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蓋亞資訊代理國際雲端服務(GCP、Ａzure、AWS、阿里雲)、雲端WAF/CDN、國際品牌憑證、網域等雲端服務 (1). 雲端服務應用，包含基礎服務操作、專案帳號管理與帳單帳號建立。 (2). 網域(Gandi)申請與憑證(Sectigo)建立作業。 (3). WAF/CDN基礎服務應用與網路狀況排查分析。 (4). G workspace / M365 障礙排除與教育訓練。(5). 其他主管交辦事項。

解決客戶應用技術問題，並記錄及回饋給相關單位撰寫系統操作手冊和相關文件處理客戶日常維護需求工作提供客戶及相關人員教育訓練支援相關測試工作執行專案事務及主管交辦事務並即時回報

1. 協助廠商與監造顧問間之介面交付時程管理與協調。2. 支援施工商提送之介面管理計畫審查與優化，協助召開會議。3. 整合施工廠商與外部機關，處理施工期間作業協調。4. 製作工地簡報與會議記錄，追蹤落實情形。5. 協助主管推動交辦任務，保障施工品質與安全。6. 合約期間至2027年底，參與國家級工程專案累積寶貴經驗。7. 本職務另補助每月專案津貼 7,500元。所需證照：工地主任, 乙級建築物室內設計技術士, 公共工程品質管理人員,其他條件限制：1. 土木、建築等相關規劃設計、施工規劃管理、營建法規、政府採購法令、預算編列與成本分析，及具工程類專案管理、預算管控、與公共工程、特種建築物、PowerPoint簡報及會議記錄製作相關經驗者優。2. 具建築師、室內設計或裝修工程管理乙級技術士、公共工程品管工程師、工地主任專業人員訓練等資格者優。3. 8年以上土木、建築工程施工管理或介面協調經驗。

職位簡介技術支援工程師需與客服中心專員及現場技術人員密切合作，提供技術支援、故障排除及系統維護，確保問題迅速解決並提升客戶滿意度。此職位主要負責提供第二級技術支援，要求具備良好的溝通能力、積極主動的問題處理態度，以及對及時解決問題的承諾。 主要職責 為Linux物聯網設備及後端服務提供第二級技術支援。排查並解決系統效能、連線能力及資料完整性相關問題。進行根本原因分析，識別並處理重複發生的技術問題。與跨職能團隊協作，上報並解決複雜技術問題。將故障排除步驟、解決方案及最佳實踐記錄至知識庫。協助測試與驗證軟體更新及新功能。 優先考慮的個人特質 責任感團隊合作精神正直誠信

我們正在尋找一位能運用 AI 工具＋流程自動化工具，協助客服團隊把大量人工流程（如審查、分類、回覆、資料整理）優化與自動化的人才。你將與產品、工程、Creator Support 團隊合作，讓客服作業更即時、更穩定、更高效率。這個角色 不需要寫 AI 模型，也不是工程師，但需要有能力把工具串起來、把流程拆開、把人工步驟變成自動化。 工作內容你將負責設計、開發並維運客服團隊需要的自動化與內部工具，包括但不限於： 1. 流程自動化（重點項目） 拆解客服／審查／工單流程，找出可自動化的步驟使用 no-code/low-code 工具（如 Zapier、n8n、Make、Zendesk automations）設計自動流程將 AI 工具導入流程（如 OpenAI Moderation、Vision AI 回傳結果 → 自動分類／判斷／通知）建立 AI-assisted workflow（AI預審 → 人工複審 → 自動回報／統計） 2. 內部工具與小型系統建置 建立簡單實用的內部工具（例如：審查紀錄、票券紀錄、工單查詢、 dashboard）設計用來減少人工處理時間的小工具或腳本（延遲檢查、版次比較、資料匯整） 3.優化日常客服作業流程 觀察客服團隊的作業瓶頸，提出流程改善＋工具方案與 CS Product Specialist 聯合開發改版需求（UAT / 流程設計） 4.跨部門整合與產品、工程、Creator Management、BI 合作，串接資料來源或 API管理自動化流程的維運、例外處理與使用回饋每月產出流程成效報告（例如：AI 預審命中率、人工減量、工時節省）

為機構客戶、開發者提供全生命周期支持，包括接入調試、問題診斷、交易異常處理及風控規則解讀。 建立客戶響應機制，主導重大技術故障的客戶溝通與解決方案落地，維護客戶信任。 收集機構客戶API使用過程中遇到的問題，協同運營、產品、開發團隊進行，包括接口穩定性監控、性能調優、故障排查及版本叠代管理，確保API服務高可用性。

1.資訊問題管理。2.資訊設備維運管理。3.廠商溝通協調。4.新型資訊設備評估驗證。薪資會依實際工作經歷核薪5.各項專案行程規劃。

即時應對與初檢線上問題：對線上異常進行初步診斷與檢傷分類，迅速評估影響範圍，結合歷史經驗、產品邏輯與用戶路徑，提供具操作性的修復建議與解決方案。確保系統穩定運行：主動監控產品全鏈路的運作情況，涵蓋交易、訂單、金流、通知等關鍵模組，確保高峰期（如雙 11、黑五）流量湧入時平台依然穩定，成為商家與 SHOPLINE 值得信賴的後盾。主導重大事故處理：擔任事故處理的第一線協調者，快速召集 RD、QA、MS 等相關團隊，有效控制影響範圍，確保問題處置流程落實並維持高標準的 SLA。追蹤問題復盤與改進：推動線上事故的事後檢討（Postmortem），確保跨部門團隊執行根因分析（Root Cause Analysis），追蹤與落實改善進度，降低問題重演的機率。資料導向的改善推手：善用歷史數據、Log 紀錄與埋點分析等工具追蹤問題線索，協助產品與工程團隊精準定位系統問題與瓶頸，持續提升平台的可用性與韌性。

在 Canner，我們正在打造突破性的 AI 與數據基礎架構解決方案，讓數據不再只是靜態資產，而是企業決策的核心動力。加入我們的研發團隊，你將參與開發和推動 Wren AI (https://github.com/Canner/WrenAI)。 Wren AI 是 Canner 的旗艦開源專案，讓大型語言模型 (LLM) 能夠直接查詢企業數據，為 AI Agent 提供精確的語意查詢能力。我們的開源庫已連續數週蟬聯 GitHub Top Trending，目前累積將近 10k+ 顆星，成為全球主流的 GenBI 解決方案。這代表了全球開發者對這項技術的高度認可與需求。 如果你熱衷於大規模 AI 應用，想與國際企業合作，服務全球使用者，學習跨國客戶需求與專業標準，這將是參與業界最前沿技術發展的絕佳機會。 職責 (Responsibilities) 作為客戶與使用者的技術支援窗口，接收、排查、診斷與解決與 Wren AI 平台／API 部分相關的技術問題 處理使用者透過 chat / email / ticket /遠端會議所反饋的問題，包括自然語言查詢錯誤、SQL 生成功能異常、圖表／報表顯示問題、API 回傳錯誤等 與研發 (Product / Engineering) 團隊協作，回報 bug，追蹤 issue，協助測試修復版本與新功能 撰寫與維護技術文件、常見問題 (FAQ)、教學指南 解決方案範本，以提升支援效率與品質 協助客戶完成產品 / 功能上線、部署流程及設定，包括資料來源連接 (databases, data warehouses etc.) 的配置與驗證，以及 AI model 的配置與驗證 在服務水平協議 (SLA) 範圍內追蹤與回覆客戶請求，確保問題得到及時回應與解決 分析支援案例中常見的問題類型與趨勢，提出改進方案，協助團隊提升產品穩定性與使用者體驗

1.新建、調整、應用產品參數Recipe2.影像分析和問題排除3.瑕疵內容和問題分析4.量測項目內容和問題分析5.功能測試和除錯6.製作相關報告7.線上設備維護。8.回覆客戶應用技術的問題，提供產品技術諮詢。9.提供客戶技術服務，外勤至客戶處裝檢儀器設備。