公家單位要依政府採購法來走，若是私立醫院，政府採購法也是可以運用與參考的對象。醫院採購人員從招標、決標、履約管理、驗收及爭議處理等，都可以詢問公共工程委員會，因為法規是他們制定的，所以在採購上有任何的問題都可詢問他們，他們是非常專業與有經驗的。
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對人事顧問公司來說，無論是高階獵才、人才派遣以及代理招募業務，招募顧問都扮演著很重要的角色。雖然都是招募工作，但招募顧問在執行時依據不同業務仍有一些小差異。以代理招募業務來說，招募流程與效率是工作重點；高階獵才業務來說，企業客戶對於高階人才職缺通常較為隱晦，面試過程中如何兼顧企業客戶的態度比須審慎處理；至於人才派遣業務，企業客戶通常並不希望派遣作法變成眾所皆知的事情，招募顧問同樣必須審慎處理。
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請問AI演算法工程師會有與大數據分析師共同合作的機會嗎? 有沒有什麼案例可以了解此兩種職務之分工與合作?
通常監督式的學習(supervised learning)需要有大量的數據當作模型訓練與驗證的基礎，因此數據分析師可以根據初步的分析結果給予一些insight或對已知的資料結果進行標註(tagging)，並提供這些數據給AI工程師進行模型的訓練與驗證。
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請問能否針對日常工作中所提及的「Layout錯誤更正」多些解釋與說明？感謝
DRC錯誤是指Design Rule Check的問題，包含金屬線、元件的大、,間距及密度規則等。
LVS是指Layout V.S versus Schematic，必須將佈局圖跟電路圖作比對，確認兩者吻合。
Antenna部分是天線效應的錯誤，佈局工程師要更正修改。
ERC是Electrical Rule Check，指的是電氣特性檢查，例如經由substrate的Soft Connection等。
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當AI演算法的模型訓練或試驗時發生準確度問題時，除了調整參數外，還有其他改善方法嗎?
有時需要重新轉換數值的型態、或是針對數值(Raw Data)進行加工處理或預處理，再進行模型的訓練。例如可針對數值的一些雜訊先進行特定的過濾與清除，再進行訓練，甚至需要採取不同演算法進行或搭配多種的演算法結合來進行模型的訓練以提升準確度。但在調整準確度時，一方面雖然要讓準確度能夠提升，但另一方面也要注意不可造成over fitting。
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請問銀行的法務部門，他們是不是也會自行處理自己的不良資產? 還是透過外包方式委託你們處理?
銀行經過內部評估案件的可償度及委案成本後，有時銀行會保留案件，有時會賣出他們的不良資產，以委案方式讓資產管理公司去做執行流程。通常銀行評估可償度高、欠款時間較短，或是有一定重要性的案件，就會由銀行內部的債管法務部門去處理。銀行的法務分工比較多樣，有專門在債管部門的法務，也有針對集團總處的，當然處理業務會差很多。
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