資訊系統維護、資訊系統整合建置、資訊委外、資安防護服務、全部最新 37 筆接案案件

需求概述：需求名稱：網站維修 用於哪個行業：it 細節說明：就網站維護 不讓網站被入侵

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

本案需將現有貨車之 8 路鏡頭影像串接至主機並回傳至手機 App 與 Web 後台。硬體須能整合 AHD／TVI／CVI／IP 鏡頭訊號，並提供 8CH 以上之 DVR/NVR/網關設備，支援 H.265/H.265+、4G/5G/WiFi 上傳，並具備現場檢測鏡頭規格之能力。影像系統需可即時回傳、延遲約 1～3 秒、支援 7～30 天錄影回放。後台功能需包含：車輛列表、8 路即時影像、多車監看、回放下載、設備/影像異常通知，若可提供車輛定位或 API 另可擴充。網路傳輸須具備良好壓縮與斷線重送。驗收方式為我方提供 1 台車讓廠商於現場測試鏡頭介面、主機安裝、影像回傳與道路運行，測試通過後方能進入費用詳談。廠商需具備車載影像整合經驗、可提供實際案例、可派工程師現場測試並提供後續維運與保固。

上班地點：科技大樓捷運站2分鐘辦公室 運作模式: 與工程師團隊合作研發解決方案 需求說明 負責企業系統之建置、維護與優化，並參與自動化與 AI 專案的導入，主要職責如下： 建置與管理 Windows Server / Linux Server 環境 維護與管理 Active Directory / Azure AD 使用者與群組策略 部署與支援 Tungsten Automation TotalAgility、SignDoc 等企業自動化平台 參與 本地大型語言模型 (LLM) 的實作、調整與應用落地 規劃與執行系統效能優化、資安強化及例行備份 協助跨部門專案的技術整合與系統導入 撰寫並維護技術文件與操作手冊，確保系統可持續維運 技能需求 資訊工程或相關科系學士學位 2–3 年系統工程 / IT 基礎架構 / 雲端平台管理經驗 熟悉 Windows / Linux 系統管理與網路基礎 具備以下經驗者佳： Windows Server / Active Directory / Azure AD 企業自動化解決方案 (如 Tungsten TotalAgility、RPA) 雲端平台 (Azure / AWS / GCP) 本地 AI 模型 (LLM)、Python、PowerShell、Bash Script 了解 資安原則、備份機制與高可用性架構 具備獨立解決問題的能力，能處理中小型專案技術需求 良好的團隊合作與溝通能力，能與跨國團隊協作 智信創新科技股份有限公司 https://paperlogic.ai/

本專案針對既有工業設備，建置一套可長時間穩定運作之設備監控與狀態判斷系統。 系統需能由設備端讀取 PLC 指定訊號，將資料傳送至主系統進行處理，依既定規則產生設備狀態結果，並同步回饋顯示於現場顯示設備，同時上傳至雲端供遠端存取。 現場人員可即時查看設備狀態，用戶可透過不同身分與權限檢視所屬設備之即時與歷史資料。不限定特定品牌或技術實作方式，承接者需配合到工廠實際安裝調適，依使用情境進行測試與調整。

用於哪個行業：科技業 細節說明： 客戶公司自有產品_資安系統需要維護 C++人力支援(1-2位) 1. 具C++開發經驗 2. 寫windows, linux, mac 程式 3. 與資訊安全相關 4. 預計協助半年 5. 提供覆歷Review--> 客戶面試

本專案旨在針對指定機器設備建立一套即時監控與預警機制。外包商須負責設備資料擷取、狀態判讀與監控顯示之軟體系統開發，包含後端資料服務、視覺化監控介面及實體訊號燈組的連動控管。此外，廠商須提供配套的硬體設備，並派員至新北市指定現場完成實體設備安裝與系統調教。提案中須包含整套解決方案的詳細執行架構圖與全項報價清單。

用於哪個行業：電子業 細節說明：公司有不同系統和網路設備，要做到定期自動化帳號稽核

擅長CICD,Docker 相關資安有經驗的工程師

合作模式: 外包(自備架設系統空間)、駐點(可週期性到客戶端)、全職皆可 計價: 外包以時薪計價(面議) 駐點: 每週至少check in 2-3次 看測試、燒機、撰寫報告等(可自主安排時間) 地點: 板橋（近板新站） 背景介紹: 醫療物聯網系統含自主研發軟體、韌體、硬體、演算法等，系統歷經10年以上在場域驗證，系統穩定、運作正常，且有標準測試流程、已有test plan (不須花時間建立)、系統燒機環境ready。針對軟硬體改版、客製化需求或是其他變更項目，需要進行測試與燒機，再導入至場域。 工作內容: a. 負責 Linux-based IoT 裝置之軟韌體功能測試與驗證 b. 修改現有script或建立new test case c. 執行 Bluetooth 連線穩定性與相容性測試 d. SIP 通話功能測試 e. 網路異常情境測試 f. 韌體版本驗證 g. 複製issues、Log 分析與 Bug 回報追蹤 h. 協助出貨前穩定度驗證與壓力測試 i. 具備韌體程式碼閱讀能力尤佳 j. 具備物聯網或網通產業經驗尤佳

我們希望做兩件事： 一、LINE 標籤分群 把所有 LINE 好友依據「購買行為、金額、商品偏好、互動狀況」做自動分群標籤，例如： • 新客 / 舊客 / 沉睡客 • 已購 / 未購 / 高價值 • 偏好商品類型（如大罩杯、無鋼圈等） • 高互動 / 流失風險 標籤需可自動更新，並能匯出名單或串接 LINE 推播。 二、用戶畫像分析 基於訂單與行為資料，產出整體客群輪廓，例如： • 客群結構與價值分布 • 商品偏好與尺碼分布 • 回購與流失狀況 • 行銷分群建議 目標是建立「可長期使用的分群與決策基礎」，而不是一次性的報表。 請評估技術可行性與建置方式。

需求概述：需求名稱：公司內部系統架構 用於哪個行業：營造業 細節說明： 建立在公司網站內，可連動手機APP，系統內資料庫展開有各分支等架構

A. 合作內容： 一、 系統項目(共有兩部分)： PART1. 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。 PART2. 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15%-30%。 2. 開發費用：PART1.開發完成前50個行業支付費用4萬元新台幣；PART2.開發完成前50個行業支付費用4萬元新台幣。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) 熟悉FB/IG帳號規則。 (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帳號規則，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消費者公開資料。 (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。

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15%-30%。 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) 了解FB/IG帳號規範。 (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範，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消費者公開相關資料。 (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。

維護客戶關係，解決客戶技術問題的工程師， 希望可以比較喜歡和客戶交談的工程師

協助公司導入 AI 工作流應用(N8N 或 其他): 1. AI 客服回覆(LINE,FB) 2. 工作流生成行銷素材圖文 , 影片 3. 行政應用 細節可連絡詳談

用於哪個行業：作業系統 細節說明：灰帽滲透測試技術，裡面有很多實驗，希望顧問能知道作業系統安全漏洞。

我們公司的前同事有導入Airtable的系統，並串接公司的google線上表單，目前遇到表單更新轉換，所以Airtable無法成功執行步驟，請問能否協助我們解決並給予未來同樣設定上的基本教學?

限個人接案 由於開發的spec可能會有所變化，要有相關喜歡解決各種問題的個性比較好，不會害怕混亂 比起害怕下錯決定，更想要做出好東西，喜歡學新知識 加分： Linux和雲端部署經驗，CICD

用於哪個行業：南科 細節說明：支援外商公司的 IT 服務 1. 熟悉Windows / Office 365 / Azure & Entra ID 2.熟悉 Apple 環境 （ iTunes / Jamf ) 3.網路/印表機 故障排除等 4.英文可溝通 5.自選每週一天到場服務 (09:30 ~ 18:00 ) 6.費用可每週支付