Cake 找工作

1.負責修改及維護C＃程式。2.負責新軟體專案開發的執行。3.主管交辦事項。4.面試時須提供實蹟。專業技能/證照：C++、C＃或C#證照尤佳【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1. 開發和維護不同系統（x86、Cortex-A 等）上的嵌入式 Linux 平台。2. 移植和維護嵌入式 Linux 驅動程序。3. 開發應用程序編程。4. 能夠同時處理多項任務。【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1. BMS電路設計與開發驗證2. 協同進行電池保護板的設計及測試。3. 電池系統測試、除錯。4. 協助工廠導入量產、生產測試規範建立。5. 相關工程樣品製作、設計變更評估。科系要求：電機電子工程相關、資訊工程相關、或相關學系語文條件：多益成績400分以上或具相關能力證明者(托福、雅思、全民英檢等)。電腦技能/證照：Protel、or OrCAD、Office專業技能/證照：熟悉OPC UA/CAN bus，Renesas RL78，Cortex Mx，熟悉Panasonic/TI/ADI之AFE尤佳【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1.針對產品取證需求洽詢適合的認證公司。2.針對送測的產品準備認證所需的文件及時程管理。3.針對測試過程的問題解析及找求對策。4.研讀相關法規並應用之。5.產品相關認證報告審查。6.主管交辦事項。7.協助產品測試。工作地點:新北五股【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1. 負責再生能源與儲能相關產品之數位控制功能開發與測試2. 透過MCU單晶片控制技術，開發包含ADC、PWM、UART、CAN等底層功能3. 根據相關法規與客戶需求，開發應用層功能4. 數位控制模擬平台建立與執行5. 建立與維護程式碼，並執行版本控管6. 數位控制技術文件撰寫【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1.電池管理系統(BMS)韌體撰寫、除錯及驗證2.協同硬體進行電池保護板的設計及測試3.主管交辦事項專業技能/證照：C/C++語言、熟悉Modbus、OPC UA、或CAN bus，擅用16/32Bits MCU、DSP、或Cortex Mx，熟悉Panasonic/TI/ADI之AFE尤佳【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

1. 設計、開發和測試先進的電源和驅動電路，例如直流-直流轉換器(DC to DC converter)、太陽能逆變器(PV Inverter )、電力轉換系統(Power conversion System)等。2. 推動項目開發和管理進程，確保產品品質和計劃實現。3. 建模和模擬電子電路，以預測系統性能和解決實際問題。4. 確定電子電路中的故障，並進行故障排除。5. 設計、測試和驗證高效能及低能耗的電源系統，例如電池管理系統、交換電源和可拆卸式電源設計。6. 維護和改進現有電子電路和系統，確保其精度和可靠性。7. 推動實驗室、系統硬體和軟體的發展和改進。【具備以下證照尤佳】TOEIC (多益測驗)免費模擬試題檢測

負責內外部AI應用文化建立，提升數位賦能。我們期待這個角色結合知識管理與AI大語言技術，建立持續的學習動機，確保知識的更新和正確性，並支持AI應用的落地。 主要職責包含： 1. 了解熟悉AI智慧工具，協助各部門導入AI客服 2. 樂於學習及分享AI智慧工具，協助各部門應用AI軟體 3. 曾有教學經驗，匯整同仁需求，給予適切指導及建議 4. 具創新思維，善於溝通及協作

工作內容：1.研究對待控設備的通訊協定，熟悉各設備特性與行為，並設計適合的控制機制2.與需求單位確認釐清產品需求，從技術角度提供可行性分析3.溝通、追蹤、協調專案相關資源加分條件：1. 熟悉各種IoT相關之通訊方式 (e.g., IR, UART, SPI, RS485, RS232, Homebus, Bluetooth, WiFi, Ethernet, 4G/LTE, TCP/IP, MQTT)2.具智慧家庭或物聯網產品開發之經驗 3.持續自主學習的能力

數據驅動決策與營運最佳化是上洋邁向智慧營運的重要一步。我們正在尋找一位對資料分析與商業洞察具備熱情與專業的資料科學家（Data Scientist）。此角色需主動與產品、營運、業務與工程團隊密切合作，快速理解商業情境與問題，將資料轉化為可行的洞察與決策建議。你將透過資料分析、統計建模與機器學習方法，協助公司發現機會、優化流程，並推動以數據為核心的產品與營運策略。身為資料科學家，你/妳將會執行以下內容：1.主動與產品、營運與業務團隊溝通需求，快速理解商業邏輯與問題背景，將業務問題轉化為可分析的資料問題。2.進行探索式資料分析（EDA），找出資料中的模式、趨勢與異常，並提供具體的商業洞察。用於但不限於預測、分類、推薦或營運最佳化。3.在必要情境下具備基本資料處理與資料管道能力，能獨立處理資料取得、清理與轉換，而不完全依賴資料工程師。4.使用視覺化工具（如 Superset、Metabase）或 Notebook 報告，將分析結果清楚呈現給非技術團隊。5.持續評估與導入 AI 與資料分析工具（如 LLM、AI coding assistants），提升分析效率與洞察速度。6.優化資料結構與資料品質，確保分析所需資料可靠且可用。