requirements and deliver effective technical solutions. 

•Perform system analysis, debugging, and troubleshooting to identify root causes and resolve technical issues. 

•Stay up to date with the latest SAP technologies, tools, and best practices related to ABAP and Fiori development.

1.AIOT系統管理開發,應用於智慧工廠(智能安防與流程監控) 

2.負責管理平台之 UI/UX 設計開發 

3.串接後端 API，實現數據即時同步與高互動的使用介面 

4.開發儀表板，將數據與分析結果以圖表直觀呈現，輔助決策 

5.優化大量數據呈現時的瀏覽器效能，設計多維度的數據篩選與查詢機制

【工作內容】 

1. 系統規劃與流程改造 

2. 系統設計及程式撰寫 

3. 主流雲平台使用與環境配置管理 

4. 用戶教育訓練及問題排除 

【工作地點】 

台北土城、高雄軟體園區 (若您希望派駐國外也可以) 

未來公司採全球化配置, 將會有許多短期出差的機會

• 規劃AI服務架構，協助客戶導入。 

• AI相關數據架構、建模、應用分析規劃。 

• AI相關產品、技術學習研究。

【工作內容】 

MES 製造執行系統-Manufacturing Execution System 

1.負責對部門內部專案進行支持、監控和管理，協助部門主管實現專案目標； 

2.支撐MES體系執行和改進，關注專案過程執行，識別、推進部門內部過程改善； 

3.對部門專案進行管理、監控、審計和彙報，幫助專案經理協調、解決專案問題，保證專案順利完成； 

4.支援體系流程，支援工具使用，參與流程和工具改進； 

5.組織部門級項目立案/結案/外包合同/變更評審…等工作； 

6.對專案資料進行匯總和管理，定期上報，為領導決策提供資料支援； 

7.支撐專案KPI績效考核； 

8.建立部門內部知識共用平臺，促進部門專案管理能力提升； 

9.培育專案管理幹部，避免組織人員異動影響專案時程或組織； 

10.支援海外相關專案導入 

11.完成主管交辦事項

1. 主機板測試程式開發(伺服器，儲存器) 

2. Linux測試平台及模組維護 

3.Windows測試平台及模組維護 

4.自動化測試軟體開發 

5.系統壓力測試軟體開發

1. 系統平台上的使用者介面視覺設計  

2. 以使用者中心設計為原則，設計直覺又優美的使用者介面  

3. 使用者介面上的共用元件視覺設計及相關使用文件產出  

4. 軟體介面上所需的圖像及動態設計  

5. 使用者介面設計的易用性評估與改善

您將共同進行以下工作項目: 

1. HPC軟硬體集群架構規劃 

2. 網路系統設定與管理 

3. HPC 叢集建置與管理自動化

* 雲平台產品的售前與售後支持 

* 提供維運團隊技術支援 

* 對用戶需求做分析及提供解決作法 

* 對團隊內部及合作單位進行教育訓練

配合高速成長的AI伺服器業務，我們正在擴大招募HPC (高效能運算) 集群設計、效能測試與分析的團隊。我們期待您有分析並系統性解決問題的能力，願意在世界級的先進平台上開發精進，和公司以及客戶共贏共榮。您將共同進行以下工作項目: 

1. 測試自動化與數據分析 

2. 機器學習效能分析 

3. LLM 訓練效能分析 

4. 分散式系統軟硬體調校

1. 規劃伺服器產品自動化測試方案 

2. 開發伺服器產品自動化測試程式 

3. 負責導入實驗室或工廠自動化測試 

4. 開發客戶或實驗室需求的軟體工具 

5. 協助開發研發單位自動化測試需求

1. 使用Lua和Objective-C在Mac OS上開發軟體用於自動化硬體功能測試。 

2. 與跨職能團隊合作，分析、排除並解決硬體功能測試問題。 

3. 使用Python或其他語言開發用於工程流程改進的軟體。 

4. 前往海外支援新產品工程需求開發。

＜About the job＞  

As the Senior Data Engineer or Data Architect, you‘ll join the various advanced Data Science & AI Projects in the corporate headquarters. As well as developing intelligent applications via related AI and Big Data Analytics Technology for digital transformation, you will have plenty of opportunities to develop emerging applications based on different use cases and expand your tech skillset in this world-class company (Fortune Global 500, 20th). 

＜Job Description＞ 

*Type 1：Senior Data Engineer 

Responsible for acquiring data using API, Web scraping, or other data accessing protocol/scripting and developing the ETL data pipelines, and the data aggregation systems. Using software development experience to design and build high-performance automated systems. As below: 

1. Data Processing 

(1)Data ETL(Extracting/Transforming/Loading) process engineering and querying from relational data management(such as SQL Script). 

(2)Building systematic data quality processes and checks to ensure data quality and accuracy. 

(3)Solid coding experience in Python or Java. 

2. Data Pipeline Development 

(1)Develops a data integration process, including creating scalable data pipelines and building out data services/data APIs. 

(2)Create a data processing automation and monitoring mechanism by optimizing the data pipeline process.  

(3)Experience with dataflow/workflow/management tools, such as Apache Nifi, Apache Airflow, Azkaban, etc., is preferred. 

3. Data Crawling 

(1)Build scalable tools that automate web crawling, scraping, and data aggregation from various web pages using frameworks such as Scrapy. 

(2)Accessing data from REST APIs, particularly in parsing data in disparate formats such as JSON and XML, and developing automated engineering.  

(3) (Nice to Have) Knowledge of server-based front-end/UI technologies, including Vue/React and HTML/CSS, is preferred. 

*Type 2：Data Architect 

Responsible for designing, implementing, and maintaining scalable and reusable system architectures/data architectures for complex data structures and large data in data science and AI projects. As below: 

1. Data Schema Design 

(1)Collaborate with the team to design DB/Table Schema and Data Schema. 

(2)Consolidate the requirements and use data engineering tech to design and implement a robust Data Mart.  

(3)Experience handling all kinds of structured/semi-structured/unstructured data and streaming data is preferred. 

(4)Hands-on experience with Dimensional Data Modeling(Column-based data warehouse) or NoSQL Schema design. 

2. Data Platform Architecture 

(1)Design and build data infrastructure/platform components to support complex data pipelines ingesting various data from multiple internal and external data sources and processing. 

(2)Familiar with Big Data frameworks and processing technologies, ex: Hadoop, Apache Spark, NoSQL ...etc. 

(3)Familiar with AZURE or AWS cloud data services(hands-on experience with cloud infrastructure will be a plus) 

(4)Familiarity with the Linux OS environment, the Shell Scripting, and infrastructure knowledge.  

(5)(Nice to Have)Experience with declarative infrastructure/container technologies, such as Docker and Kubernetes (k8s/k3s). (Nice to Have).