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We are looking for a Software Engineering Team Lead to join our technology team and help shape the systems that support our fast-growing e-commerce business. This role is ideal for someone with at least 5 years of software development experience and a strong interest in team leadership, scalable systems, and cloud technologies. Responsibilities: 1. Design and develop internal systems that support business operations and meet employee needs 2. Work closely with business and operations teams to understand requirements, define clear specifications, and ensure smooth project delivery 3. Lead and support a team of engineers, sharing knowledge and promoting best practices in software development 4. Build scalable and reliable solutions using cloud services such as AWS or Google Cloud 5. Monitor system performance, troubleshoot issues, and make improvements as needed 6. Follow development guidelines, ensure testing coverage, and maintain code quality 7. Oversee ongoing system maintenance and optimization to support daily operations Requirements: 1. 5+ years hands-on experience in software development 2. Proficiency in at least one object-oriented programming language such as Java, Python, C++, or C# 3. Experience with cloud platforms like AWS, Google Cloud, or similar 4. Strong communication skills and the ability to collaborate across teams 5. Proven ability to lead or mentor engineers in a team environment 6. Comfortable working in a fast-paced e-commerce setting and open to learning new tools and technologies Technologies we used but are not limited to: 1. Frontend: HTML, JavaScript 2. Backend: Ruby on Rails, Python 3. Database: MySQL 4. Cloud Computing Services: AWS, GCP

這是一個讓「資料真正能被 AI 使用」的工程角色。資料能不能被 AI 使用，關鍵不在模型，而在資料是否準備好。這個角色，正是把「只是存在的資料」，轉化為系統與 AI 能長期使用的關鍵。在我們的 AI 服務中，並不是資料一上雲，AI 就能直接使用。實務上，客戶的資料往往來自不同系統、不同格式、不同資料庫，如果沒有被妥善整理、結構化與串接，後續的資料清洗、分析與 AI 應用都無法穩定運作。在完成環境與系統遷移後，你將接手這些已上雲或準備上雲的資料與系統，負責把它們整理成「可以被系統與 AI 穩定使用」的資料結構與流程。一、我們如何定義這個角色的「成果」-----------------------------------------------------------------------------------------在這個職位中，你的成果不在於寫了多少程式碼，而在於你是否能：◆將分散、雜亂、格式不一的資料，整理成結構清楚、可被系統與 AI 使用的資料形態◆選擇合適的資料庫與資料儲存方式，讓資料在效能、擴充性與維運成本之間取得平衡◆設計穩定、可維運的資料串接與資料流，讓後續系統與 AI 能持續使用這些資料，而不是一次性處理當資料不再是 AI 專案的阻礙，而成為可長期使用的資產，就是這個角色最具體的成果。二、你在這個角色中，實際承擔的責任-----------------------------------------------------------------------------------------你將作為團隊中最理解「資料如何從系統流向 AI」的工程師，負責：◆資料整理、清洗與結構化 將客戶既有資料整理成清楚、可被系統與 AI 使用的結構。◆資料庫選型與設計 根據資料特性與使用情境，選擇並設計合適的資料庫與儲存方式。◆資料流與串接流程設計 將需求轉化為完整的資料流程，設計穩定、可維運的資料串接方式。◆系統與資料整合 整合不同來源的資料與系統，確保資料在流程中正確流動。◆與基礎架構與 AI 團隊協作 與雲端基礎架構工程師、AI 與資料團隊協作，確保資料可被順利銜接與使用。◆問題分析與流程優化 當資料流程出現瓶頸或問題時，能分析原因並提出具體改善方案。這是一個需要整合思維、也需要實際落地能力的工程角色。三、工作方式與角色定位-----------------------------------------------------------------------------------------你不只是負責「把資料接起來」，而是需要理解資料從哪裡來、會被怎麼用、未來會不會長大。在專案中，你會經常需要：◆把模糊的需求轉化為清楚的資料流程◆說明為什麼選擇某種資料庫或設計方式◆在可維運性與效能之間做出工程判斷這不是資料架構師或技術主管職，你不需要負責公司整體資料策略；但在你負責的專案中，你的資料與整合判斷會被高度依賴。四、到職後的前 6 個月，我們期待你做到的事-----------------------------------------------------------------------------------------第 1～2 個月：理解資料與系統現況熟悉公司 AI 服務流程，理解常見的客戶資料來源、格式與系統架構。第 3～4 個月：獨立設計與實作資料流程能獨立完成資料整理、資料庫選型與基本資料流設計，並實際落地。第 5～6 個月：穩定交付並持續優化讓你負責的資料流程穩定運作，並能提出具體可行的優化建議。五、在這個角色中，你能為自己累積的未來-----------------------------------------------------------------------------------------在這裡，你會累積的是一種非常關鍵、也非常稀缺的能力：把「人看得懂、系統跑得動、AI 用得起來」的資料流程真正做出來。你會越來越清楚：◆不同資料庫與資料結構的取捨◆資料流程設計對 AI 應用的實際影響◆如何讓資料不只是一次性使用，而是長期可維運這些經驗，會成為你在資料工程、系統整合與 AI 專案中持續成長的重要基礎。六、你所需具備的條件-----------------------------------------------------------------------------------------▼必要條件：◇具備資料處理、清洗與結構化的實務經驗◇熟悉至少一種資料庫，並理解不同資料庫的使用情境◇具備資料流與系統整合的設計思維◇能將需求轉化為清楚的流程與結構◇2 年以上相關實務經驗▼加分條件：◇具雲端平台（AWS / GCP / Azure）資料服務經驗◇具備與 AI 或資料分析專案合作經驗七、如果符合以下情況，這個角色可能不適合你-----------------------------------------------------------------------------------------如果你只想專注單一資料庫或單一技術，不太希望處理跨系統、跨資料來源的整合問題，或不願意在資料設計階段承擔判斷責任，那麼這個角色可能與你的期待不太相符。八、評價與報酬制度-----------------------------------------------------------------------------------------我們不採年功序列制度，評價與回饋的核心基準是你實際創造的成果與專業價值。◆績效評估：每 3 個月一次◆升遷評估：每 6 個月一次到職時的職級為 Grade 3，包含基本薪資與 1 個月年終獎金的年薪範圍為 NT$ 715,000 ～ NT$ 884,000。若公司獎金（Corporate Bonus）全額達成，最高年薪可達 NT$ 880,000 ～ NT$ 1,088,000。詳細內容請參閱公司的人事評價制度頁面。★應徵方式說明-----------------------------------------------------------------------------------------本職缺僅接受透過 田中系統人才招募網站 填寫應徵表單者，才會進入審核與後續聯繫流程。請務必點選下方連結，前往我們的招募網站並完成該職缺的表單填答：→【人才招募網站】→【本職缺應徵】僅於人力平台投遞履歷者，將不另行通知或聯繫，敬請見諒。

這是一個讓 AI 專案「能開始」的工程師角色。你會負責在 AI 專案前期，扮演協助團隊判斷「是否具備執行條件」的關鍵工程角色，負責把現實世界中複雜的地端環境，轉化為後續能夠順利推進的技術基礎。我們正在開發企業級 AI 服務，協助客戶運用自身資料，透過 AI 服務，解決實際業務問題。但在真正使用 AI 之前，往往有一個更現實、也更關鍵的前置條件：客戶的資料，必須先處於一個能被雲端與 AI 使用的狀態。實務上，這些資料可能分散在地端主機、舊系統、不同網段，如果沒有經過正確的環境評估與遷移，後續的資料整理、清洗與 AI 應用都無法展開。一、我們如何定義這個角色的「成果」-----------------------------------------------------------------------------------------在這個職位中，你的價值不在於「用了多少雲端服務」，而在於你是否能：◆正確評估客戶的地端環境與限制條件◆判斷哪些系統與資料可以上雲、該如何遷移◆協助完成資料與系統的雲端化，讓後續資料處理與 AI 應用能順利進行我們重視的不是單一技術選項，而是你如何做出判斷、以及這些判斷在實際運作後，是否能成立。當原本因資料環境受限而無法啟動的 AI 專案，能因你的評估與遷移而順利進入資料整理與 AI 開發階段，那就是這個角色最具體、也最關鍵的成果。二、你在這個角色中，實際承擔的責任-----------------------------------------------------------------------------------------你將作為團隊中最熟悉「地端→雲端」這一段工程細節的人，負責：◆客戶環境評估與技術判斷 評估客戶地端主機、網路架構、作業系統與既有服務，判斷雲端化或遷移的可行性與風險。◆地端系統與資料的雲端化／遷移 協助將資料與系統從地端或混合環境遷移至雲端，包含必要的架構調整。◆網路與連線規劃 規劃網段、連線方式、防火牆與存取路徑，確保資料在遷移與使用過程中的安全與可用性。◆作業系統與服務層處理 處理 Linux 或 Windows Server 環境中的系統設定與服務調整，確保遷移後正常運作。◆基礎資安與存取控管 落實基本資安原則，避免在遷移與整合過程中留下明顯風險。◆與內部 AI／資料團隊協作 協助後續團隊理解資料來源、結構與限制條件，確保技術銜接順暢。這是一個需要獨立判斷，也需要為技術決策負責的角色。三、工作方式與角色定位-----------------------------------------------------------------------------------------你不會只是被指派一個「搬資料」的任務。在專案前期，你的評估結果會成為團隊判斷可行性與風險的重要依據。這不是架構師或技術主管職，你不需要負責公司整體雲端策略；但在你負責的客戶與專案中，你的工程判斷會被信任，也會被檢視。四、到職後的前 6 個月，我們期待你做到的事-----------------------------------------------------------------------------------------第 1～2 個月：熟悉環境與現況理解公司目前的 AI 服務流程，並熟悉常見的客戶地端環境與系統樣態。第 3～4 個月：開始獨立參與評估與遷移能參與或主導客戶環境評估，並實際執行資料或系統的雲端化／遷移作業。第 5～6 個月：成為前期關鍵工程角色在 AI 專案前期，能獨立提供技術判斷與建議，協助團隊做出可行決策。五、在這個角色中，你能為自己累積的未來-----------------------------------------------------------------------------------------在這裡，你會累積的是一種很稀缺的工程能力：理解 AI 專案之前，最困難、也最不容易被整理好的那一段現實世界。你會學會如何把分散、老舊、限制多的地端環境，轉化為能被雲端與 AI 使用的基礎架構，這會是你未來在雲端、基礎架構與 AI 專案中非常有價值的經驗。六、你所需具備的條件-----------------------------------------------------------------------------------------▼必要條件：◇熟悉 Linux 或 Windows Server 及其基本服務（例如 Email、File、DNS、網站主機）◇具備網路概念（網段、路由、防火牆、連線方式）◇有地端系統、主機或基礎架構實務經驗◇了解基本資安與存取控管概念◇能獨立分析環境並提出技術判斷▼加分條件：◇具雲端平台（AWS / GCP / Azure）實務經驗◇有系統遷移或混合環境經驗七、如果符合以下情況，這個角色可能不適合你-----------------------------------------------------------------------------------------如果你只希望在已經整理好的雲端環境中工作，不太希望接觸地端系統、舊環境或複雜限制；或不願意在專案前期承擔判斷責任，那麼這個角色可能與你的期待不太相符。八、評價與報酬制度-----------------------------------------------------------------------------------------我們不採年功序列制度，評價與回饋的核心基準是你實際創造的成果與專業價值。◆績效評估：每 3 個月一次◆升遷評估：每 6 個月一次到職時的職級為 Grade 3，包含基本薪資與 1 個月年終獎金的年薪範圍為 NT$ 715,000 ～ NT$ 884,000。若公司獎金（Corporate Bonus）全額達成，最高年薪可達 NT$ 880,000 ～ NT$ 1,088,000。詳細內容請參閱公司的人事評價制度頁面。★應徵方式說明-----------------------------------------------------------------------------------------本職缺僅接受透過 田中系統人才招募網站 填寫應徵表單者，才會進入審核與後續聯繫流程。請務必點選下方連結，前往我們的招募網站並完成該職缺的表單填答：→【人才招募網站】→【本職缺應徵】僅於人力平台投遞履歷者，將不另行通知或聯繫，敬請見諒。

職務內容 負責團隊內部署自動化與維運流程的規劃與最佳化 協助將核心產品或內部系統進行容器化，並部署至主流容器編排平台 設計、實作並優化持續整合與交付流程（CI/CD） 參與雲端平台上的基礎架構建置、監控與維運 主要使用語言：Go 或 Python（歡迎具備其中之一且樂於學習者）

Would you like to join one of the fastest-growing teams within Amazon Web Services (AWS) and shape the future of human-AI collaboration? Join us in helping customers across all industries to maximize the value and benefits of AWS Generative AI services while pioneering innovative AI agent solutions that transform how we work. As a Technical Account Manager (TAM) specializing in Generative AI in AWS Enterprise Support, you will play a crucial role in two transformative missions: guiding customers' AI initiatives across AWS's comprehensive AI/ML portfolio, and spearheading the development of collaborative AI agents that revolutionize TAM operations. This is not a sales role, but rather a unique opportunity to serve as both an AI transformation advisor and innovation leader, working with organizations ranging from start-ups to Fortune 500 enterprises. Within the Enterprise Support team, TAMs focusing on Generative AI contribute significantly to ensuring the success of key enterprise customers in their AI journey while also driving internal innovation. As a strategic expert, you'll architect AI solutions, guide technology adoption, and pioneer new ways for humans and AI to work together. This support extends from strategic planning to implementation guidance, while simultaneously developing internal AI agent solutions that showcase the art of possible in human-AI collaboration. Every day will bring new and exciting challenges on the job while you: Act as a strategic advisor for customers' Generative AI initiatives and internal AI agent innovation Lead technical discussions around AWS AI services including Bedrock, Claude, and Amazon Q. Make recommendations on AI architecture, security, cost optimization, and operational excellence Work with AWS AI/ML service teams to advocate for customer needs Participate in customer requested meetings (onsite or via phone) Work directly with AWS engineers to ensure rapid resolution of AI-related issues

Appaegis Inc. dba Mammoth Cyber is a Silicon Valley-based cybersecurity startup backed by top-tier venture capital. Founded by experienced entrepreneurs with multiple successful exits, we are building a new R&D team in Taipei and are looking for a Senior Software Engineer passionate about developing endpoint-oriented applications with strong integration into cloud services and web technologies. This role focuses on designing and developing software that runs on endpoints—including components that interact with browsers, proxy agents, or client-side services. Our products rely heavily on cloud service and web/network technologies, including modern frontend/backend development and API integration.We are seeking a highly motivated and experienced Senior Software Engineer with at least 3 years of development experience in one or more of the following languages: C++, Golang, or Node.js. The ideal candidate will have a passion for creating high-quality software and possess strong problem-solving skills. Additionally, knowledge of networking technologies, especially the operation of proxy servers, will be considered a plus.This position will be required to see out a project from conception to final product, requiring good organizational skills and attention to detail.Appaegis Inc. dba Mammoth Cyber provides competitive salary and benefit. As the tradition of Silicon Valley start-ups, all our employee are in our stock option plan. What You’ll Be Working On Design and develop applications that run on endpoints, such as browser-integrated components, proxy agents, or control interfacesIntegrate applications with cloud services for features such as authentication, data exchange, and real-time interactionWork on APIs and network communication layers with an understanding of common web protocolsTake ownership of features from concept to productionCollaborate with US-based teams on architecture design and participate in code reviews **Sorry we cannot hire foreigners due to local regulations.

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【Responsibilities 作為後端軟體工程師，您將參與開發與維護能夠承載高併發、大量交易的系統平台。工作內容涵蓋 RESTful API 的設計與實作，確保系統在高負載情況下依然穩定可靠。 在與團隊合作的過程中，您將參與技術討論、程式碼審查與問題排除，並在實作中累積經驗，逐步提升對高併發、高流量系統的掌握能力。 參與後端功能開發與單元測試，設計並打造穩定的 API 服務。協助排查日常技術問題，並在實務中逐步掌握高併發系統的開發經驗。透過容器化技術（如 Docker）實現應用部署，並參與雲端環境的維運與調整。協同團隊建置持續整合與部署流程，提升開發流程自動化與穩定性。協助進行系統診斷與效能優化，處理高流量下的服務穩定性挑戰。

公司介紹 這是一家橫跨多品牌、結合實體與數位服務的新型態集團，旗下涵蓋寵物照護、食品營養、銀髮健康照護與軟體研發等多元事業線，從品牌營運到工廠製造皆自有團隊。公司目前約 400+ 人規模，團隊平均年齡 30～40 歲，文化開放、重視實驗與快速迭代，技術與商業並重。你加入後，將有機會橫向協作不同品牌的專案，參與高流量電商平台與內部系統的品質把關，影響集團多條產品線的使用體驗。

2024 🐉打造的全新電商團隊🛒🏪工作內容：電子商務平台/網站的開發、維運及管理技術期待：Java 版本8 以上17 /21尤佳職位參與 集團內部大流量EC後台(Infra)系統技能期待使用： Kafka/Python/ AWS(AKS)加分高併發經驗，處理效能調教(每秒大QPS)期待具有分析/coach別人的能力使用JAVA 比重 70%以上；PHP/Python使用比重 10-20%作為電子商務的軟體工程師，您將參與開發和維護高併發、能夠處理大量交易的電子商務平台。您將與團隊合作，負責後端系統的設計和實作，特別是針對 RESTful API 的開發，確保其在高負載情況下能夠穩定運行。您將主要使用 Java、Python 或 PHP 來開發應用，並利用 Docker 進行容器化管理。您將參與系統在 AWS 或 GCP 雲平台上的部署，並學習如何使用 Kubernetes 進行自動化擴展。您還將協助設計並實施 CI/CD 流程，確保軟體能夠持續更新與部署。 職責： 撰寫和測試產品或系統開發程式碼，參與 RESTful API 的開發。與團隊成員合作，解決日常開發中的問題，並學習如何處理高併發系統。使用 Docker 進行應用容器化，並參與基於雲平台的部署和管理。參與並學習 CI/CD 流程的設計與實施。協助調查和解決系統問題，並學習如何處理高流量電子商務平台的挑戰。