富萱科技股份有限公司

本次招募針對 影像視覺辨識與演算法設計工程師，以開發 高效能、可部署、可維護的電腦視覺演算法 為主。此職位要求具備 影像處理、電腦視覺演算法設計、實作與優化能力，並需對 影像識別、特徵抽取、物件偵測與追蹤、影像分析等技術有實務經驗。 二、人才條件與技術能力要求 1. 基本條件 • 工作經驗：至少 3 年以上電腦視覺或相關演算法開發經驗。 • 學歷要求：資訊工程、電機工程、電子工程、數學、物理或相關領域大學以上。 • 語言能力：能閱讀並撰寫英文技術文件與程式說明。 2. 必備技術能力 2.1 電腦視覺與影像處理技術 • 熟悉 OpenCV 函式庫應用與開發，包括圖像預處理、特徵偵測與描述、比對與幾何轉換、影像分割、濾波與變換、影像分析與統計。 • 熟悉物件偵測與追蹤技術，包括 Haar Cascade、HOG + SVM、KCF、CSRT、MOSSE 等演算法。 • 具備深度學習物件偵測前後處理整合經驗，如 YOLO、SSD、Faster R-CNN。 2.2 演算法設計與優化能力 • 具備演算法開發與數學基礎分析能力，包括線性代數、機率統計、演算法複雜度分析。 • 熟悉演算法效能調整與優化 (記憶體管理、多執行緒等)。 • 具備設計客製化影像辨識與視覺應用演算法經驗。 • 熟悉硬體加速技術 (SIMD、CUDA、OpenCL) 或具相關經驗者佳。 2.3 軟體開發與實作能力 • 熟悉 Python (OpenCV, NumPy, Scikit-image) 與 C++ (OpenCV C++ API, STL, Boost) 開發技術。 • 具備跨平台 (Windows / Linux) 開發經驗。 • 具備模組化、可維護、易擴充的程式設計能力。 2.4 機器學習與深度學習應用 (加分條件) • 具備機器學習基礎與實作經驗。 • 熟悉深度學習框架 (PyTorch、TensorFlow) 進行視覺辨識任務。 • 熟悉特徵工程、模型訓練、驗證與部署技術。 2.5 工程整合與部署能力 • 熟悉 Docker 環境建置與部署。 • 具備 Git 版本控制與 CI/CD 流程概念。 • 能撰寫技術文件與操作手冊。 三、工作職責 • 開發並實作各類影像處理與電腦視覺演算法。 • 根據專案需求設計影像特徵抽取、比對與分析演算法。 • 整合物件偵測、追蹤與視覺辨識系統。 • 撰寫演算法單元測試、效能驗證與優化。 • 配合團隊進行演算法模組化、文件化與維護管理。 • 協助系統整合、部署與現場測試支援。 四、人格特質與工作態度 • 具備邏輯思考與問題分析能力。 • 對電腦視覺與演算法研發充滿熱忱。 • 具備良好團隊合作與溝通能力。 • 能獨立作業並承擔技術挑戰。

敘薪 依據 工作能力與績效表現 每季績效獎金 工作內容： 1. 客戶需求計畫書撰寫 2. 專案計劃執行協助 3. 與客戶討論需求內容、制定文件 4. 產品型錄、手冊、功能書等制定 技能需求 1. 有執行過專案、撰寫過專案計劃書 2. 熟悉某一種繪圖軟體工具, 如 draw io 3. PPT、Word, excel製作 4. 個性主動、善於溝通與要求 需有專案管理、或專案執行等相關工作經驗一年以上 有專案管理相關證照者優先錄取

一、招募目標 本次招募目標為 深度學習技術工程師 ，專責於AI辨識與聲音辨識模型的端到端開發、優化與部署。此職務需具備深厚的 AI 模型設計、演算法理解、C++/Python程式開發能力與部署最佳化實務經驗，並能應用 PyTorch 平台與 TensorRT 技術進行 AI 模型加速與產品化。 二、人才條件與技術能力要求 1. 基本條件 • 工作經驗：至少 2 年以上深度學習、AI 模型開發與部署相關經驗。 • 學歷要求：人工智慧、資訊工程、電機電子、數學或相關科系大學以上。 • 語言能力：英文閱讀與技術論文理解能力，能解讀頂級 AI 會議論文 (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICASSP 等)。 2. 必備技術能力 2.1 AI 模型訓練與開發能力 • 具備完整 AI 模型開發生命週期經驗，包括資料收集與清洗、增強、特徵工程、模型設計與評估。 • 熟悉AI辨識技術：YOLO、Faster R-CNN、FaceNet、ArcFace、OpenPose。 2.2 PyTorch 平台操作能力 • 熟悉 PyTorch 平台的模型建構、訓練、參數調整與測試。 • 能管理模型版本、績效比對與 API/SDK 產出整合。 2.3 TensorRT 最佳化與部署能力 • 將 PyTorch/TensorFlow 模型轉 ONNX 並最佳化 TensorRT Engine。 • 設定 Batch Size、Memory Allocation 與精度控制。 • 部署於 NVIDIA GPU 平台 (RTX, Jetson, Orin)，整合 C++/Python 應用。 2.4 C++ 與 Python 雙語言開發能力 • 精通 C++ (STL、Boost、C++11/14/17)，記憶體管理與效能最佳化。 • 熟悉 CMake、Makefile 建置流程。 • 精通 Python (PyTorch, TensorFlow, OpenCV, librosa)，多執行緒與異步處理。 2.5 研究導向與新技術導入能力 • 主動追蹤最新 AI 模型與研究成果。 • 具備閱讀與實作頂級論文模型能力。 • 能快速將論文技術轉化為產品應用。 三、工作職責 • 主導影像與聲音辨識模型設計、訓練與優化。 • 操作 PyTorch 平台完成模型建構與管理。 • 將模型最佳化並透過 TensorRT 加速部署至 NVIDIA 硬體。 • 建立 C++ 與 Python 應用層整合方案。 • 持續探索與導入最新 AI 模型與技術。 • 撰寫技術文件、測試報告與最佳實踐指引。 四、人格特質與工作態度 • 熱衷於解決技術挑戰與持續精進。 • 具備團隊合作與技術分享精神。 • 具備良好問題分析與系統性解決能力。 • 對 AI 技術充滿熱忱，願意投入新技術研究與落地實作。

一、職務名稱 嵌入式系統設計工程師（Embedded System Design Engineer） 二、職務描述 本職位負責邊緣運算裝置的系統設計與功能實現，專注於中階與應用層開發，包括系統設計、Middleware 整合、功能服務開發及影像串流應用整合 三、工作內容 1. 系統應用與中介軟體設計 - 開發嵌入式裝置應用與 Daemon 服務 - 整合儲存、網路通訊、IO 功能 - 開發影像處理與串流服務 2. 系統架構規劃與優化 - 參與系統架構設計 - 多執行緒、事件驅動與資源管理設計 - 優化系統效能與記憶體管理 3. RTOS 應用與系統行為設計 - 基於 RTOS 設計 Task、Semaphore、Queue 等系統行為 - 確保即時性與可靠性 4. 影像與串流應用開發 - 開發 RTSP/RTP/HTTP/MQTT 串流協定應用 - 攝影機影像擷取與封包設計 - 邊緣 AI 功能與事件觸發開發 5. 跨部門技術協作 - 與硬體、AI、雲端、應用團隊整合解決方案 四、技術能力要求 影像與串流技術經驗 - IP Camera 或 AI Camera 相關開發經驗 - RTSP、RTP、RTMP、HTTP MJPEG、HLS 等協定應用 - H.264、H.265、MJPEG 編解碼與封裝技術 - TCP/IP、UDP 網路傳輸基礎 系統架構與設計能力 - 系統架構設計與規劃能力 - 資源分配、效能優化、穩定性設計 - 跨模組整合與問題解決能力 Core Skills (核心技能): Advanced Embedded Systems (高階嵌入式系統): RTOS experience: FreeRTOS, Zephyr DMA, interrupts, low-level driver development AI on Edge Devices (邊緣 AI 運算): Experience with TFLite, TensorRT, Arm NN 熟悉 TFLite、TensorRT 或 Arm NN 等邊緣 AI 框架 Skills in quantization, model compression 能進行模型量化與壓縮優化 Computer Vision (電腦視覺): Knowledge of depth sensing, face detection, object tracking 熟悉深度感測、人臉偵測與物件追蹤 Real-time tuning with YOLOv5/v8, OpenVINO, MediaPipe 熟悉即時視覺處理工具，如 YOLO、OpenVINO、MediaPipe Hardware Integration (硬體整合): Working with MIPI-CSI, USB/UVC camera pipelines 有整合 MIPI-CSI 或 USB/UVC 相機的經驗 Sensor integration: IMU, ToF, LIDAR 整合感測器如 IMU、ToF、LIDAR System Design (系統設計): Board bring-up, bootloaders, FOTA 系統啟動、Bootloader 設計與無線韌體更新（FOTA） Security: Secure boot, encryption, TPM 熟悉安全機制（Secure Boot、加密、TPM） Project Management (專案管理): Leading AI module integration with cloud/edge systems 主導 AI 模組與雲端／邊緣系統的整合 Reviewing and mentoring junior engineers 能夠指導與審查初級工程師的程式碼 Toolchain Expertise (開發工具鏈): Experience with CMake, Yocto, Buildroot, Docker 熟悉嵌入式開發流程與工具（CMake、Yocto、Buildroot、Docker） Skilled in oscilloscope, multimeter, camera debug tools 精通使用示波器、萬用電表與相機偵錯工具 五、人格特質與工作態度 - 良好跨部門溝通能力 - 獨立解決技術挑戰能力 - 注重設計品質與系統穩定性 - 持續學習與成長動力

AI 技術支援工程師 - 提供客戶偵錯服務和技術支援 - Linux 主機安裝 部署軟體 - 熟悉 Linux Ubuntu 指令操作 - 軟硬體環境建置、系統軟體部署 - 可自行組裝電腦、安裝作業系統等 - 撰寫系統使用手冊 - 內部產品QC 測試驗證 - 客戶端系統建置與安裝 人才條件與技術能力要求 1. 基本條件 • 工作經驗：至少 2 年以上系統管理、技術支援或軟體部署相關經驗。 • 學歷要求：資訊工程、電機電子、資管、數學或相關科系大專以上。 • 語言能力：具備閱讀與撰寫英文技術文件的能力。 2. 必備技術能力 2.1 Linux (Ubuntu) 系統管理與除錯能力 • 熟悉 Ubuntu / Linux 作業系統環境操作，包括檔案系統管理、權限設定與用戶管理。 • 套件管理 (apt、dpkg) 與系統升級維護。 • 網路配置與錯誤排除 (ip, ifconfig, netplan)。 • 系統日誌查詢與分析 (journalctl, dmesg, syslog)。 • 常用指令 (grep, find, ps, top, systemctl) 及 bash 自動化腳本撰寫。 • 具備系統資源監控與效能調校經驗。 2.2 Docker 環境建置與部署能力 • 熟悉 Docker 容器技術與部署實務，包括 Dockerfile 與 docker-compose 設計。 2.3 影像辨識系統經驗 (加分條件，但具體經驗要求) • 曾參與或維護影像辨識或電腦視覺應用專案，如 OpenCV、YOLO、TensorFlow、PyTorch。 • 具備影像處理、物件偵測、影像推論環境部署經驗。 • 能協助客戶端環境部署、模型整合與驗證工作。 三、工作職責 • 協助專案團隊在 Linux 環境進行軟體安裝、設定與測試。 • 建置與管理 Docker 部署環境，確保系統可正常運作。 • 協助客戶端部署影像辨識或其他應用服務，提供技術支援與測試驗證。 • 進行資料庫連線設定、指令除錯與效能調整。 • 支援現場或遠端客戶技術諮詢、問題排查與解決建議。 • 撰寫部署手冊、操作指南與技術紀錄文件。 四、人格特質與工作態度 • 具備積極主動的問題解決能力。 • 良好技術溝通與客戶協作能力。 • 能快速學習並適應多元技術環境。 • 願意接受挑戰與承擔技術支援責任。

歡迎具備AI 技術實作、理論推導、有熱忱投入 AI 產品開發的朋友，加入本團隊！ 工作技能要求 * 具備 LlaVA or Video LLM 或相關視覺大語言模型等，模型訓練與資料處理的相關經驗 * 具備 transfer learning 的能力 * 具備 AI模型壓縮量化與剪枝 （AI model compression, quantization and pruning capabilities）的能力 .工作技能要求 1. 會使用 PyTorch 與 Tensorflow 訓練框架 2. 熟習 LLama、Yolo、LlaVA 等深度學習模型使用經驗 3. 熟悉程式語言：C/C++, Python 4. 具備 Nvidia Jenson , Tensor RT ,C++ 實作經驗 5. 在學期間修過 電腦視覺、影像處理等課程 7. 畢業科系: 資訊或理工相關科系, 專題或畢業論文與AI 影像辨識相關 敘薪依據經驗與能力水準調整

外包 程式設計 工作內容 -Android in Java 1. 使用 JAVA在Android Studio下用MVVM開發 APP應用功能 2. 應用 JDK、Android SDK 3. 多執行緒，檔案系統、網路傳輸 4. 整合外部設備 Restful API、SDK 5. 整合 Google API/SDK 技術能力要求 1. 熟悉JAVA語言，對JAVA基礎有深入的理解 2. 有JAVA開發APP經驗，使用Android studio，熟悉MVVM架構 3. 應用 JDK、Android SDK 4. 熟悉正則，會做資料驗證，能將UI、UX融入設計 5. 有除錯經驗 6. 網路傳輸資料、與後端平台同步 7. 多執行緒，檔案系統、網路傳輸 背景與條件 1.資管、應數、資工、資訊、工程 等相關科系背景為佳 2.需會在Android Studio環境下使用JAVA開發MVVM架構的APP 3.至少 5 年 Android 或 APP 前端程式設計開發經驗

歡迎身分：在校生（大四／碩二） 實習期間：114年第1學期~第2學期 每週上班：週一至週五:至少四天 (五天加分) 公司提供實務操作及每週工作執行計劃，實務經驗累積與紮根，快速進入職場適應與成長　 實習期間提供薪資，並設有階段考核與回饋機制 表現優異者有轉正機會 ● AI Agent, LLM 應用程式開發 經驗與技能要求 1. 具備大型語言模型（如 GPT, DeepSeek, LLaMA) , NLP 等應用開發與優化經驗 2. 應用RAG及指令微調(Instruction Fine-Tuning)之技術，強化LLM生成品質，Vector Database 應用與優化 3. 使用LangChain、LangGraphy 部署 4. 使用 Flutter or React Native or 其他跨OS 工具開發 APP 5. 開發 跨平台 Agent APP 應用程式 6. 畢業論文或產學研究需與 LLM 應用相關 7. 畢業科系：資工、工程、應數等相關背景為佳 平日到班五天 月薪敍薪;其餘另議 敘薪依據經驗與能力水準調整

實習期間：114年第1學期~第2學期 每週上班：週一至週五:至少四天 (五天加分) 公司提供實務操作及每週工作執行計劃，協助你快速進入職場適應與成長 實習期間提供薪資，並設有階段考核與回饋機制 表現優異者有轉正機會 一、招募目標 本次招募目標為 深度學習技術工程師 ，專責於 影像辨識與聲音辨識模型的端到端開發、優化與部署。此職務需具備深厚的 AI 模型設計、演算法理解、C++/Python程式開發能力與部署最佳化實務經驗，並能應用 PyTorch 平台與 TensorRT 技術進行 AI 模型加速與產品化。 二、人才條件與技術能力要求 1. 基本條件 • 工作經驗：影像辨識深度學習、AI 模型開發與部署相關經驗。 • 學歷要求：人工智慧、資訊工程、電機電子、數學或相關科系大學以上。 • 語言能力：英文閱讀與技術論文理解能力，能解讀頂級 AI 會議論文 (CVPR, ICCV, NeurIPS, ICASSP 等)。 2. 必備技術能力 2.1 AI 模型訓練與開發能力 • 具備完整 AI 模型開發生命週期經驗，包括資料收集與清洗、增強、特徵工程、模型設計與評估。 • 熟悉影像辨識技術：YOLO、Faster R-CNN、FaceNet、ArcFace、OpenPose。 2.2 PyTorch 平台操作能力 • 熟悉 PyTorch 平台的模型建構、訓練、參數調整與測試。 • 能管理模型版本、績效比對與 API/SDK 產出整合。 2.3 TensorRT 最佳化與部署能力 • 將 PyTorch/TensorFlow 模型轉 ONNX 並最佳化 TensorRT Engine。 • 設定 Batch Size、Memory Allocation 與精度控制。 • 部署於 NVIDIA GPU 平台 (RTX, Jetson, Orin)，整合 C++/Python 應用。 2.4 C++ 與 Python 雙語言開發能力 • 精通 C++ (STL、Boost、C++11/14/17)，記憶體管理與效能最佳化。 • 熟悉 CMake、Makefile 建置流程。 • 精通 Python (PyTorch, TensorFlow, OpenCV, librosa)，多執行緒與異步處理。 2.5 研究導向與新技術導入能力 • 主動追蹤最新 AI 模型與研究成果。 • 具備閱讀與實作頂級論文模型能力。 • 能快速將論文技術轉化為產品應用。 三、工作職責 • 主導影像與聲音辨識模型設計、訓練與優化。 • 操作 PyTorch 平台完成模型建構與管理。 • 將模型最佳化並透過 TensorRT 加速部署至 NVIDIA 硬體。 • 建立 C++ 與 Python 應用層整合方案。 • 持續探索與導入最新 AI 模型與技術。 • 撰寫技術文件、測試報告與最佳實踐指引。 四、人格特質與工作態度 • 熱衷於解決技術挑戰與持續精進。 • 具備團隊合作與技術分享精神。 • 具備良好問題分析與系統性解決能力。 • 對 AI 技術充滿熱忱，願意投入新技術研究與落地實作。 平日到班五天 月薪敍薪;其餘另議 敘薪依據經驗與能力水準調整

實習期間：114年第1學期~第2學期 每週上班：週一至週五:至少四天 (五天加分) 公司提供實務操作及每週工作執行計劃，協助你快速進入職場適應與成長 實習期間提供薪資，並設有階段考核與回饋機制 表現優異者有轉正機會 * 具備VLM 模型開發與驗測的經驗 * 具備能獨立完成資料處理、模型訓練等能力 * 具備 transfer learning 的能力 * 具備 AI模型壓縮技術-量化(Quantization) 的能力 * 具備 LlaVA 或 Video LLM 的實作經驗 .工作技能要求 1. 會使用 PyTorch 與 Tensorflow 訓練框架 2. 熟習 LLM、Yolo 等深度學習模型使用經驗 3. 熟悉程式語言：C++, Python 4. 具備 Nvidia Jenson , Tensor RT ,C++ 實作經驗 5. 畢業論文或專題 需與VLM 相關的研究 6. 在學期間修過 電腦視覺、影像處理等課程 7. 畢業科系: 資訊或理工相關科系, 專題或畢業論文與AI 影像辨識相關 平日到班五天 月薪敍薪;其餘另議 敘薪依據經驗與能力水準調整

實習期間：114年第1學期~第2學期 每週上班：週一至週五:至少四天 (五天加分) 公司提供實務操作及每週工作執行計劃，協助你快速進入職場適應與成長 實習期間提供薪資，並設有階段考核與回饋機制 表現優異者有轉正機會 Web in React.js 前端工作內容 1. 開發Web 頁面前端軟體功能 2. 串接後端RESTful API，前後端分離Json格式通訊 3. 使用 HTML5, CSS3, JavaScript, ES6, React(使用ES6的class), Redux, Router, Ant Design, D3 開發 Single Page Applications，注重資料格式的驗證和例外的處理機制 4. React Native APP 開發 5. Test Case 撰寫 6. UI 與軟體功能設計 技術能力要求 1. 熟悉 JavaScript ES5, HTML, CSS, ES6 2. 熟悉 React, Redux, Router, Ant Design, D3 等 js library 3. 有串接 Restful API, websocket 經驗 4. 有 bootstrap 或 Ant Design 使用經驗 5. 有 webpack, Git 使用經驗 6. React Native APP 開發 平日到班五天 月薪敍薪;其餘另議 敘薪依據經驗與能力水準調整

實習期間：114年第1學期~第2學期 每週上班：週一至週五:至少四天 (五天加分) 與學校簽訂實習合約 Core Skills (核心技能): Basic Electronics & Hardware (基礎電子與硬體): Understanding of GPIO, I2C, SPI, UART 熟悉 GPIO、I2C、SPI、UART 等通訊介面 Experience with camera modules (例如：OV5640, Arducam) 有使用過常見的相機模組經驗（如 OV5640、Arducam） Embedded Programming (嵌入式程式設計): Programming with C/C++ on ESP32, STM32, or similar platforms 使用 C/C++ 於 ESP32、STM32 等平台開發經驗 Familiarity with Arduino, MicroPython, PlatformIO 熟悉 Arduino、MicroPython、PlatformIO AI Basics (人工智慧基礎): Basic knowledge of classification, object detection 基本的機器學習概念（分類、物件偵測） Exposure to TensorFlow Lite, OpenCV 有使用 TensorFlow Lite 或 OpenCV 的經驗 Debugging & Testing (除錯與測試): Understand use of logic analyzer, oscilloscope 基本操作邏輯分析儀、示波器 Use of serial console, firmware flashing tools 熟悉序列埠工具與韌體燒錄工具 Tools (工具): Basic knowledge of Git, Linux CLI 熟悉 Git 與 Linux 指令列操作 (Optional) Familiarity with Jupyter, MATLAB 具備 Jupyter 或 MATLAB 使用經驗為佳

embedded 軟體設計 剛畢業者須於畢業專題 做過 embedded 系統開發 有工作經驗者 須有相關embedded 設計經驗 1技能需求 Core Skills (核心技能): Basic Electronics & Hardware (基礎電子與硬體): Understanding of GPIO, I2C, SPI, UART 熟悉 GPIO、I2C、SPI、UART 等通訊介面 Experience with camera modules (例如：OV5640, Arducam) 有使用過常見的相機模組經驗（如 OV5640、Arducam） Embedded Programming (嵌入式程式設計): Programming with C/C++ on ESP32, STM32, or similar platforms 使用 C/C++ 於 ESP32、STM32 等平台開發經驗 Familiarity with Arduino, MicroPython, PlatformIO 熟悉 Arduino、MicroPython、PlatformIO AI Basics (人工智慧基礎): Basic knowledge of classification, object detection 基本的機器學習概念（分類、物件偵測） Exposure to TensorFlow Lite, OpenCV 有使用 TensorFlow Lite 或 OpenCV 的經驗 Debugging & Testing (除錯與測試): Understand use of logic analyzer, oscilloscope 基本操作邏輯分析儀、示波器 Use of serial console, firmware flashing tools 熟悉序列埠工具與韌體燒錄工具 Tools (工具): Basic knowledge of Git, Linux CLI 熟悉 Git 與 Linux 指令列操作 (Optional) Familiarity with Jupyter, MATLAB 具備 Jupyter 或 MATLAB 使用經驗為佳

職務簡介： 我們正在尋找熱愛挑戰、具備C++與Qt專業技能的全端軟體工程師，加入我們的技術團隊，參與智慧AI平台的核心開發工作。此職位將負責前端操作介面與後端系統邏輯的設計與實作，並整合AI影像辨識、語音辨識及事件管理功能，打造高效且智慧化的安防解決方案。 工作內容： • 使用 Qt / C++ 開發跨平台桌面與嵌入式設備的操作介面（GUI）。 • 設計並實作管理系統，包含資料儲存、檢索、回放與報表功能。 • 整合 AI 模型推論結果 • 開發並維護 API 介面，支援第三方系統與雲端平台串接。 • 優化系統效能，確保邊緣設備環境下的穩定與高效運行。 • 協助技術文件撰寫與系統維護。 技能需求： 必備條件： • 精通 C++11 / C++14 / C++17，具備扎實的程式設計能力。 • 熟悉 Qt Framework： • 熟練 Qt Widgets 與 Qt Quick / QML。 • 具備跨平台開發經驗（Windows / Linux / Embedded Linux）。 • 熟悉資料庫操作（SQLite 或 PostgreSQL或Mongo DB）。 • 具備 API 設計與串接經驗（RESTful / WebSocket / gRPC）。 • 熟悉多執行緒與非同步程式設計（QtConcurrent / QThread）。 • 熟悉版本控制工具 Git。 加分條件： • 有 AI 模型推論整合經驗。 • 熟悉嵌入式系統開發（Yocto / ARM-based devices）。 • 有 UI/UX 設計經驗者佳。 • 熟悉 DevOps 流程、自動化建置（CMake / Docker）。 我們希望你： • 具備良好的問題解決能力與邏輯思維。 • 樂於學習新技術，能在新創環境中主動探索最佳解決方案。 • 具備良好的團隊合作與溝通能力，能跨部門協作。 至少具備二年以上的 C++ / Qt 產業應用程式設計經驗 應徵方式： 請將您的履歷、自我介紹、相關作品集或GitHub，email 至本司職位聯絡人 郵件標題：「應徵 C++ / Qt 全端工程師_姓名」