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演算法開發工程師

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月薪中位數
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年資 10 年以上
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今天想跟大家分享我們公司最新開放的「海外遠端工作/數位游牧計畫」。
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目的地是峇厘島與清邁,這不只是旅遊,而是讓夥伴在不同生活節奏中,找到更高效、更自由的工作方式。 https://www.nss.com.tw/52956-2 我常說,公司不是工廠,而是一個「讓人發光的舞台」。 我們提供的不只是薪水,更是一個讓你重新定義工作的機會。 這次計畫,就是想讓每位夥伴能在世界任一角落,把工作、生活、學習融合成一種新的平衡。 參加方式很簡單: 只要表現達標,英語與自律能力良好,就能申請前往海外遠端工作。 達成六個月績效者可獲「全額補助」—包含機票、住宿與生活費。 目前開放職缺有:網頁設計師、行銷企劃、SEO專案經理、內容寫手等。 我最想說的是:這不是度假,而是一次人生升級的挑戰。 你必須能獨立完成任務、主動溝通、有效管理時間。當你在峇厘島的海邊、清邁的咖啡館裡完成一份報告時, 那份成就感會讓你更清楚地知道——自己有多強。 我希望這次的機會,能讓更多人看見世界,也看見自己。勇敢一點,跨出去。 世界這麼大,別讓辦公室的牆,成為你夢想的邊界。歡迎加入我們! 相關戰國策的工作職缺請上。 https://www.nss.com.tw/hr https://vimeo.com/1129900403?share=copy&fl=sv&fe=ci
林尚能 戰勝學院
早上起床不舒服,擔心臨時請假不太好,還是去上班吧?
早上起床不舒服,擔心臨時請假不太好,還是去上班吧?
【個案情境說明】 早上起床覺得身體有點不舒服,要出門上班時,感覺變得更嚴重,不太確定是否生病了,由於今天還有不少工作要處理,臨時請假擔心主管會不開心,因為不希望影響到工作,還是先忍著到公司上班,真的有狀況再想辦法了。 【個案情境思考】 一、 從情境中發現問題 1. 要出門上班前,感覺病變得更嚴重,若勉強到公司上班,可能會更不舒服 2. 雖然有不少工作要處理,但如果生病,即便到公司是否能妥善處理好工作 3. 忍著不舒服公司上班,若真的生病且具傳染力,有可能會傳染給其他同事 二、 從問題中思考原因 1. 因為有感覺到變嚴重,先確認症狀的狀態,了解生病可能的狀況及原因 2. 生病後精神跟體力都會較差,工作要做好,不單純是有心想努力就能做好 3. 傳染給同事的風險高,因為勉強去上班帶來更大的困擾,有可能得不償失 三、 從原因來評估行動 1. 能先到附近可以就醫的診所看診,待看完醫生後,瞭解病況並先服藥,持續評估身體狀況 2. 瞭解今日工作可能會有影響的程度,若有比較緊急的事情,能有代理人可處理,看是否能先請同事協助,或再評估是否須自己先處理或能晚點處理 3. 同步跟主管說先請假就醫,看完醫生若有好一點,再看是否能進公司,若仍無好轉,則先請一天假在家休養,並告知手邊工作可能影響及所需協助 四、 從行動來推論結果 1. 健康還是最重要的,能及時就醫,避免變得更嚴重,後續會更難處理 2. 能主動與代理人同事連繫,看是否能請他協助處理工作再同步告知主管須請假,主管應該較能感受到你有責任感,主管也可能會給予必要的協助 3. 在疫情期間,身體若有狀況,能保護自己也保護他人,用更謹慎的態度來面對不舒服的症狀,避免到公司上班可能傳染給同事的風險 【參考結論】 雖然生病,但有責任感想把事情處理好的工作態度,是絕對值得嘉許,真的是否請假還是要評估病症的狀況為何,來做出正確的決定,若真的很不舒服,建議還是先考慮和主管請假,保護自己也保護他人,只要自己不是很常臨時請病假,在能降低對工作影響的前提下,臨時請病假,相信大部分主管是能夠諒解的!
李冠輝 給新鮮人的職場情境思考術
剖析「半導體工程師職務薪資」起薪最低55K 資深工程師每月最多領多少? (下)
剖析「半導體工程師職務薪資」起薪最低55K 資深工程師每月最多領多少? (下)
除了先前提到的半導體工程師職位,還有其他職位在半導體產業中也扮演著重要角色,尤其是隨著技術的發展和生產流程的複雜化,這些職位也有很高的需求和潛在發展空間。以下是其他常見的半導體工程師職位: 1. 應用工程師 (Application Engineer) 應用工程師負責與客戶合作,確保所設計的半導體產品能夠正確整合並應用於客戶的系統中。他們需要了解產品的技術細節,並提供技術支持和解決方案。 💰月薪:新手應用工程師月薪約NT$60,000-85,000,而具經驗者可達NT$100,000-130,000。 💵年薪:初級應用工程師年薪約NT$800,000-1,200,00,而資深者年薪可達NT$1,500,000-1,800,000。 2. 可靠度工程師 (Reliability Engineer) 可靠度工程師的主要工作是確保半導體產品的耐用性和可靠性,透過測試和分析,確認產品在長時間使用下的性能穩定性。他們的工作對於產品質量控制至關重要。 💰月薪:新手可靠度工程師約NT$55,000-80,000,而經驗豐富者可達NT$100,000-140,000。 💵年薪:年薪範圍約為NT$700,000-1,500,000,視經驗和企業規模而定。 3. EDA 工程師 (Electronic Design Automation Engineer) EDA 工程師負責開發和維護設計工具,用於協助半導體設計工程師進行電路的自動化設計和測試。這個職位在半導體設計過程中至關重要,因為它提高了設計效率並降低了出錯率。 💰月薪:新手 EDA 工程師月薪約NT$60,000-90,000,而經驗豐富者可達NT$110,000-150,000。 💵年薪:年薪範圍約為NT$800,000-1,800,000。 4.光學工程師 (Optical Engineer) 光學工程師主要從事與半導體製造相關的光學技術,特別是在光刻製程中。他們負責開發和優化光學設備,以確保芯片製造的精度和效率。 💰月薪:光學工程師的起薪約為NT$65,000-95,000,具經驗的光學工程師可達NT$120,000以上。 💵年薪:初級光學工程師年薪約NT$850,000-1,300,000,資深者則可達NT$1,500,000-2,000,000* 5. 封裝測試工程師 封裝測試工程師專注於對已完成封裝的晶片進行功能測試,以確保產品在不同條件下的性能穩定。他們會設計測試流程並分析測試數據。 💰月薪:封裝測試工程師的月薪約NT$55,000-85,000,具經驗的工程師可達NT$100,000以上。 💵年薪:初級封裝測試工程師年薪約NT$700,000-1,200,000,資深者則NT$1,400,000-1,800,000。 除了傳統的設計、製程與測試工程師外,應用工程師、可靠度工程師、EDA 工程師、光學工程師等職位同樣至關重要。這些工程師在不同的專業領域中發揮著關鍵作用,為企業提升產品質量和生產效率,隨著技術的進步,這些職位的薪酬與成長潛力也非常可觀。無論是新手還是資深專業人士,半導體產業都能為技術人才提供豐厚的報酬和職涯發展機會。
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「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
「什麼是Verilog?IC工程師必學硬體描述語言 初學者必備入門指南
Verilog是一種硬體描述語言(HDL),用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發,目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路(IC)和FPGA(程式設計閘陣列)開發,是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 #為什麼選擇Verilog? 1.簡單易學:相比其他硬體描述語言,Verilog屬於較為簡單語法,讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬:Verilog支援數位電路模擬設計,允許工程師在實際製造之前進行功能驗證,減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用:從微控制器到大型處理器,Verilog在各種數位設計項目中都有應用,許多EDA(電子設計自動化)工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計:Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組,這不僅提升了可讀性,也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯:透過Verilog,設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯,精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計:Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路,適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用,尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC(應用專用晶片積體電路)設計、FPGA開發、數位信號處理(DSP)系統設計等。 總結來說,Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具,對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說,是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理,Verilog將是你學習的首選工具。
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從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照
在軟體工程領域,擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理,各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照,幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧:機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計,涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試,TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力,以便參與國際專案、閱讀技術文件,甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科(Cisco)提供的網路技術認證,涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說,這是一項極具價值的證照,可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證,適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念,適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格,對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證,工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理,適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性,特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP(現為OCPJP)是Oracle提供的Java專業認證,專為有一定Java開發經驗的工程師設計,適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP(Project Management Professional)是全球最具公信力的專案管理認證,此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能,能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。
104學習 職場熱門證照排行榜
【最新】AI職場必備!四張熱門證照與關鍵Q&A全攻略
【最新】AI職場必備!四張熱門證照與關鍵Q&A全攻略
面對AI時代巨變,全球產業對AI人才需求正急速增長。根據104人力銀行最新統計,2025年第二季AI相關工作機會已達12.1萬個,年增9.1%1。其中60.3%職位不再限於科系,企業更渴求具備AI應用及解決實務問題的跨域人才。 對於渴望在AI領域尋求突破、提升職場競爭力的求職者,取得專業AI證照無疑是通往成功的關鍵,本文將深入解析近一個月備受求職者關注的四張AI證照。 🟡 熱門AI證照重點Q&A 為了幫助求職者更全面地了解這些熱門AI證照,我們整理了各自的重點FAQ。 1. Google 生成式AI課程認證 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 Q1:Google生成式AI課程認證的目標是什麼? Google生成式AI課程認證,目標是讓學習者掌握生成式AI的基礎概念、實際應用及工具操作能力。內容包括大型語言模型(LLM)、生成式AI如何提升工作效率,以及Google Cloud的相關技術應用。此證照注重商業實務與策略,並涵蓋模型優化技巧及負責任、創新導入AI於組織與工作流程。 Q2:哪些人適合考取這項認證? • 生成式AI初學者或轉職AI領域者 • 希望在行銷、產品開發、內容創作、商務管理導入AI的專業人士或管理階層 • 無需先前技術經驗,但對AI有興趣者可從入門開始 2. iPAS經濟部產業人才能力鑑定:AI應用規劃師能力鑑定(初級) ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 Q1:考取iPAS初級AI應用規劃師證照對職涯有何幫助? 考取iPAS初級AI應用規劃師證照可證明具備AI應用規劃基礎能力,在數據分析、產品規劃、專案管理、行銷科技等多元職位競爭中明顯加分。 Q2:與其他國際證照相比,iPAS的特色在哪裡? iPAS由經濟部產業發展署主導、工研院執行,為台灣唯一政府認證AI應用人才鑑定,結合本地企業職能標準、落實在地產業需求,在台灣企業有高度公信力與認可度。初級證照適合非技術背景人士,中級證照適合 AI 技術專業人士。 3. AWS 生成式 AI 商業應用技能證書 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049144 Q1:我的工作不是技術職,是否也適合考取? 本證書特別為非技術職設計,如產品經理、商業分析師、行銷與管理人員等。課程強調理解AI商業價值、溝通協作與案例應用,不要求程式基礎,旨在助非工程背景者掌握生成式AI如何賦能業務與產品創新。 Q2:學習時間要多久? • 課程內容:6 門課,約 3.5 小時 • 特色:懂得在工作中應用 AI 工具,強化工作效率 • 商業應用技能共6堂課https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 4. AWS 生成式 AI 技術開發技能證書 ▶️ https://nabi.104.com.tw/ability/10049145 Q1:AWS生成式AI技術開發技能證書與商業應用證書有何不同? 技術開發證書重點在於底層原理、提示工程、模型訓練與優化,以及相關AWS基礎架構服務的深度應用,並要求具備程式設計基礎,適合工程師或技術人員 Q2:如何學習? 如何取得證書? • 技術開發技能共10堂課:https://nabi.104.com.tw/course/aws/cebb89ee-4f93-4c90-a060-8aa73909d36b • 領AWS證書步驟→ 1. AWS官網:https://104_3672.pse.is/82p4mj 2. 隨意點擊一部課程影片,觀看2-3分鐘,隨後即會收到測驗通知 測驗完成後,即可獲得AWS官方證書 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691
104學習 職場熱門證照排行榜
【活動結束】政府補助↘免費18週↘非工程師背景也能轉職AI工程師 。線上說明會
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【免費報名說明會 】 非工程師背景18週也能轉職AI工程師。線上說明會 你是否曾應徵AI工程師,卻沒有收到任何面試邀約? 你是否想轉換跑道當AI工程師,但又不知道該如何開始? 緯育TibaMe 現正舉辦【轉職AI領域工程師。課程說明會】 透過「AI智慧應用開發實戰養成班」18週培訓課程, 從基礎 → 進階,從進階 → 完成專題作品,協助您成功轉職! 本週課程為實體課程,只要你符合政府補助標準, 即可享有100%補助,還可以每個月拿到學習獎勵金 【 產業新尖兵計畫通過 】政府補助最高學費10萬元: ◆ 年滿15歲至29歲之本國籍青年通過審核扣除自負額一萬元之外課程全額免費 ◆ 培訓期間勞發屬發給每月最高8千元生活津貼 ◆ 培訓期間享勞 (訓) 保 這堂課程適合怎樣的學員? ◆ 想要入門AI大數據領域的人 ◆ 剛畢業或退伍還在迷惘的人 ◆ 有相關經驗但專業不足的人 【非工程背景,你也迷惘?是否要轉職AI工程師嗎?】 透過500小時,18週的培訓,完成專題作品,透過企業與104就業媒合!協助你成功轉職吧!! 趕緊來報名 10/1、10/8 說明會|https://user266414.pse.is/6gf7cf
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🚀被低估的職場神器?用 Google AI Studio 打造你的「AI 超能力」 (免寫程式也能上手!)
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在這個 AI 工具滿天飛的時代,你是否也感到焦慮?別擔心,今天不談複雜的程式碼,我們要聊一個 Google 默默推出,卻可能成為你職涯轉捩點的秘密武器——Google AI Studio。 如果說 ChatGPT 是讓你隨點隨吃的「AI 餐廳」,那麼 Google AI Studio 就是讓你親自下廚的「AI 實驗廚房」。它讓你能在這裡調配出專屬於你的 AI 助手,而且過程比你想像中簡單有趣得多! 🤔 Google AI Studio 到底是什麼? 簡單說,它是一個讓一般人也能快速打造 AI 應用的原型設計工具。 它直接串接了 Google 最強大的 Gemini 模型 🧠。不同於一般的聊天機器人,這裡允許你「設定人設」、「微調參數」,甚至餵給它大量的資料(如整本 PDF 或 Excel 📑),讓它變成一個懂你業務的專屬專家。最重要的是,它的介面直觀,幾乎不需要寫程式 (Low-code/No-code) 就能做出強大的功能。 ========== 🎯 為何你的職涯需要它?三大族群的應用攻略 1️⃣ 專業工作者:擺脫瑣碎,成為「流程優化大師」 ⚡ 每天被會議記錄、週報、數據分析淹沒嗎? 💡 應用場景:你可以將公司過去一整年的專案報告上傳到 Google AI Studio,建立一個「專案知識庫」。下次老闆問:「上一季 A 產品的行銷成效如何?」不用翻箱倒櫃,直接問你的專屬 AI,它會根據你提供的資料精準回答。 💎 價值:你不再只是「執行者」,而是懂得利用 AI 提升效率的「管理者」。這能大幅展現你的邏輯思維與工具應用能力。 2️⃣ 求職/轉職者:履歷上的「超強亮點」 ✨ 還在履歷上寫「精通 Office」嗎?現在最吸睛的關鍵字是「AI 應用能力」。 💡 應用場景:在面試產品經理或行銷職位時,與其空口說白話,不如直接展示:「我用 Google AI Studio 建立了一個『競品分析助手』,能自動抓取並比較市面上的產品差異。」 💎 價值:這證明了你不僅擁抱新技術,還具備解決問題的實戰能力。這絕對比一張普通的證書更能打動面試官。 3️⃣ 外包接案者 (Freelancer):擴展服務邊界,提高客單價 💰 身為接案者,時間就是金錢。如何用更少的時間產出高品質的作品? 💡 應用場景: ✍️ 文案寫手:建立多個不同風格的 AI 模版(如:嚴肅財經風、活潑社群風),輸入關鍵字即生成初稿,你只需進行潤飾。 💻 工程師/開發者:利用它快速生成 API 程式碼片段,或是用來測試不同 Prompt (提示詞) 的效果,大幅縮短開發週期。 💎 價值:你可以提供「客製化 AI 導入服務」給你的客戶,從單純的「賣勞力」轉型為「賣解決方案」,直接拉高你的報價天花板。 ========== 🔥 Google AI Studio 的核心優勢 (SEO 重點摘要) 🦾 強大的 Gemini 模型支援:直接使用 Google 最先進的長文本處理能力 (Long Context Window),可以一次讀入大量文件、影片或程式碼。 🆓 免費額度超大方:目前提供非常寬裕的免費使用額度,對於個人開發者或測試用途來說綽綽有餘。 🔌 無縫接軌開發:做好的 Prompt 原型,只有一鍵就能轉成程式碼 (API Key),方便日後開發成真正的 App 或網頁功能。 ========== 👋 結論:現在就是進場的最佳時機 Google AI Studio 降低了 AI 的使用門檻,讓創意不再受限於技術能力。無論你是想提升工作效率、在求職市場脫穎而出,還是想拓展接案業務,它都是你不可或缺的利器。不要只是觀望,現在就去註冊,開啟你的 AI 廚房吧! Google AI Studio https://aistudio.google.com/
Trulli Wu PM好同學
NVIDIA DLI 官方證書怎麼拿 ? 生成式 AI、LLM 應用開發完整攻略
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想進入 AI 領域卻不知從何開始?NVIDIA Deep Learning Institute(DLI)官方認證課程為工程師、資料科學家和技術人員提供最實戰的學習路徑。課程涵蓋生成式 AI 開發、LLM 大型語言模型應用、異常偵測 AI、高效能運算 等熱門技術,透過雲端 GPU 實作環境,讓您邊學邊做,完成後且通過課後測驗即可獲得 NVIDIA DLI 官方頒發的完課證書,為履歷加分、提升職場競爭力! 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 使用提示詞打造 LLM應用服務 從 Prompt 編排、訊息策略、資料輸出到智慧代理設計,這門課程將是你邁向 LLM 開發的第一哩路,也是未來生成式 AI 應用不可或缺的核心技能。 Q: 誰適合這門課? A: 具備 Python 程式設計經驗& 對 LLM 基礎知識有扎實理解 Q: 完成課程後,是否會提供相關證明? A: 是的,在您完成所有課程內容且通過課後測驗後,將會獲得由 NVIDIA DLI 官方所頒發的正式完課證書。 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049187 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/55c06dcd-98e6-4f89-be84-f1fa2b5fb4b8 【想更了解這堂課在上什麼先來聽聽開課說明會】https://nabi.104.com.tw/course/itcert/6ece6b5f-60b0-42eb-b7c8-5f0e170315a6 🟡 NVIDIA DLI官方課程 - 異常狀況偵測的AI應用 以電信產業網路入侵偵測為出發案例,實際操作三種核心異常偵測技術,結合理論、應用與效能評估,打造真正落地的異常預測能力。你將深入探索NVIDIA 加速運算平台上的 XGBoost 與深度學習模型,體驗其在高維資料處理與推論速度上的關鍵優勢,並理解監督式與非監督式技術在異常情境中的應用差異。 Q: 這門課程需要具備什麼樣的知識? A: 為確保您能深入吸收課程內容,建議應具備: 1. Python 資料科學實務經驗 2. 對深度神經網路訓練原理的理解 ▶️證照資訊 https://nabi.104.com.tw/ability/10049188 ▶️課程資訊 https://nabi.104.com.tw/course/itcert/a36cfdb7-bd6d-4859-bd41-0c69c0237f02 NVIDIA DLI 課程能讓你親手操作 NVIDIA 最新技術,全面提升你在業界關鍵職位所需的實戰能力。
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像程式設計師這樣思考|鍛鍊程式設計思維
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培養解決問題的創造力 程式設計真正的挑戰不在於學習程式的語法,而是學會怎麼有創意地解決問題,製作出一流的作品。 作者V. Anton Spraul在本書中針對程式設計師如何解決問題的方法做了詳實解說,也講述其他書籍常常忽略的主題:如何才能像程式設計師這樣思考。書中每個章節講述一個程式設計的概念,如類別、指標和遞迴等概念。另外每章後面都有開放性的習題,鼓勵讀者接受挑戰並活用學到的知識。 在本書中,讀者將學到: ‧把問題分割成不同的部分,讓問題變得更容易解決 ‧活用函式、類別和程式庫,讓大多數的程式碼都能重複使用 ‧為特定工作挑選出最適合的資料結構 ‧深入學習許多進階的程式設計工具,像遞迴和動態記憶體配置等 ‧組識自己的想法和開發策略來解決某些特定類型的問題 雖然書中的範例程式都是以C++所編寫而己,但範例所勾勒出的創造性問題解決觀念則適用於任何一種程式語言。實際上,這些概念早超出電腦科學這個領域。正如大多數技巧熟練的程式設計師所了解的,寫出一流的程式碼是門創造性的藝術,要實現這個理想的第一步就是要「像程式設計師這樣思考」。 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_ACL057700
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全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
全面解析新興 AI 人才「AI架構師」:工作內容、所需技能、薪水及未來發展
在這個AI技術迅速發展的時代,AI架構師成為了企業成功的關鍵角色之一。你是否對AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展感到好奇?這篇文章將為你全面解析,幫助你了解如何成為一名成功的AI架構師,並在這個領域中脫穎而出。 ▍AI 架構師是什麼? AI架構師是一種專門設計和構建人工智慧(AI)系統的專業人士。隨著AI技術的應用越來越廣泛,AI架構師的需求也在不斷增加。他們的主要職責是整合不同的AI技術,確保系統在實際應用中運行流暢,從而幫助企業在競爭中獲得優勢。 ▍AI 架構師工作內容 AI架構師的工作內容非常多樣化,以下是一些主要職責: ● 系統設計與架構:AI架構師需要設計和規劃AI系統的整體架構,確保各組件之間的協同運作,達到最佳性能。 ● 技術選型:選擇合適的技術和工具來實現AI解決方案,包括機器學習框架、數據庫、雲平台等,這對於AI系統的成功至關重要。 ● 模型開發與部署:AI架構師參與AI模型的開發、訓練和部署,確保模型在生產環境中運行良好,並達到預期的效果。 ● 跨部門協作:AI架構師需要與數據科學家、軟體工程師、產品經理等團隊成員緊密合作,將AI技術應用到具體產品或服務中,實現企業目標。 ● 技術指導與培訓:他們還需要指導團隊成員了解和使用AI技術,並組織相關的培訓活動,提高整個團隊的技術水平。 ● 性能監控與優化:持續監控AI系統的性能,進行必要的優化和改進,確保系統穩定運行,並能夠適應業務需求的變化。 ▍AI 架構師所需技能 成為一名成功的AI架構師需要具備多方面的技能,以下是一些必備技能: ● 數學和統計知識:理解機器學習和深度學習算法的基本原理,這是進行AI系統設計和開發的基礎。 ● 編程技能:精通Python、R、Java、C++等編程語言,尤其是Python在機器學習中的應用,這有助於開發和實現AI模型。 ● 機器學習和深度學習框架:熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等常見的框架,這些工具能夠幫助AI架構師高效地開發和訓練模型。 ● 數據處理和分析能力:能夠使用SQL、Pandas等工具進行數據處理和分析,這對於數據驅動的AI項目來說至關重要。 ● 系統架構設計:具備設計和構建大規模分佈式系統的經驗,這有助於構建穩定且可擴展的AI系統。 ● 雲平台:熟悉AWS、Google Cloud、Azure等雲平台的使用,這能夠為AI系統提供可靠的運行環境。 ● 問題解決和創新能力:能夠快速解決技術問題,並提出創新的解決方案,這對於應對AI領域的不確定性和挑戰非常重要。 ▍AI 架構師薪水 AI架構師的薪水根據地區和經驗水平會有所不同,以下是一些大致的數據: ● 美國:AI架構師的年薪範圍大約在12萬美元到18萬美元之間,高階人才甚至可以達到20萬美元以上。 ● 台灣:AI架構師的年薪範圍約在150萬新台幣到250萬新台幣之間,具備豐富經驗和專業技能的AI架構師可以獲得更高的薪資。 ▍AI 架構師發展 AI架構師的未來發展前景非常光明,隨著AI技術的不斷進步,AI架構師的角色將變得越來越重要。未來的發展趨勢包括: ● 持續學習新技術:AI技術日新月異,AI架構師需要不斷學習和掌握最新的技術和方法,以保持競爭力。 ● 專業領域深化:AI架構師可以在某些專業領域(如自然語言處理、計算機視覺等)深入發展,成為該領域的專家,從而提高自己的市場價值。 ● 跨學科合作:與其他學科(如生物學、物理學等)合作,推動AI在更多領域的應用,這將為AI技術開拓新的應用場景和市場。 ● 領導職位:隨著經驗的積累,AI架構師可以升任技術總監、CTO等更高層次的領導職位,負責整個企業的技術戰略和發展。 AI架構師是一個充滿挑戰和機遇的職業,對於那些熱愛技術和創新的人來說,是一個非常理想的發展方向。如果你對AI技術充滿熱情,並且具備相關的技能,那麼AI架構師將是一個值得追求的職業目標。希望這篇文章能夠幫助你更好地了解AI架構師的工作內容、所需技能、薪水以及未來發展,並為你的職業規劃提供參考。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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Lucidchart-雲端流程圖、圖表繪製工具,PM展現視覺化流程的好幫手
Lucidchart-雲端流程圖、圖表繪製工具,PM展現視覺化流程的好幫手
Lucidchart 是一款基於雲端的圖表工具,能讓用戶創建流程圖、線框圖、流程圖以及其他視覺化圖表。這對產品經理(PM)來說是非常有價值的工具,因為它能幫助他們視覺化地展現想法、系統和流程。以下是產品經理使用 Lucidchart 的一些方式: 1. 用戶流程和用戶旅程圖:產品經理可以繪製用戶旅程和交互流程,幫助團隊了解用戶如何在產品中進行操作。 2. 線框圖和原型設計:在開發之前,產品經理可以創建線框圖或簡單的原型,幫助可視化產品的佈局或功能想法。 3. 流程圖:產品經理通常需要記錄工作流程或開發過程,不論是用於內部團隊還是為了描述產品開發週期。 4. 功能路線圖:通過路線圖圖表,產品經理可以視覺化產品的時間線或功能發布計劃,讓相關方清楚了解優先事項和開發順序。 5. 系統架構圖:對於技術型產品,產品經理可以與工程師一起使用 Lucidchart 繪製系統架構或 API,確保產品和技術團隊保持一致。 6. 協作功能:Lucidchart 允許多個團隊成員實時合作,這對跨職能團隊進行頭腦風暴、文檔編寫和產品概念迭代非常有幫助。 官方網站>> https://www.lucidchart.com/ 📌Lucidchart 提供免費版本,但也有付費計劃。免費版本有基本功能,適合個人用戶和小型項目,但有一些限制,比如圖表的複雜度和可用形狀的數量。具體來說,免費版本允許: - 創建 3 個可編輯文檔 - 使用 60 個形狀 - 基本的協作功能(如與他人共享) 如果需要更多高級功能(如無限制的文檔、更多形狀庫、數據可視化、高級協作工具等),就需要升級到付費版本。付費計劃包括: 1. 個人版:提供更靈活的圖表創建和更多形狀。 2. 團隊版:針對小型團隊設計,擁有高級協作和共享功能。 3. 企業版:適用於大規模組織,包含更強大的安全性和整合工具。 價格根據不同的訂閱級別會有所不同,因此可以根據需求選擇合適的計劃。
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IC工程師掌握「Verilog」高階技能! 非阻塞賦值、時序控制與低功耗設計
IC工程師掌握「Verilog」高階技能! 非阻塞賦值、時序控制與低功耗設計
Verilog不僅是初學者設計數位電路的入門工具,對於資深工程師來說,它還提供了更高階的設計技巧與功能,使得更複雜的系統設計成為可能。以下是幾項深入掌握Verilog的重要技能。 1. 非阻塞與阻塞賦值 理解阻塞(`=`)與非阻塞(`<=`)賦值的區別是Verilog中關鍵的進階技能之一。阻塞賦值在程序中的執行順序是嚴格依照代碼順序,而非阻塞賦值則允許平行運算,這對於描述時序邏輯(如觸發器和暫存器)非常重要。錯誤使用這兩種賦值方式可能導致設計中的模擬與實際硬體行為不一致。 注意#小教室來嘍 #阻塞賦值:常用於組合邏輯 #非阻塞賦值:適用於時序邏輯 2. 時序約束、多時鐘域設計 高階數位電路通常涉及多個時鐘域,這需要工程師深刻理解「時序約束、跨時鐘域信號傳輸」。Verilog可以幫助描述和處理多時鐘域的設計,但你需要小心避免「時序錯誤、(timing violation)和準穩態(metastability)」問題。學習如何使用同步器(synchronizer)來安全處理跨時鐘域信號是設計穩定系統的必要技能。 3. 測試平台與自動化驗證 Verilog的一大優勢其強大的模擬能力。進階Verilog設計者需要掌握如何建立功能強大的測試平台(testbench)。這包括「隨機測試、覆蓋率驅動測試、約束隨機化」。Verilog的功能允許你撰寫自動化驗證模組來測試電路的各種運行情況,以確保設計的可靠性。 4.參數化設計與可重用性 高效Verilog設計應該具有靈活性和可重用性。透過使用**參數化模組**(parameterized modules),你可以在不改變原始設計的情況下修改模組的尺寸和功能。這種設計技巧在複雜系統設計中,尤其是當設計多個相似模組時,極具價值。 5. Verilog與SystemVerilog的擴展 學習Verilog的高階功能後,進一步了解「SystemVerilog」也是必要的。SystemVerilog是Verilog的擴展語言,增強了面向對象設計、斷言驅動設計(Assertions)和更高階的驗證功能。掌握SystemVerilog可以顯著提升你的數位設計能力。 6. 低功耗設計技巧 隨著現代設備對能源效率的要求不斷提高,學習如何利用Verilog進行低功耗設計也成為進階技能之一。這包括設計「時鐘門控(clock gating)、電源域劃分(power domain partitioning)等技術」,以降低系統能耗。 深入掌握Verilog不僅僅是理解其基本語法,還需學會高階技術,如時序控制、多時鐘域設計、自動化驗證與參數化設計等。這些技能將幫助你在設計複雜數位系統時更加高效和精確,同時進一步探索SystemVerilog等擴展語言,提升數位設計的競爭力。
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非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
非工程師也能考!2026最新AI證照指南|零基礎先從哪張開始最容易通過?
AI不再只是工具,而是影響績效、升遷與錄取的職場必備能力關鍵。 (更新115年iPas AI應用規劃師報名費最新優惠) 根據104人力銀行最新數據,完成AI課程或擁有AI證照的求職者,面試邀約平均提升4倍;而標註 AI 技能的職缺年薪中位數高達80萬元,企業甚至有近5成願意開出「面議」、也就是薪資高於4萬的職缺搶人。AI技能已經成為職涯加速器。 ▶️ AI證照≠技術人才限定 所有職場角色都可以考 無論是行銷、行政、客服、PM、人資、財會還是業務,現在的工作場景都需要用AI來提升效率、降低工時與強化成果。AI已成跨部門共通語言,而不再僅限RD或IT背景。 ▶️ AI證照=面試敲門磚 搭配AI實戰力更加分 👉 AI證照建立「可信度」:證明你具備 AI 基礎能力與知識門檻 👉 AI作品集展現「即戰力」:讓企業看到你真的能用AI產生結果 ▶️ AI證照有哪些?官方告訴你! 依照 數位發展部《AI產業人才認定指引》,目前AI證照可分為: 🟡 素養型:不需寫程式、重視AI基礎素養與職場應用,適合一般上班族、跨領域轉職者。 🟡 工具型:需具備程式與模型實作能力,適合工程、資料、AI技術人員等職類。 🟡 專案型:同時具備AI素養與工具操作實務經驗,可領導大型AI導入專案,並熟悉情境應用。 📌 台灣官方認可的AI證照清單(最新重點整理) 以下難度評估係依通過率與考題的技術門檻綜合判斷而成,僅供參考,實際感受會因個人背景與準備程度而異。 一、素養類 1. iPAS AI應用規劃師 初級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包含人工智慧概論與生成式AI應用兩科,考題靈活且重視實際應用,且難度隨梯次逐漸加深的趨勢。 難度:★★★☆ 費用:800元 (此為115-116年專屬優惠,原價1200元) 通過率:38% (2025第四梯次為例) 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 2. 生成式AI能力認證(資策會) 特色:有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效,通過率幾乎都有80%以上。 難度:★★☆ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:70-80% (平均) 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 3. 生成式AI辦公室應用能力認證 (資策會) 特色:分學科與術科,評測生成式AI實際應用在文本創作、文案創作、圖像創作、簡報製作,強調AI實務操作,證書兩年有效,預計2026年開放報名。 難度:★★☆ 費用:報名費2000元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049231 4. 人工智慧工程素養認證(資策會) 特色:應試條件需有基礎的Python語言與資料分析知識,有明確的考試範圍與備考內容,證書兩年有效。 難度:★★★★ 費用:1300元,另可加購雷達圖399元,紙本證書500元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:4-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048892 5. AI素養級認證(台灣人工智慧學校) 特色:入門最友善,考題偏原理與應用情境,適合跨領域學習者 難度:★☆ 費用:3000元 通過率:90%以上 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049171 6. TQC生成式AI應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI概念,到專業等級的生成式AI應用、原理以及模型,全面檢測你是否真正理解 AI 背後的運作邏輯與使用方法。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1200元/每等級 通過率:未有相關資料 建議備考時間:4-8週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049228 7. TQC人工智慧應用與技術 實用/進階/專業(電腦技能基金會) 特色:測驗內容依照等級,從實用等級的AI 理論、到進階等級的機器學習、深度學習演算法、到專業等級的資料分析、 Python 程式基礎等,強調AI觀念理解與技術應用能力。 難度:實用★★/進階★★★/專業★★★★ 費用:1000元/每等級 通過率:未公布,專業級若有商管背景,搭配AI課程,通過率超過90% 建議備考時間:4-12週 (依等級不同) 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048413 8. EEC 企業電子化人工智慧應用師(電腦技能基金會) 特色:測驗內容以人工智慧、機器學習、深度學習等相關概論與情境應用為主。證書永久有效。 難度:★★★☆ 費用:2000元 通過率:未有相關資料 建議備考時間:3-6週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048715 二、工具類 1. 生成式AI美術設計能力 初級/中級(資策會) 特色:測驗分成學科與術科,術科分數會加權60%,測驗範圍以生成式AI基礎知識,以及AI繪圖、圖片影片生成相關實務操作為主,需擅長各種AI生成工具因應術科題目,適合設計師、社群經營與內容行銷人員,證書有效期兩年。 難度:初級★★、中級★★★☆ 費用:初級2000元、中級3600元 通過率:初級約70%以上,中級未有相關資訊 建議備考時間:3-8週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049229 (生成式 AI 美術設計能力初級)、https://nabi.104.com.tw/ability/10049230 (生成式 AI 美術設計能力中級) 2. iPAS AI應用規劃師 中級(經濟部) 特色:國家級認證,證書永久有效。考試範圍包括人工智慧技術應用,以及大數據處理分析與應用、機器學習技術與應用兩科目擇一,適合已有AI相關技術開發經驗,以及參與過企業AI應用專案相關技術背景人士。 難度:★★★★ 費用:1000元 (此為115-116年專屬優惠,原價1500元) 通過率:63% 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 三、專案類 1. TQC+ 人工智慧:機器學習(電腦技能基金會) 特色:以術科考題重視程式技術與模型實作,適合已有Python基礎並具備機器學習相關實作經驗者,是一張具AI實務鑑別度的證照。 難度:★★★★★ 費用:1800元 通過率:未有相關資訊 建議備考時間:6-12週 網址:https://nabi.104.com.tw/ability/10048576 ▶️ 想準備AI證照,建議順序 如果你沒有程式背景、或第一次接觸 AI,建議: 1️⃣ 先取得基礎素養型證照 → 建立門檻與可信度。 2️⃣ 再累積 2–3 個職務相關的AI應用作品集 → 展現成果。 3️⃣ 若想轉技術職,再進階工具類證照。 💡 常見問題集 ❓:我不知道從哪張證照開始? 🅰️:先從「素養型AI證照」入門最快上手。 ❓:沒時間準備很難嗎? 🅰️:多數素養類證照準備時間只需一個月、每天花一至兩小時準備,即可通過。 ❓:會提高薪資嗎? 🅰️:企業更願意主動邀約、給更高薪的談判空間。 ❓:我已經在職場,還需要嗎? 🅰️:讓績效呈現可量化成果,是升遷與跨領域轉職武器。
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高效能Python程式設計 第二版
高效能Python程式設計 第二版
寫給人類的高性能編程法 「這是少數幾本可以改變你的編程思維的書籍之一。」 —Hilary Mason Accel常駐資料科學家 或許你的Python程式可以正確運行了,但你希望它跑得更快。這本更新至Python 3的擴增版本將告訴你如何找到性能瓶頸,並且在使用高資料量的程式中大幅提升程式碼的速度。《高效能Python程式設計》將藉著探索各種設計背後的基本理論,讓你更深入瞭解Python的實作。 如何利用多核心架構或叢集?如何在不失去可靠性的情況下放大與縮小系統規模?資深的Python程式員可從本書學到許多問題的具體解決方案,以及來自許多公司的實戰經驗,這些公司都運用高性能Python來進行社交媒體分析、生產化機器學習等應用。 • 更充分地掌握NymPy、Cython與分析器 • 瞭解Python如何將底層計算架構抽象化 • 進行分析來找出CPU時間和記憶體使用量的瓶頸 • 選擇正確的資料結構,寫出高效程式 • 提升矩陣和向量的計算速度 • 使用工具,將Python編譯成機器碼 • 並行管理多I/O與計算操作 • 轉換multiprocessing程式碼,讓它在本地或遠端叢集上運行 • 使用Docker等工具來快速部署程式 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A626
碁峰資訊GOTOP 電腦技能的領航員-碁峰資訊
什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
什麼是NPI?為什麼PM職缺裡面滿滿的NPI
NPI的全名為New Product Introduction,中文可以翻做「新產品導入」,用於導入全新的產品或服務到市場。NPI大致會在分成三個階段: EVT(工程驗證測試階段), DVT(設計驗證測試階段), PVT(生產驗證測試階段) 。EVT-工程驗證測試階段:這個階段要驗證設計是否有潛在問題,並且設法在產品設計的初期就解決。 。DVT-設計驗證測試階段:這個階段要驗證整機的功能,重點是把設計及製造的問題找出來,以確保所有的設計都符合規格,而且可以量產。 。PVT-生產驗證測試階段:這個階段要做製造工廠大量生產前的製造流程測試,生產線上所有的生產程序也都要符合製造廠的標準量產程序。 NPI是一個高度協作的過程,需要不同部門之間的密切合作,包括研發、設計、生產..等。一個好的PM可以成功的確保新產品順利地進入市場,滿足客戶需求並實現商業目標。 延伸閱讀::https://samutw.medium.com/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AFnpi-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E8%A6%81npi-npi%E6%80%8E%E9%BA%BC%E5%81%9A-1b0957233d81
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求職的時候常常在職務名稱上看到「NPI」,但什麼是NPI呢?
求職的時候常常在職務名稱上看到「NPI」,但什麼是NPI呢?
專案管理-快問快答系列01 問題:求職的時候常常在職務名稱上看到「NPI」,但什麼是NPI呢? 回答: NPI在科技業是一個很常見的縮寫,全名是:New Product Introduction,只要提到「NPI」,我們一定還得認識它的好朋友-名字叫做「Sustain」。那麼,這兩者之間最大的差別是什麼? 簡單的區分這兩者最大的關鍵是:「產品量產上市的日期」。 1. 在產品量產上市「之前」,會經歷一段產品研發過程,而這段過程稱為NPI 2. 在產品量產上市「之後」直到「停止生產出貨」這一段過程就稱為Sustain 有了這樣的概念,下次看到NPI PM, NPI RD, NPI Supply Chain…等,大致上就會知道這個職務會參與到產品的哪一段週期了。
Ernest Deng PM的權力遊戲
別讓英文力卡關!多益700分已是職場新門檻
別讓英文力卡關!多益700分已是職場新門檻
越來越多企業在徵才時,將英文能力列為基本條件,尤其是 TOEIC 多益成績。英文能力不再只是履歷上的加分項目,而是你能否踏入理想企業的隱形入場券 。這篇文章將揭露多益700分背後的職場新標準,以及如何讓你從眾多求職者中脫穎而出! 【多益成績,為什麼重要?】 TOEIC 多益是全球廣泛採用的英文檢定之一,在台灣同樣受到重視。不僅超過百所大學將多益列入入學加分項目,近 40 間大學更直接將其設為畢業門檻。 企業方面,104 職缺數據顯示,主管與專業職中,有超過一半要求具備英文實力。而其中若有附上多益成績,往往能幫助履歷更快被看見。 特別是多益分數達到 700 分以上者,獲得面試邀約的機率平均可↗️提升 20% 以上。 【哪些職缺最重視英文?】 根據統計,以下職類對英文能力的要求較為明確: • 貿易相關工作中,有超過 8 成標明需具備英文能力 • 生技與醫療研發類,英文要求佔比約 64% • 專案與產品管理職務,也有超過 6 成強調英語能力 這些職位常涉及國際溝通、文件處理、會議參與,對英文聽說讀寫的實力要求更為實際。 【想增加錄取機會,先了解自己的程度】 如果你正在尋找的是需要英文條件的職缺,不妨先花幾分鐘檢測自己的英文實力。透過簡單測驗,就能快速了解目前的程度,作為是否進一步進修或報考證照的依據。 👉【點我免費做英文模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic 測驗後若沒達到標準,有哪些資源能幫助我補強? ▶️破35萬次瀏覽,NEW TOEIC 新多益線上高分速成班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/9cd8f1a1-2dd7-434f-a13c-79932a5cb4fe ▶️更多英文課程推薦 https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E8%8B%B1%E6%96%87
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2026 開發者的身價保衛戰:在 Vibe Coding 浪潮中,拿回你的「定義權」
2026 開發者的身價保衛戰:在 Vibe Coding 浪潮中,拿回你的「定義權」
最近與許多技術團隊負責人和企業主聊天,大家不約而同提到一個現象:「開發軟體的門檻好像消失了,但系統崩潰的風險卻變高了。」 隨著前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding(氛圍編程) 成為主流,我看到很多非技術背景的朋友,靠著與 AI 聊天就能生出亮眼的 App 介面;我也看到許多工程師開發速度提升了數倍,卻在「上線後」陷入了前所未有的技術債深淵。 當 Vibe Coding 已經普及,隨之而來的卻是嚴重的「開發斷層」。當開發者只靠氛圍、不靠邏輯時,系統將變得混亂無序。身為技術顧問,我想分享一個關於 2026 年開發範式的核心觀察: 「當程式碼變得廉價,你的『定義權』就是你的身價。」 __ 為什麼「感覺(Vibe)」很好,系統卻會崩塌? AI 可以根據你的「氛圍」快速產出代碼,但它無法替你思考複雜的商業邏輯,更無法預見潛在的安全威脅。如果缺乏結構與驗證,Vibe 出來的結果往往是: * 需求斷層: AI 寫出的功能外表亮眼,卻與實際業務場景完全脫節。 * 安全性漏洞: AI 為了追求功能實現,常產出帶有 SQL Injection、跨站腳本 (XSS) 或缺乏權限驗證的程式碼。這些隱蔽的資安破口,在上線後將成為駭客進出的後門。 * 邏輯黑盒: 沒有人敢改 AI 寫的 Code,因為沒人知道邏輯邊界在哪。 * 擴充災難: 隨意生成的代碼導致耦合度爆炸,系統最終難逃「砍掉重練」的命運。 要駕馭這場技術海嘯,我們需要一套更人性化、也更嚴謹的**「數位防禦思維」**。 __ 從 User Story 出發:找回軟體的「靈魂」 很多失敗的 AI 專案,問題都出在指令(Prompt)太過破碎。在 AI 時代,我們必須回歸本質,從 User Story (使用者故事) 開始: 「身為 [角色],我想要 [功能],以便於 [獲得價值]。」 這不只是文件,這是你與 AI 溝通的底層邏輯。如果你無法清晰定義需求與價值,AI 給你的只會是一堆華麗卻無用的廢碼。 __ 建立 AI 時代的「鐵三角」品質防線 為了確保 AI 產出的結果不只是「看起來會動」,開發團隊必須導入以下框架,構築穩固的防線: 1. BDD (行為驅動開發):將需求變成「活的規格」 AI 容易產生幻覺,我們不能只給任務,要給「場景」。透過 BDD 的 Given/When/Then 格式描述行為,讓 AI 清楚知道「什麼樣的結果才算成功」,將開發轉變為**「目標導向工程」**。 2. TDD (測試驅動開發):建立不可穿透的「品質護欄」 在叫 AI 實作功能前,先叫它寫測試單元。TDD 是對付 AI 不確定性最強大的武器。透過先行的測試案例(Test Cases),強迫 AI 產出的程式碼必須通過斷言(Assertion),杜絕技術債。 3. DDD (領域驅動設計):建立邏輯的「護城河」 AI 懂語法但不懂你的生意。我們需要 DDD 定義 Bounded Context (邊界上下文),建立一套**「通用語言」**。這能確保複雜系統在規模化擴張時,邏輯依然清晰且不崩壞。 4. SDD (規格驅動開發):構築穩定「鋼骨」 在 ASP.NET Core 框架下,我們利用強型別與依賴注入 (DI),將上述行為轉化為不可違背的 Interface (介面)。這份「規格」就是 AI 必須遵守的施工圖,確保系統具備企業級的穩定度。 __ 從「開發者」到「架構師」:定義未來的規則 2026 年,開發者的角色正經歷劇烈重塑。我們不再需要更多「只會寫 Code 的工程師」,而是需要更多**「具備領域洞察力、能編寫高品質規格、並能驗證 AI 品質的架構師」**。 __ 這也是我在 X School 規劃 【Vibe Coding AI 工程師養成班】 的初衷。我們不走傳統的語法教學,而是教你: * 從 User Story 挖掘核心商業價值。 * 透過 DDD 建立健壯的系統模型。 * 利用 SDD、BDD 與 TDD 建立 AI 無法穿透的品質護欄。 * 在 ASP.NET Core 的架構下,實現真正的**「精準開發」**。 這是一場關於「主導權」的訓練。在 AI 淹沒平庸之前,先讓自己成為規則的制定者。 如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮,或許缺的不是更強的模型,而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。 【Vibe Coding 全端架構師養成:ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入,成為定義規則的人。 想了解更多課程資訊請詳見以下連結👇 https://user135527.pse.is/8kkmdj
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機器學習|特徵工程 - 資料科學家需學的原理與技術
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"資料前置處理和特徵工程已經被認為是許多應用中模型效能的主要推手。我很高興終於有一本專書來談論這個主題。Alice和Amanda詳細解釋了許多常用技術的精妙細節。" —Andreas C. Müller 哥倫比亞大學機器學習講師 scikit-learn核心開發者 特徵工程是機器學習生產線中關鍵的步驟,不過這個領域還很少被單獨檢視過。在這本實用的書中,您會學到將特徵──原始資料的數值表達法──淬取與轉換為機器學習模型格式的技術。每一章都使用單一的資料問題來導引您,例如如何表達文字或影像資料。綜合在一起後,這些範例就描繪了特徵工程的主要原理。 不是只教導這些原理,作者Alice Zheng和Amanda Casari也在整本書中使用習題來聚焦在實際應用上。最後一章會藉由在一個真實的結構化資料集上應用數種特徵工程技術來總結全書所學。程式碼範例則使用了Python的套件,包括numpy、Pandas、scikit-learn、以及Matplotlib。 您會學到: ‧數值資料的特徵工程:過濾、分箱、縮放、對數轉換及次方轉換 ‧自然文本技術:詞袋、n元語法及片語偵測 ‧以基於頻率之過濾與特徵縮放來消除不具資訊性的特徵 ‧類別變數的編碼技術,包括特徵雜湊和分箱計數 ‧使用主要成份分析進行基於模型的特徵工程 ‧模型堆疊和使用k-means作為特徵淬取技術的概念 ‧使用手動和深度學習技術之影像特徵淬取 看更多書籍介紹: http://books.gotop.com.tw/v_A627
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工程師求職必備刷題神器:LeetCode助你輕鬆進科技巨頭(下)|LeetCode 必考題、刷題技巧、面試策略
工程師求職必備刷題神器:LeetCode助你輕鬆進科技巨頭(下)|LeetCode 必考題、刷題技巧、面試策略
在競爭激烈的科技公司面試中脫穎而出,你需要的不僅是扎實的技術基礎,還要有高效的刷題策略。LeetCode 是一個能幫助你提升編程技能的平台,本文將介紹如何利用 LeetCode 刷題,提高你的錄取機會。 ▍為什麼要刷 LeetCode? LeetCode 提供了大量的題目,這些題目經常出現在大公司的技術面試中。通過反覆練習,你可以: ● 提升編程技巧:熟悉各種數據結構和算法的應用。 ● 增強問題解決能力:學會分析和解決複雜的編程問題。 ● 提高面試成功率:模擬真實的面試環境,提前做好準備。 ▍如何開始刷 LeetCode? ● 制定計劃:根據自己的時間安排,設定每天或每週的刷題目標。循序漸進地提升自己的能力。 ● 分類練習:先從基本數據結構開始,如數組、鏈表等,然後逐步挑戰更高難度的題目。 ● 多角度思考:嘗試多種解法,從暴力破解到優化策略,全面理解題目。 ▍LeetCode 必考題 在 LeetCode 上,有一些題目經常出現在大公司的面試中,被稱為「必考題」: ● 兩數之和 (Two Sum):找到數組中和為目標值的兩個數字。 ● 反轉鏈表 (Reverse Linked List):將單鏈表進行反轉操作。 ● 有效的括號 (Valid Parentheses):檢查括號的匹配情況是否正確。 ● 合併兩個有序鏈表 (Merge Two Sorted Lists):將兩個排序好的鏈表合併成一個新的排序鏈表。 ● 搜索旋轉排序數組 (Search in Rotated Sorted Array):在一個旋轉排序數組中尋找指定目標值。 ▍實用的刷題技巧 ● 從簡單題開始:初學者可以先從簡單題入手,逐步建立自信心和解題思路。 ● 記錄筆記:每次做題時記錄下自己的思路和錯誤,這些筆記在日後的複習中非常有用。 ● 多寫代碼:理論知識固然重要,但編程能力需要通過大量的代碼實踐來提升。 ● 分析錯誤:每次提交代碼後,如果出現錯誤,不要急於修改。仔細分析錯誤信息,找出問題根源。 ▍進階策略 ● 挑戰高頻面試題:在 LeetCode 上有一些經常出現在面試中的高頻題目,如兩數之和、反轉鏈表等,這些題目一定要熟練掌握。 ● 參加討論區:LeetCode 的討論區是學習的好地方,可以在這裡看到其他用戶的解法和思路,互相學習,共同進步。 ● 模擬面試:通過 LeetCode 的模擬面試功能,進行實戰演練,熟悉面試環境,提高應對技巧。 LeetCode 是提升程式設計技能和面試成功率的有力工具。通過合理的刷題計劃和策略,你可以大大提高自己的編程能力,為技術面試做好充分準備,增加錄取機會。現在就開始行動,迎接新的挑戰吧!無論是基礎的數據結構題還是複雜的算法題目,LeetCode 都能幫助你提升自信,面對未來的技術挑戰。將這些技巧和策略應用到你的學習和面試準備中,相信你會在面試中表現出色,順利拿到心儀的工作機會。 ➤ 開始刷題吧:https://leetcode.com/ ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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104媒合推薦系統:邦尼找到最適合的職務和人才 - 蘇忠原
104媒合推薦系統:邦尼找到最適合的職務和人才 - 蘇忠原
104為台灣最大的網路人力銀行,主要的核心平台為提供求職者和企業主媒雙方合服務。對於日益漸增的求職者和企業主,如何有效率的提供雙方的媒合成為一重要的課題。104透過大數據結合AI技術開發了媒合推薦系統,幫助多達約九百萬的求職者和44萬的企業主發掘感興趣的職務和人才,進而提升媒合成效。本次的演說會簡述我們如何從資料來源、數據清理、特徵萃取、模型的開發來建立媒合推薦系統1.0,以及分享我們現在正在進行研發的媒合推薦系統2.0。 https://youtu.be/uA3WLguBPZU
一零四邦尼學習 104 TechCon 工程年會
半導體職涯怎麼選?非本科想進IC Design House該怎麼辦?
半導體職涯怎麼選?非本科想進IC Design House該怎麼辦?
對許多即將畢業的理工科同學來說 職涯規劃仍是一大難題 今天整理了常見科系對應的半導體職缺 幫助大家找到更適合的道路 除此之外 文末特別整理了由聯發科學長 Lester 推薦的關鍵職缺 為非本科系同學提供更多進入 IC Design House 的可能性! 【常見科系對應半導體職缺】 #點擊連結查看最新相關職缺 💡電機系出路: ▪︎ IC設計工程師 - 負責積體電路的設計和開發 >> https://tw104.pse.is/6tcqmt ▪︎ 電路設計工程師 - 模擬和數位電路的設計 >> https://tw104.pse.is/6tcqn5 ▪︎ 系統驗證工程師 - 負責IC的測試和驗證 >> https://tw104.pse.is/6tcqn9 💡機械系出路: ▪︎ 設備工程師 - 負責半導體製造設備的維護和優化 >> https://tw104.pse.is/6tcqnq ▪︎ 機械設計工程師 - 設計和開發半導體製造設備 >> https://tw104.pse.is/6tcqnx ▪︎ 熱模擬工程師 - 封裝形式對晶片熱應力模擬 >> https://tw104.pse.is/6tcqnz 💡材料系出路: ▪︎ 材料研發工程師 - 研究和開發新型半導體材料 >> https://tw104.pse.is/6tcqp4 ▪︎ 製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率 >> https://tw104.pse.is/6tcqp7 ▪︎ 品質工程師 - 確保材料的品質和可靠性 >> https://tw104.pse.is/6tcqpb 💡化工系出路: ▪︎ IC設計製程工程師 - 優化材料的製造流程提高生產效率 >> https://tw104.pse.is/6tcqpd ▪︎ 化學工程師 - 研究開發半導體製造中的新型化學物質 >> https://tw104.pse.is/6tcqpg 【晶片設計公司轉職小撇步】 有些同學可能會覺得自己是「產線系」 認為只有進入晶圓代工廠才是唯一的選擇 但講師 Lester 提到,其實只要提早規劃好職涯路徑 還是有很高的機會可以成功轉職到上游的晶片設計公司! 關鍵在於選擇那些「能夠與上游廠商密切互動」的職位 以下是 Lester 推薦給有志於進入 IC 設計公司的同學的職缺方向: 📌 產品工程師: https://tw104.pse.is/6tcqpm 📌 製程整合工程師: https://tw104.pse.is/6tcqpr 📌 客戶服務工程師:https://tw104.pse.is/6tcqpv   想了解更多關於半導體職涯的資訊嗎? 立即前往免費解鎖【半導體職涯大禮包】 👉https://tw104.pse.is/6tcj75 你將獲得: 🎁 講座回放影片:產業秘辛、履歷撰寫技巧一次聽個夠 🎁 講座簡報:講座精彩內容完整保留,隨時複習 🎁 履歷模板:半導體上、中、下游三種模板一次到手
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Java vs. JavaScript有關聯嗎? 簡單解析3差異 語言本質、執行環境差在這
Java vs. JavaScript有關聯嗎? 簡單解析3差異 語言本質、執行環境差在這
Java和JavaScript,乍看之下名字很像,實際上它們是兩種完全不同的編程語言,適用於不同的開發領域。以下是它們的主要差別分為三大類 1. 語言本質 - Java 是一種面向對象的編程語言,由Sun Microsystems(現已被Oracle收購)於1995年推出。Java 是編譯語言,這意味著它需要編譯成字節碼才能在 Java 虛擬機(JVM)上運行。它廣泛應用於企業級應用、安卓應用開發和大型後端系統。 - JavaScript 則是一種解釋型的腳本語言,由 Netscape 的 Brendan Eich 在同年(1995年)創建。JavaScript 最初設計用於瀏覽器端的動態行為,如表單驗證和互動效果。如今它不僅應用於前端開發,透過像 Node.js 這類技術,它也可以在後端運行。 2. 執行環境 - Java是跨平台的,經過編譯後的 Java 程序可以在任何安裝了 JVM 的系統上執行,因此有句名言「寫一次,跑遍全世界」。 - JavaScript則主要執行於瀏覽器中,雖然隨著 Node.js 的出現,它也可以在服務器端執行,但它的核心設計還是針對網頁瀏覽器。 3. 應用範圍 - Java常用於企業應用開發、安卓應用開發以及大型後端系統,特別適合高效能、可擴展的大型應用程式。 - JavaScript 則主要用於網頁前端開發,負責動態內容的顯示、與使用者互動的處理等。它也是現代前端框架(如 React、Vue、Angular)的基礎。 雖然Java 和 JavaScript 名字相似,但它們在語言特性、運行環境和應用領域上有著顯著差異。簡單來說Java 是專注於後端與大型應用的編譯型語言,而 JavaScript 則是針對網頁前端的解釋型語言。
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🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
🔍 Google AI 證照與課程總整理(2025 最新)
隨著生成式 AI 與雲端運算技術蓬勃發展,Google 提供一系列 AI 與雲端技術課程與認證,幫助個人提升數位能力、強化職場競爭力。無論你是剛入門、轉職中、還是現職工作者,這篇整理都能協助你選擇最適合的學習路徑。 📌 一、Google AI 與 Cloud 證照總覽 ### 1. Google Cloud 專業證書(Professional Certificates) 透過 Google Cloud Skills Boost 提供的認證課程,可系統化學習資料分析、網路安全與雲端架構等職場必備技能。 - 資料分析專業證書(Data Analytics) - 網路安全專業證書(Cybersecurity) - 上課平台:Google Cloud Skills Boost - **學費:每月 $29 美元,首月免費試用 - **網站:[Professional Certificates](https://cloud.google.com/learn/certificates?hl=zh-TW) --- 2. Google Cloud 認證證書與徽章 - Cloud Digital Leader 認證**:入門級雲端通識認證 - Associate / Professional 級證照**:適合工程師、架構師、資料分析師等專業角色 - 技能徽章 Skill Badges**:完成特定實作課程即可獲得,適合展示技能 - 網站:[Google 認證官網](https://cloud.google.com/learn/certification?hl=zh-TW)|[技能與證照管理](https://cloud.google.com/learn/training/credentials?hl=zh-TW) 🤖 二、生成式 AI 與機器學習課程推薦 3. Google AI Essentials(生成式 AI 通識課程) 由 Google 推出的免費 AI 基礎課程,適合初學者快速了解生成式 AI 工具與應用。 - 內容:AI 工具應用、提升工作效率 - 平台:[Google AI Essentials](https://grow.google/intl/zh-HK_hk/ai-essentials/) 4. Introduction to Generative AI(Google Cloud Skills Boost) 短時程微學習課程,幫助你理解生成式 AI 的核心概念與技術原理。 - 課程頁面:[Introduction to Generative AI](https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536?locale=zh_TW) 5. Machine Learning Crash Course (MLCC) Google 經典的免費機器學習課程,包含視覺化示意、互動程式與 15 小時課程。 - 對象:資料科學、AI 工程師、對 ML 有興趣的學習者 - 網站:[ML Crash Course](https://developers.google.com/machine-learning/crash-course) 🧠 三、台灣本地 AI 認證課程(與 Google 合作) 6. 104 學習精靈|生成式 AI 證書課程 由 104 與 Google 技術整合推出的 8 小時 AI 入門課程,內容實用、講解清晰。 - 學習內容:生成式 AI 的應用邏輯與職場場景 - 報名網址:[104學習精靈|生成式 AI 課程](https://nabi.104.com.tw/ability/10048799) 7. ADCT|Google Gemini AI 通識認證 由數位文化協會推出的 AI 通識測驗,考核 Google Gemini 與生成式 AI 的應用知識。 - 課程免費,測驗費用 NT$599 - 證書可列入履歷/求職加分 - 報名網址:[ADCT AI 基本測驗](https://exam.adct.org.tw/product/ai-%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%B8%AC%E9%A9%97) 🚀 四、進階培訓與活動 8. Google Cloud AI Study Jam 為台灣開發者社群舉辦的 AI 主題訓練活動,涵蓋 Prompt Engineering、生成式 AI API 等進階應用。 - 適合對 AI 應用開發有興趣者 - 活動頁面:[Google Cloud Study Jam](https://rsvp.withgoogle.com/events/csj-tw-2024/home) 9. 5 天生成式 AI 密集學習營 短期集訓課程,由 Google 主辦,深入 AI 模型應用與專案實作。 - 活動頁面:[5 天密集課程](https://rsvp.withgoogle.com/events/google-generative-ai-intensive_2025q1/home)
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【2024年6月】 AI 相關最新職缺&年均薪|韌體工程師、演算法工程師、AI工程師、系統分析師、數據分析師
【2024年6月】 AI 相關最新職缺&年均薪|韌體工程師、演算法工程師、AI工程師、系統分析師、數據分析師
▍韌體工程師,年均薪 127 萬 ● 最新職缺:https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001005&area=6001000000&jobsource=salary_catjobs&order=2&page=1 ▍演算法工程師,年均薪 122.1 萬 ● 最新職缺:https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001012&area=6001000000&jobsource=salary_catjobs&order=2&page=1 ▍系統分析師,年均薪 101.3 萬 ● 最新職缺:https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001007&area=6001000000&jobsource=salary_catjobs&order=2&page=1 ▍AI 工程師,年均薪 98.3 萬 ● 最新職缺:https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001020&area=6001000000&jobsource=salary_catjobs&order=2&page=1 ▍數據分析師,年均薪 87.1 萬 ● 最新職缺:https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001018&area=6001000000&jobsource=salary_catjobs&order=2&page=1 資料來源:為104人力銀行會員履歷資料庫(近5年仍在職),剔除偏離樣本極端值後,有效樣本約為27萬筆。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報-科技愛好者的產地】獲得更多科技新知!
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企業要多益成績612分以上,為什麼?
企業要多益成績612分以上,為什麼?
我們都知道英文能力對工作而言,非常重要。不論是求職、面試,或升遷、加薪,乃至於出差、外派,最基本也最重要的條件,就是語言能力。但衡量語言能力的標準,不只是質化的「感覺」,還需要量化的數字,而目前企業最看重的,就是多益測驗(TOEIC)。 104人力銀行在2023年三月發布最新「臺灣中大型企業及求職者外語職能管理調查報告」,主要調查對象是臺灣地區且員工人數達100人(含)以上的企業。從報告中得知,英語力在中大型企業已經成為人才任用、晉升、調薪、輪調與海外派任時的重要參考指標。對於求職者而言,具備英語能力,會是企業優先邀請面試、決定是否任用的關鍵因素之一,在獲得企業錄取後,其任用的薪資也較具競爭力。本次調查報告發現,有58.7%的企業認為,語言能力會影響工作表現;59.2%企業認為英語受重視程度有逐年增加;69.2%企業認為有需要提升員工的英語溝通能力;81.6%的企業重視發展國際化人才。 👇點擊連結,呼叫顧問瞭解課程👇 https://pse.is/5zgave 多益,考驗你的職場英語力! TOEIC(Test of English for International Communication),直譯就是國際溝通英語測驗,是專門為非英文母語人士設計的英文能力測驗,測驗分數可反映「國際職場環境中與他人以英文溝通的熟稔程度」。由於多益測驗不考專業能力的知識或字彙,可檢視受試者的日常使用英文能力,且多益考試是以「職場需求」為主,內容是從世界各地職場的英文資料中蒐集而來,題材相當多元化,涵蓋各種類型、地點與狀況,因此廣受企業青睞,作為鑑別未來員工能力的重要指標。 多益測驗考試分為兩大部分:聽力與口說,分別是495分,因此多益測驗的滿分為990分,並會依照分數高低,頒發不同顏色的證書。最高級的「金色證書」,總分須達860以上,代表受試者可有效運用英文滿足社交及工作所需。接下來則是730分以上的「藍色證書」,代表能應付日常與工作上例行性的業務需求。再下來則是總分介於470分到725分的綠色證書,代表可滿足有限的英文需求、使用常見的單字等。而企業對於新進員工的要求612分,就落在綠色證書的標準。 分數越高,機會越多! 拼高多益分數,不只讓你擁有一張漂亮的證書,還可以得到更多的工作機會。 近五年有「TOEIC測驗」證照的求職者,平均一人得到的邀約次數,為無「TOEIC測驗」 證照求職者的1.5倍 ,不僅會視為招募標準,英文能力好的員工,更可得到更好的薪資條件,也有更多的升遷發展機會。 考的分數越高,你能選擇的工作越多、會選擇你的公司也越多,你被看到的機會越多! 除此之外,有多益證照且英文能力好的求職者,平均一人得到企業邀約面試的次數,比沒有多益證照的求職者多了超過11次,且多數要求英文能力的職務,薪資則可從3萬2000元起跳,高於大學畢業生平均起薪約3萬元。理工科有英文要求的工作,薪資更可從4萬6000元起跳,也是大幅高於平均起薪大約3萬8000元。 同時,近年企業對新進員工的英語能力要求逐年增加。2012年調查平均要求多益520分,2021年則成長到612分。不過,台灣的大學生平均英文能力,僅落在550分左右。 多益612以上,邁向成功之路 獲得612分以上的多益分數,可以說是全台大學生的平均以上,也達到了企業要求的標準。不過,612分其實只是「最低」標準,也只是獲得工作的入門磚。若是想要在工作上爭取更多機會,或是成為傑出的人才,持續精進英文能力,才是最重要的。 上面有提到,612分所屬的綠色證書,僅能滿足有限的英文需求,但在全球化的時代,英文能力幾乎是溝通的必須,不僅要達到藍色證書的「例行性的需求」,最好是能夠有效溝通,滿足各種情境所需的英文,才能讓你一網打盡。 因此,能持續學習英文,應該要為身為新鮮人或上班族的你,最重要的首要任務。上班忙碌,時間太少,但只要你願意投入時間,哪怕只是零碎的時間,舉凡讀新聞、看美劇、聽Podcast,都會是學英文的好機會。若是真的難以自己規劃,就讓專業的來,由全台最大的英文學習平台TutorABC為您量身打造課程,每天只要一小時,一周兩到三天,就可以讓您跟著專業外師的帶領,循序漸進提升英文程度。 語言能力無法短時間內提升,所以更應該在平時就做好準備, 一旦有需求,才能夠發揮自己的價值。 不要再看著多益考試望洋興嘆,也別再眼睜睜看著各種需要英文能力的工作機會,從眼前溜走。提升多益成績,也是提升自己格局與未來的方式,也是邁向成功的不二法門。 ------------- 前往TutorABC官方網站👉https://pse.is/5yynbu
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APM助理產品經理6大必知工作介紹,職場小白也能自信領取科技業的初階入門票
APM助理產品經理6大必知工作介紹,職場小白也能自信領取科技業的初階入門票
想進入高薪幸福科技業苦無門路嗎?職場小白如何能輕鬆又高機率的入門科技業呢?本文將從APM的職務工作內容、適合特質、未來職涯發展層面全方位解析,幫助你快速了解並成功踏身高科技業,成為幸福勝利組。 1. 什麼是APM? APM 是「Associate Product Manager」的縮寫,中文為「助理產品經理」。從技能樹中能看出,是為PM的養成前哨站,協助PM的日常工作,並有機會學習如何管理產品、理解用戶需求、在團隊中協作推動產品發展;待技能養成之日,便能順利接軌晉升為PM,獨立作業。 2. APM的工作內容 APM職務的設計是為協助PM的日常工作,可視為PM養成的前哨站,在培養成為正式PM之前,預習PM職務的主要工作內容,即為最重要的訓練重點。概略可劃分如下「各產業的工作內容不盡相同」: - 協助PM進行市場調研和用戶需求分析 - 協調與開發、設計、營銷等多個部門的合作 - 參與產品規劃、產品開發和產品測試等各個階段 - 分析產品數據並提出改進建議 養成的道路上要學習的不僅止於此,保持時刻學習討教,都能有助於早日晉升為正式PM。 3. APM的未來發展 以積極追求向上成長層面切入,助理職務應視為階段性的角色,追求晉升是首要目標任務!觀察技能樹,成為PM是最直接的下一步,當你已經具備成為PM的資格與技能時,將擁有更多更廣的未來發展道路。 別忘了,APM及PM所擁有的技能與成為一名優秀CEO的條件是高度重疊的。只要你能持續學習、隨時把握機會,有朝一日成為CEO將不會太困難! 4. APM需具備的特質 從助理職缺入門者,大多缺少:專業知識抑或職場經歷,又或是二者皆缺。認清自身所擁有的條件程度是非常重要的先決條件,以便能判斷清楚該走哪一條路、如何為自己的未來加分。因此,仔細觀察與不斷學習是最重要必備的兩大特質。仔細觀察在職場上所發生的大小事,提出疑問、尋求解答、深刻學習並反覆練習,直到真正內化成為自己的價值,晉升為PM就在不久的將來了。 5. 關於APM的職缺與薪資 在104人力銀行網站中,APM職缺數量逾千筆,PM職缺數量則是超過8千筆;由此數量懸殊可推知,從APM晉升為PM的空間與選擇是非常多的!開出APM職缺的產業不僅限於科技業,深受年輕人喜愛的電玩/電競產業,也非常需要APM的加入。 根據104人力銀行薪資情報數據,APM的起薪約3萬元,資歷最高約3年,薪資天花板不高於3.8萬,亦即,加薪調整幅度空間不大。 6. 毫無經驗能做APM嗎? 無論身在哪個產業中的助理職位,都能從很粗淺的輪廓窺探整體產業的大致樣貌,唯有親身參與與感受,才能摸透這項工作、整體產業是否如你所預期想像;千萬不要人云亦云,隨波逐流追求別人認為的好,俗話說:你的蜜糖,可能是我的毒藥。鼓勵所有求職者,勇於嘗試各種可能,保持彈性才能為自己掙取得更多發展機會。 想成為最強的APM嗎? 推薦給毫無職場經驗的最強入門課程: https://senior.104.com.tw/c/66ce8416dc3e510666929cff?utm_source=104nabi&utm_medium=post
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