網頁設計、軟體程式設計、前端開發、後端開發、全部最新 346 筆接案案件

用於哪個行業：影音教學平台 細節說明：在public CMS 系統的二次開發，詳電洽

抓取網路下單的資料後,於另一平台進行下單

用於哪個行業： 金融科技 / 量化投資 / 財報分析 細節說明： 【專案背景】 我有 3 個股市財報 JSON 檔案（CompanyFinancialData.json、StockSummaryData.json、KeyRatios.json），包含大量的財務指標和歷史資料。需要將這些資料整理成結構化的資料表（CSV 格式）。 ⚠️ 重點：這是金融領域的專案，需要深度理解財報邏輯。 【專案目標】 將複雜的股市財報 JSON 資料，整理成 32+ 個結構化的資料表（CSV 格式）。 【我需要的不是「碼農」，而是「金融資料架構師」】 我希望合作夥伴能夠： ✓ 深度分析 JSON 的結構和邏輯 ✓ 發現資料之間的矛盾和問題 ✓ 提出合理的資料表設計建議 ✓ 跟我討論不同設計方案的優缺點 ✓ 解釋為什麼這樣設計 【專案分 3 階段】 階段 1：資料結構分析與設計建議 深度分析 3 個 JSON 的結構 找出所有可用的財報指標 分析資料之間的邏輯關係 提出資料表設計建議 產出：Data_Analysis_Report.md（10-15 頁） 時間：5-7 天 階段 2：討論與確認（包含在階段 1） 線上會議討論設計方案 根據我的決策調整設計 產出：Final_Table_Design.xlsx 時間：2-3 天 階段 3：程式開發 照著確認好的設計用 .NET Core 實作 產出：完整的專案程式碼 + 文件 時間：2-3 週 【必備條件】 ✓ 深度理解財報結構（ROE、ROIC、現金流量表等） ✓ 有處理過金融資料的經驗 ✓ 有資料建模經驗 ✓ .NET Core 開發能力 ✓ 溝通能力強，能清楚解釋技術決策 【理想背景】 → 券商/投信的資料工程師 → 量化交易的開發者 → FinTech 公司的後端工程師 → 財金所 + 資工背景的研究生 【請在提案中說明】 您的金融背景（處理過哪些金融資料？） 您的技術能力（.NET Core、資料建模經驗） 您對這個專案的初步想法 預計完成時間 詳細報價 總時間：3-4 週

用於哪個行業：床墊寢具銷售 細節說明：前端後端，串接金流及物流，還有第三方廣告軟體

哈囉你好, 我想要問一下, 有沒有開放長期合作? 我情況比較特殊, 我是住西班牙的工程師, 想要在這邊創業, 但因為我比較偏硬體, 我對SW的經驗不夠, 想找位有經驗的人協助, 不知道您有沒有興趣?

需求概述：需求名稱：資料庫維護 後端框架：Laravel（PHP） 前端：Blade Template（Laravel 內建） 資料庫：MySQL / MariaDB（實際版本可由工程師確認） 系統狀態：已上線營運中之既有系統 用於哪個行業：補教業之後台學費、課程管理系統 細節說明：目前已完成之資料庫目前偶有系統錯誤，需要修BUG及增加報表欄位。

你好 我們是公司(非接案公司) 目前有RD人力長期需求 主要有2個需求，以後端為主 1、客製化整案外包 2、公司現有產品線共同開發

A. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)之「廠商」獲取「台灣地區」及「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「外銷廠商」獲取「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分： (1) 針對台灣地區(第一階段)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對GoogleMap、FB、IG、小紅書、TikTok等五個平台發出評論。 (2) 針對大陸地區(第二階段加入之項目)之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對小紅書、TikTok等平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1-2億新台幣，第二階段保守預估年營業額新台幣3億以上。 三、 合作報酬(以承攬開發及維運為前提)： 1. 每月紅利分配：月純淨利之20%。 2. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元新台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 3. 前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付費用4萬元新台幣。(維運期間每月新增3行業) 四、 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 B. 能力需求：誠徵精通以下範疇並具實際經驗之合作夥伴或團隊 一、 按前端(B端)及AI需求爬取及彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、 amazon.....之內容： 1. 核心技能與經驗： (1) Python或其他爬蟲相關程式語言，至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 (2) 閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 (3) 理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 (4) 依據現有流程圖為主軸進行程式設計，獨立分析與補充細節，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 (5) Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並根據需求選擇合適工具。 (6) 基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 (7) 示警細節與機制、監測平台。 (8) FB/IG自動化創建帳號養、養帳號能力。 (9) VPN上網技術及本系統反爬蟲規劃能力。 (10) 具全端程式及維運能力。 2. 社交媒體爬蟲專長： (1) 爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）。 (2) 熟悉各大社交媒體平台限制規避技巧，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (3) 處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 (4) 以GraphQL 獲取資料。 3. WhatsApp： (1) 爬取amazon消費者相關資料。 (2) 以WhatsApp帳號發送訊息至messenger。 4. 以FB及IG帳號獲取除FB及IG內容外之「該特定受眾群之資訊及特性」。 二、 自然語言處理（NLP）與語言學，包括： 1. 語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解、語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 2. 有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 三、 AI 及大型語言模型（LLM）知識，包括： 1. Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 2. 模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並以設計之 prompt 避免問題。 3. 以Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 4. Prompt 設計與優化技巧： (1) 精確性（Precision）：以簡單、明確的語言表達需求。 (2) 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 (3) 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表格。 (4) 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 5. 程式設計與 API 整合： (1) Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 (2) 撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 (3) 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 6. 資料分析與評估： (1) 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 (2) 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 7. 領域知識（Domain Knowledge）： (1) 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 (2) 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 8. 版本控制與協作： (1) 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼。 (2) Git / GitHub。 (3) HACKMD：技術文件撰寫、記錄進度 （Prompt、流程） 、設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量： (1) 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 (2) 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 四、 資料庫系統設計、優化、與管理 (1) 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，設計資料結構與索引，針對大規模資料儲存與查詢的優化。 (2) 熟悉Linux 環境，部署與排程（ cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s)）。 (3) 設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4) 資料清理與正規化，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5) 管理管理資料庫。 五、 軟性技能與其他要求 1. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於理解與維護。 2. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 3. 按既定程序與架構進行：理解既定程序與架構需求，並能密切合作，具備良好的達成能力。 4. 理解業務需求並將其轉化為技術實現。 5. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 6. 快速理解既有程式邏輯並進行維護、功能調整、錯誤修復及效能優化。 7. Microsoft Azure雲端服務，在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統，相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 8. 容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 9. 基本資料分析能力，將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 10. 版本控制與監控：Git / GitHub 程式版本管理&錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 六、 創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： 1. 應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 2. 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 3. 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 4. 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 5. 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等等）。 6. 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 7. 查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。

人力派遣公司 要架設官網 想要自行上架職缺、職缺篩選器的功能

需求名稱：AI驅動的網站開發 行業：建材 功能需求： 1. 雙會員系統，支持經銷商與消費者使用 2. 消費者可在線估價 3. 顯示公司作品及經銷商地圖 4. 支持線上登錄並發放保固卡 5. 上傳圖片可自動生成浮水印 6. 網址已申請完成 請提供開發報價及相關案例作品。

需求概述：需求名稱：系統重構工程師 用於哪個行業：行銷業 細節說明：我們有一套系統是專門看客人從哪個廣告點進去購買東西的，算是數據分析用的系統，但不好用，為了解決技術債問題要重建一個新系統

一.●開發階段平均每日投入人次時間總和至少8小時/系統維運需ONCALL。 二.●50個行業開發費：8萬元(開發輪廓、重點、細節應注意部分大致已清楚) 三.●維運期每月費用及紅利：3萬元+15%月淨營業額(年營業總額預估 1-2億) 四.●有能力及意向之夥伴，請留言LINEID及電話詳談細節。 五.能力需求： 1. 自然語言處理（NLP）與語言學 * 熟悉 NLP 基本概念，如語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解等。 * 了解語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 * 能有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 2. AI 及大型語言模型（LLM）知識 * 理解 Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 * 知道模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並能設計 prompt 避免問題。 * 了解 Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 3. Prompt 設計與優化技巧 * 精確性（Precision）：用簡單、明確的語言表達需求。 * 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 * 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表 格。 * 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 4. 程式設計與 API 整合 * 熟悉 Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 * 能撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 * 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 5. 資料分析與評估 * 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 * 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 6. 領域知識（Domain Knowledge） * 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 * 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 7. 創意思維與問題解決能力 * 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 * 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 * 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 8. 版本控制與協作 * 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼 * 熟悉 Git / GitHub，能與開發團隊協作管理 Prompt 與程式碼版本。 * 具備技術文件撰寫能力，記錄進度 （Prompt、流程） 設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量 * 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 * 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 10.資料庫系統設計、優化、與管理 (1). 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 (2).熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 (3). 能設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4). 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5).有能力管理資料庫。 11. 持續學習與研究 * 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等 等）。 * 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 12.軟性技能與其他要求 (1). 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題。 (2). 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於維護與交接。 (3). 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 (4). 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 (5). 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 (6). 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 (7).能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 (8).具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。 13.按前端(B端)及AI需求爬取或彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、.....之內容，後續負責系統維運： - 核心技能與經驗 a.熟悉Python或其他爬蟲相關程式語言，具備至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 b.能閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 c.理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 d.能依據現有流程圖為主軸進行程式設計，具備獨立分析與補充細節的能力，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 e.熟悉Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並能根據需求選擇合適工具。 f.具備長期合作意願，能基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 程式與開發能力 - 社交媒體爬蟲專長 a. 具備爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）的經驗。 b. 熟悉各大社交媒體平台限制規避技巧，確保資料抓取的穩定性與合法性。 c. 能處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 - 資料庫系統設計、優化、與管理 a. 熟悉關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，能設計資料結構與索引，具備針對大規模資料儲存與查詢的優化經驗。 b.熟悉 Linux 環境，具備部署與排程經驗（熟悉 cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s) 經驗尤佳）。 c. 能設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 d. 具備資料清理與正規化能力，確保爬取資料的一致性與可用性。 f.有能力管理資料庫。 - 其他技術要求 a. 熟悉Microsoft Azure雲端服務，具備在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統的經驗，熟悉相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 b. 熟悉容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 c. 具備基本的資料分析能力，能將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 d.版本控制與監控 • 具備 Git / GitHub 程式版本管理經驗。 • 熟悉 錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 - 軟性技能與其他要求 a. 問題解決與獨立研究：具備優秀的問題解決能力，能獨立研究並解決技術難題，例如應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 b. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於維護與交接。 c. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 d. 跨部門協作：具備良好的溝通能力，能與資料分析、產品開發及其他部門密切合作，理解業務需求並將其轉化為技術實現。 e. 長期維護與適應性：致力於長期合作，熟悉現有程式碼庫，能快速上手並進行功能調整、錯誤修復及效能優化，適應業務需求的變化。 f. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 g.能快速理解既有程式邏輯並進行維護與改進。 i.具備良好的溝通能力與獨立解決問題的能力。

我們目前公司內部使用的網站，功能已完成約 7–8 成，協助除錯收尾工作， 徵求實務經驗的工程師，協助進行除錯與專案收尾工作。 工作內容： 1.修正部分頁面無法正常載入的問題 2.將UI網站完成連接DB,網站所有功能正常,加入google OAuth2,部屬至railway 3.確認整體基本操作流程可正常使用 4.為了方便我們理解除錯流程與問題解決思路，希望工程師能以 Vibe Coding 的方式進行專案操作，配合螢幕錄影紀錄在過程中我們可以同步看到工程師下達的指令與操作步驟，方便後續內部理解與維護（無需製作教學文件） 請先評估專案後，提供報價與可配合時程。

希望是有相關拆解商業需求能力，可以幫助客戶分析商業需求與給出功能建議的工程師，工程師可以盡量強勢一點，有自己想法 邏輯是比較好的，可以快速理解難懂的工作流 希望以後端熟悉資料庫為主 希望有部署經驗，對gcp/AWS和地端主機的CICD和資安防護有一定經驗

甲. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： 1. 圈客行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」獲取「台灣地區」及「國外」之準確目標客戶，並對之行銷。 2. 口碑行銷部分：第一階段針對台灣地區之「廠商」產出合意及有效之評論內容，提供消費者對GoogleMap、FB、IG、小紅書、TikTok等五個平台發出評論。 二、 第一階段預估年營業額1億新台幣以上。 三、承攬報酬： 1. 每月紅利分配：月純淨利之20%。 2. 開發費用：開發完成前50個行業支付費用8萬元台幣(開發輪廓、重點、細節應注意部分，大致已清楚)。 3. 前後端系統ONCALL維運及程式增修費用：每月支付費用4萬元台幣。(維運期間每月新增3行業) 四、 有能力及意向之夥伴或團隊，請留言LINE ID及電話詳談細節。 乙. 誠徵精通以下範疇並具實際經驗之合作夥伴或團隊： 一、 按前端(B端)及AI需求爬取及彙整FB、IG、GOOGLEMAP、官網、 amazon.....之內容： 1. 核心技能與經驗： (1) Python或其他爬蟲相關程式語言，至少2年以上實際爬蟲開發經驗。 (2) 閱讀、維護並重構既有爬蟲程式。 (3) 理解 HTTP Request / Response 機制，能處理登入驗證、Headers、Cookies、反爬機制等問題。 (4) 依據現有流程圖為主軸進行程式設計，獨立分析與補充細節，參考已開發程式進行優化與功能擴展。 (5) Web Scraping框架與工具，如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium或Puppeteer，並根據需求選擇合適工具。 (6) 基於現有程式碼進行維護、調整與功能迭代，確保系統穩定性與持續改進。 (7) 示警細節與機制、監測平台。 (8) FB/IG自動化創建帳號養、養帳號能力。 (9) VPN上網技術及本系統反爬蟲規劃能力。 (10) 具全端程式及維運能力。 2. 社交媒體爬蟲專長： (1) 爬取Instagram、Facebook等社交平台貼文、短影音（Reels、Stories等）及相關資訊（如留言、按讚數、分享數）。 (2) 熟悉各大社交媒體平台限制規避技巧，確保資料抓取的穩定性與合法性。 (3) 處理動態網頁（JavaScript渲染）與反爬蟲機制（如CAPTCHA、IP封鎖）的挑戰。 (4) 以GraphQL 獲取資料。 3. WhatsApp： (1) 爬取amazon消費者相關資料。 (2) 以WhatsApp帳號發送訊息至messenger。 4. 以FB及IG帳號獲取除FB及IG內容外之「該特定受眾群之資訊及特性」。 二、 自然語言處理（NLP）與語言學，包括： 1. 語意分析、詞向量（word embeddings）、語境理解、語法結構（Syntax）、語義（Semantics）、語用（Pragmatics）。 2. 有效運用關鍵詞、上下文、格式化輸入來影響 AI 輸出。 三、 AI 及大型語言模型（LLM）知識，包括： 1. Transformer、GPT、BERT 等 LLM 的基本原理與工作方式。 2. 模型的限制（如幻覺、偏見、資訊不完整）並以設計之 prompt 避免問題。 3. 以Zero-shot、Few-shot Learning等prompt 技巧，提升 LLM 回應的準確性。 4. Prompt 設計與優化技巧： (1) 精確性（Precision）：以簡單、明確的語言表達需求。 (2) 上下文設計（Context Design）：提供適量資訊，確保 AI 理解目標。 (3) 約束與格式化（Constraints & Formatting）：要求特定輸出格式，如 JSON、Markdown、表格。 (4) 測試與調優（A/B Testing）：針對不同 prompt 設計變體，找出最佳效果。 5. 程式設計與 API 整合： (1) Python 及各大公司 API / LangChain 等框架。 (2) 撰寫腳本（.sh）來自動化 prompt 測試與分析 AI 輸出結果。 (3) 會使用正則表達式、文本處理技巧來提取與過濾 AI 產生的內容。 6. 資料分析與評估： (1) 分析 AI 回應的準確度、一致性、創造性，找出最佳 prompt 模式。 (2) 設計 AB 測試比較不同 prompt 的效果。 7. 領域知識（Domain Knowledge）： (1) 針對不同應用場景（如程式碼生成、醫療診斷、法律、行銷、不同產業）調整 Prompt。 (2) 具備 UX / UI 設計思維，確保 AI 輸出對使用者有價值。 8. 版本控制與協作： (1) 有專案合作經驗，看得懂其他人專案的程式碼。 (2) Git / GitHub。 (3) HACKMD：技術文件撰寫、記錄進度 （Prompt、流程） 、設計原則與最佳實踐。 9. 安全與道德考量： (1) 確保 Prompt 避免產生有害內容（如偏見、虛假資訊）。 (2) 瞭解 AI 法規與道德風險，如歧視、隱私保護、內容審查。 四、 資料庫系統設計、優化、與管理 (1) 關聯式資料庫（如MySQL、PostgreSQL）的設計與應用，設計資料結構與索引，針對大規模資料儲存與查詢的優化。 (2) 熟悉Linux 環境，部署與排程（ cron、systemd、Docker，具 Kubernetes (k8s)）。 (3) 設計高效的資料結構與索引，支援跨行業、多帳號的社交媒體資料存儲與快速檢索。 (4) 資料清理與正規化，確保爬取資料的一致性與可用性。 (5) 管理管理資料庫。 五、 軟性技能與其他要求 1. 程式碼品質與文件紀錄：熟悉版本控制工具（如Git），撰寫乾淨、可讀的程式碼，並保持詳細的文件紀錄，確保程式碼易於理解與維護。 2. 資料隱私與合規性：深入了解資料隱私與法律規範（如GDPR、平台使用條款），確保爬蟲行為符合法規要求，並能在設計爬蟲系統時考慮倫理與法律約束。 3. 按既定程序與架構進行：理解既定程序與架構需求，並能密切合作，具備良好的達成能力。 4. 理解業務需求並將其轉化為技術實現。 5. 持續學習與技術更新：對新技術與社交平台API更新的保持敏感，持續學習以適應快速變化的爬蟲環境。 6. 快速理解既有程式邏輯並進行維護、功能調整、錯誤修復及效能優化。 7. Microsoft Azure雲端服務，在Azure環境中部署與擴展爬蟲系統，相關工具（如Azure Functions、Azure Blob Storage）。 8. 容器化技術（如Docker），以支援爬蟲系統的部署與管理。 9. 基本資料分析能力，將爬取資料進行初步結構化處理，方便後續分析應用。 10. 版本控制與監控：Git / GitHub 程式版本管理&錯誤監控與日誌管理（如 Sentry、ELK，或可自製監控腳本）。 六、 創意思維與問題解決能力&持續學習與研究： 1. 應對社交平台反爬蟲機制的變化或資料庫效能瓶頸。 2. 能夠拆解複雜問題，轉化為 AI 可理解的輸入格式。 3. 透過迭代測試找到最有效的 Prompt 組合。 4. 思考如何讓 AI 生成更具創意、符合需求的內容。 5. 跟蹤 AI / NLP 最新技術（如 OpenAI 發布的新模型、論文、第一手知道Deepseek消息等等）。 6. 持續優化 Prompt 設計，以適應 AI 的進步與應用需求。 7. 查閱論文研究解決問題，優秀的問題解決能力。

工作地點：台北市大安區復興南路（近科技大樓捷運站） 上班時間：週一至週五，9am – 6pm 雇用型態：12 個月專案合約制（全職接案者 / 非受僱身分），期滿視表現可轉任正職 【工作內容】 • 全端開發與維護：涵蓋需求分析、系統設計、程式開發、上線維運 • 前端：React、TailwindCSS、Vite (TypeScript 為主) • 後端：Node.js、Fastify、GraphQL、Prisma • 資料庫：PostgreSQL 設計與效能優化，快取應用 Redis • 環境部署：Docker 建置與維運，GitHub 協作流程 • 與設計師及產品團隊合作，使用 Figma 完成交互驗證 • 學習並應用 AI 輔助開發工具（如 Cursor、Copilot） 提升效率 • 撰寫與維護技術文件，確保程式碼可讀性 【職務需求】 • 資訊相關科系學士學位，或具備同等實務能力 • 2–5 年全端開發經驗 • 熟悉 TypeScript / JavaScript • 具備前端 (React) 與後端 (Node.js) 開發經驗 • 熟悉資料庫操作 (PostgreSQL) 與效能調校 • 有良好溝通能力，能獨立作業並具團隊合作精神 加分條件: • 具 CI/CD 或雲端平台（AWS / GCP / Azure）經驗 • 熟悉自動化測試框架 (Jest、Playwright 等) • 曾參與跨國專案或大型系統 【待遇福利】 • 💰 總合約報酬與期滿獎金，合計 83萬–100萬 NTD （依經驗調整） • 📈 轉正制度：滿一年依表現評估轉任正職 • 🏆 參與跨國專案，累積實戰經驗 • 🤖 提供 AI 工具培訓 (Cursor、Copilot、AI Coding 平台) • 🎓 專業訓練與明確職涯發展路徑（Trainee → Developer → Senior → Tech Lead）

平台後端架構優化 會員註冊／登入流程（Email / Google / Facebook） 使用者資料表建立（運動項目、地區、時段偏好） 媒合邏輯設定（根據興趣與地點自動配對） 基本資料庫關聯設定（User、SportType、Event、Match） 前端介面調整 導覽頁（首頁 / 關於我們 / 加入測試） 使用者配對畫面（簡易清單或卡片呈現） 活動建立與參加表單 UX 微調建議（針對行動版使用者） 管理端功能（簡易） 管理者查看會員數、活動次數、媒合成功記錄 匯出報表功能（CSV 或表格檢視） 測試支援 協助設定 Google Analytics / Mixpanel 基本追蹤事件 指導如何匯出測試資料與 KPI 報表

工作內容 • 擁有良好之規劃能力 • 良好溝通與跨部門協作能力 • 熟悉 Jira、前端工具(react)、後端(Java)工具其一即可 • 薪資可談 • 前期駐點，後期依據狀況討論

開發與維護公司 .net開發 與前端團隊合作串接 API、整合新功能 優化 App 效能與使用者體驗（UX / UI flow） 撰寫乾淨、模組化、可維護的程式碼 參與產品需求討論、提出技術可行性與創新建議 長期合作，好配合，個人佳

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