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視訊面試時緊張卡詞？不確定如何回答專業問題？Parakeet AI 是你理想的 AI 工具！無論是即時生成回應、提供多語言支持，還是根據你的背景調整答案，這款 AI 都能讓你在面試中展現最佳表現，輕鬆應對各種挑戰。不僅如此，本文將深入介紹 Parakeet AI 功能、收費情況，讓你了解這款 面試 AI 工具 如何徹底改變你的面試準備過程。 ▍Parakeet AI 是什麼？ Parakeet AI 是一款專門為視訊面試設計的智能工具，它的最大特點就是能夠即時分析面試對話，並提供適合的回應。這對於那些容易緊張、或者不知道該如何完美表達的人來說，無疑是個極大的助力。不僅如此，它還支持多達 59 種語言，讓使用者無論身處何地，都能有效溝通。 在如今這個全球化的就業市場中，越來越多的公司採用視訊面試來進行初步篩選。無論你是新手還是經驗豐富的求職者，視訊面試的環境都可能讓人感到壓力。而 Parakeet AI 的存在正是為了幫助你降低這種壓力，讓你能夠專注於展示自己的實力，並即時提供有深度、有條理的回答。 ▍Parakeet AI 功能大揭秘 1. 即時 AI 回應 面試過程中最難的部分就是應對那些突如其來的問題。Parakeet AI 能夠根據面試官的問題快速生成專業的回應，並幫助你保持對話的流暢性。即使你一時想不出完美的答案，這款工具也能提供建議，讓你迅速做出反應。 2. 多語言支持 對於那些有跨國公司面試需求的求職者來說，語言的障礙是個很大的挑戰。Parakeet AI 支持 59 種語言，幫助你用最流利、專業的方式表達自己。不論是用英語、法語，還是中文、德語，這款工具都能輕鬆應對。 3. 行業專屬回答 不同的行業有不同的專業用語和面試風格。Parakeet AI 會根據面試的行業來調整回答的內容。例如，在科技業面試時，它會幫助你生成更具技術含量的回答，而在客戶服務業中，則會強調溝通技巧與客戶導向的回應。 4. 個性化自訂答案 你是否擔心 AI 提供的答案過於模板化？不用擔心！Parakeet AI 的自訂功能能讓你提前輸入個人經歷、履歷中的亮點，讓 AI 能在面試時生成更貼合你的背景的回應。這樣，你的回答就不會顯得千篇一律，而是更加個性化。 5. 隱私與安全保障 很多人在使用 AI 工具時，擔心自己的個人資料會被洩露。Parakeet AI 對此做了嚴格的隱私保護設計。它不會錄音，所有的對話紀錄都會在面試結束後立即刪除，確保你的個資安全無虞。 ▍Parakeet AI 的方案費用 目前 Parakeet AI 沒有提供免費的試用版本，但它根據不同的需求設計了靈活的收費方案。費用根據點數來計算，適合不同程度的使用者需求。 ● 小型方案 3 個使用點數，價格約 $29.50 美元。適合偶爾需要 AI 幫助的用戶。 ● 中型方案 6 個使用點數，並額外贈送 2 點，價格約 $49 美元。適合需要定期進行視訊面試的人。 ● 大型方案 9 個使用點數，並額外贈送 6 點，價格約 $88.50 美元。這個方案適合頻繁參加面試的用戶，提供更高的性價比。 這些點數可以靈活使用，適合不同需求的求職者選擇。對於那些即將面臨多次視訊面試的人來說，選擇中型或大型方案無疑是更具成本效益的選擇。 Parakeet AI 為現代求職者提供了一個強大而靈活的工具，幫助他們在日益競爭激烈的職場中脫穎而出。它即時回應、多語言支持、行業專屬回答以及隱私安全保障等功能，讓你無論面對什麼樣的面試挑戰，都能夠保持自信與專業。如果你正在準備視訊面試，Parakeet AI 無疑是你不容錯過的 AI 工具！ ➤ 立即試用：https://www.parakeet-ai.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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對於 PM 而言，藍圖（Blueprint）是一種視覺化且具體化的文件或流程，幫助 PM 和團隊了解專案的需求和目標，並且讓所有人對整體計畫有一致的認知。藍圖不僅包含專案範疇、需求，也應該涵蓋關鍵的資源、依賴性、時間表、以及可能的風險等因素。在這個意義上，藍圖有點像是專案的「需求說明書」，但藍圖通常更注重視覺化和框架結構，讓 PM 能夠有效地和其他團隊成員進行溝通與協調。 ▎藍圖（Blueprint）通常是一份實際製作出來的文件，用來幫助團隊了解專案的全貌、範疇以及各項需求，尤其在大型專案或跨部門合作中格外重要。內容可以因公司或產品的特性而有所不同，但一般來說，藍圖應該包含以下幾個核心部分： 1. 專案範疇和目標 - 明確描述專案的背景、最終目標和預期的成果。 - 包含這個專案如何與公司整體策略或長期目標一致的說明。 2. 需求列表 - 將所有的核心需求分門別類，從用戶需求、功能需求到技術需求。 - 每項需求的優先級，並確保各項需求間沒有衝突或重複。 3. 關鍵流程與使用者流程（User Journey） - 畫出主要的使用者流程圖，描述使用者如何與產品互動。 - 關鍵流程圖可以幫助設計和開發團隊理解各步驟之間的連接和交互。 4. 技術架構 - 說明需要的技術架構或系統設計，幫助開發團隊理解技術需求和依賴性。 - 包含伺服器、數據庫、API 設計等方面。 5. 時間表與里程碑 - 將專案劃分為不同階段，並設置里程碑來檢查進展。 - 包含預估完成時間、關鍵節點和交付期限等。 6. 風險分析與應對策略 - 說明專案中可能的風險，包括技術風險、市場風險或時間風險。 - 為每項風險制定基本的應對策略，以便團隊更好地應對變化。 7. 資源分配與角色責任 - 說明每位團隊成員的角色及他們的具體責任。 - 確保每個人知道他們在專案中的位置及所負責的內容。 8. 進度追蹤和更新機制 - 制定如何追蹤進度的機制，包括週會或雙週檢討的頻率。 - 說明如何在每個階段更新各項內容，確保與團隊及相關方的即時對齊。 【實際文件的形式】 藍圖的文件形式可以多樣化，比如文檔、簡報或專案管理工具（如 Jira、Confluence、Notion）中的視覺化文檔。對於大型專案，藍圖也可以包含流程圖、示意圖或原型，幫助不同部門更好地理解需求。

你有喜歡的CP嗎？CP指的是「配對」（coupling），表示「兩人之間的戀愛關係」或者「在腦中想像兩人的戀愛關係」的詞。可能因為這兩個人的互動親密而逐漸喜歡這對組合，甚至開始「嗑CP」，希望能從兩人的互動中「找糖吃」。而英語使用者稱此為shipping，源自relationship，表示「希望兩人能建立起一種浪漫的關係」。 當視線不自覺地追尋特定的兩人時，或許你也已經入了CP粉的坑了喔😎 ▍PDA (public display of affection) 公開放閃、曬恩愛 ▍shipping (n.) 嗑CP ▍chemistry (n.) 兩人間的相互吸引、化學反應 ▍flirt (v.) 調情、打情罵俏 圖源：網路

2022年年度企業要求證照的證照如下，提供大家! 每個職類都會對應不同的證照，104學習精靈在2022年12月即將發表的【職場學習白皮書】的調查趨勢中發現：104人力銀行從求職媒合的數據中，求職者找工作有證照與無證照，企業在面試邀約的差異，發現：2022年至8月有證照比無證照相比較，有證照的求職者面試邀約數相較無證照的求職者高出3成5，證照在特定的職務會是個加分的敲門磚。 企業要求證照為：企業職務刊登的職務中，要求應徵者必須具備的證照條件要求；本證照的排名為：統計該證照在104刊登的職類中的涵蓋率，來做TOP 10排序 統計時間為：2022年1月至8月的刊登數 🟡TOP 1🟡 堆高機操作技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028900 🟡TOP 2🟡 勞工安全衛生管理員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10046815 🟡TOP 3🟡 防火管理人員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029197 🟡TOP 4🟡 國際專案管理師PMP 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 🟡TOP 5🟡 甲種勞工安全衛生業務主管 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10040671 🟡TOP 6🟡 乙級工業配線技術士 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028698 🟡TOP 7🟡 不動產經紀營業員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10028895 🟡TOP 8🟡 國際標準ISO 9000主導稽核員 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 🟡TOP 9🟡 AutoCAD國際認證 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029045 🟡TOP 10🟡 品質工程師(CQE) 完整介紹: https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 --------------------------------------------------------------- 看更多其他排行榜 📌2022年企業要求的職場工具TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Pf9C8h 📌2022年企業要求的職場技能TOP 10 排行榜 📌https://bit.ly/3Bn80DT --------------------------------------------------------------- 【104學習精靈】致力打造共學社群 在這提供各學習創作者、學習平台…等，打造出屬於您在104的學習舞台，在這您所學的紀錄在您創辦的共學社群，作為傳承，建立您專業個人形象；未來共學社群將會提供創作者互動課程平台，凝聚更多學習用戶。 ✨更多免費學習與證照資訊，都可加入【104學習精靈。IG帳號】✨ https://www.instagram.com/104nabi/

Mr.、Mrs.、Ms.和Miss是英語中的敬稱，用於稱呼或提及他人，主要區別在於性別和婚姻狀況。職場中最常見的稱呼是Mr.和Ms.，因為這兩種不涉及婚姻狀況，用於稱呼所有男性和女性，在職場中避免尷尬和專業，盡量以這兩種稱呼為主！ 1. Mr. – 用於稱呼男性，無論婚姻狀況如何。 Mr. John Smith（約翰・史密斯先生） 2. Mrs. – 用於稱呼已婚女性，傳統上通常代表女性已婚。 Mrs. Jane Johnson（簡・喬納森夫人，通常代表女性使用丈夫的姓氏，但不一定。） 3. Miss – 用於稱呼未婚女性，或年輕女性，傳統上多用於稱呼年輕女孩或未婚女性。 Miss Emily Davis（艾米莉・戴維斯小姐） 4. Ms. – 用於稱呼女性，無論婚姻狀況，這是較為中性且現代的稱呼方式。 Ms. Sarah Brown（莎拉・布朗女士） Mrs.和Miss是傳統稱呼，會區分婚姻狀況，而Ms.是較新出現的稱呼，不會強調婚姻狀況，適合職場或正式場合中使用。

以前寫一份報告，可能需要2-3個小時，現在透過AI整理架構、分析資料、產生初稿，半小時可能就有一份初步的模板。照理說已經省下很多時間，而也確實讓很多作業流程變快了，但為什麼用久了以後，我反而感覺更累？ 後來仔細想想，問題其實不是AI不好用，而是當我把AI當成加速器，卻忘了人的注意力和思考能力，並無法因此就跟著加速。 有些單一作業時間看起來省下來了，但有時候整體作業時間，卻在不知不覺中大量增加。 【等待AI生成的時間，你是怎麼度過的】 以前使用AI的時候，我會把問題丟給AI，然後趁著等待回覆的幾十秒、甚至幾分鐘，趕快去處理另一件事情。「反正AI正在跑，我也不能乾等，不然先去把另外一件事情做掉。」 聽起來非常有效率，但近期比較常發生的，就是等待AI回答的時候，馬上切到B案；B案做到一半，AI回覆了，所以我又切回A案。 結果看著AI的答案，我卻要再想一下：「剛剛A案的進度是做到哪裡？」「我原本想解決的是什麼？」「這個答案跟我剛才的想法怎麼接？」有時甚至腦袋裡還殘留著B案的思考脈絡。 兩個案子的資訊開始在腦中交錯。 我以為自己高效利用了等待時間，結果卻是把兩個工作的思考時間重疊在一起。 重疊不代表效率增加，反而代表混亂增加，因為大腦必須重新載入原本的工作情境，甚至還要處理B案留下來的思考脈絡。 時間沒有浪費在等待，而是浪費在切換。 所以不是每一段等待時間，都值得拿來塞入另一件工作。如果下一件工作同樣需要大量思考，我寧願讓自己停一下，因為真正需要管理的，不只是時間，而是注意力的完整度。 【AI答案越多，反而增加了選擇困難症】 以前遇到一個問題，我可能自己想2-3個方法，選一個去做。現在問AI，為了要全方位考量，它可以一次給我十個答案，而且每一個看起來都合理有邏輯，接下來我的問題卻變成：「到底哪一個最好？」 原本是沒有答案很累，現在有時候卻是答案太多很累。變成另一種決策疲勞。 所以我現在比較不會只問AI：「請給我10個方法。」而會進一步問：「如果從中只能選3個，你會選哪3個？理由為什麼？」，再繼續往下思考，因為真正有價值的，不只是增加選項，而是如何用AI協助自己分辨做出取捨。 【AI直接幫我想完，雖然速度很快卻會讓判斷力變弱】 現在AI太方便，很容易直接把問題丟進去，請它分析原因、提出方案、整理報告。幾分鐘後，一份完整的答案就出來了。 「但對於這個問題，我自己真的有認真仔細思考過了嗎？」 「而這份AI想出來的答案，我真的有思考並了解背後的合理性？」 如果每一次遇到問題都跳過自己的第一輪思考，久了我可能越來越會「下Prompt問AI」，卻不一定越來越會「解決問題」。 所以現在遇到重要問題，我會刻意保留一個步驟：先自己想，再問AI。 不需要想得很完整，先寫下幾個可能原因，再讓AI幫忙找盲點、補充不同角度。這樣AI不是取代我的思考，而是讓我的思考多開一扇窗。 【AI可以幫你一直改，但時間就是個關鍵成本】 還有一個以前比較少遇到的問題，就是反覆修改。第一版不夠好，叫AI改；第二版覺得太硬，再改；第三版希望更專業，再改；第四版想增加故事感，又再改。 最後突然發現，原本想要達到符合的內容，可能只要30分鐘，但我卻已經花了太多的時間去做修改。也因為AI把修改變得太容易，也讓我們更容易陷入「再改一下，應該可以更好」的循環。 如果一份報告85分就能讓主管做決策，但我再多花兩個小時把它改成95分，真的是值得嗎？ 【AI產出越多，我反而需要做的更多，選的更多】 以前一份報告可能只有1個版本，現在AI可以快速產生3個、5個版本，甚至是完全不同角度的分析。結果可用的選擇變多了，要更新的資料也變多了，最後我變成還需要去判斷：哪個可以用？哪個不適合？哪個只是看起來合理？哪個與現場實際狀況不符？ AI降低的是「產出成本」，卻提高了「繼續優化產出的成本」、「篩選成本」。 所以我現在盡量不去在意，AI可以幫我產生多少豐富內容，而是更在意：「這個需求，需要我用多少AI時間去作業」 AI最容易讓人產生的錯覺，就是：「只要交給AI，我就可以少想一點。」但我少想一點的地方，可能因為時間使用的規畫不同，往往會在另外一個地方加倍付出去。 等待AI生成工作切換，造成注意力分散； 給的答案太多，增加選擇與決策疲勞； 直接讓AI產出，進而讓自己缺少完整思考； 反覆修改，容易陷入追求無意義的完美； 大量產出，增加後續補充與篩選的成本。 以前我希望AI可以幫我「一直做更多」，現在我更希望AI幫我想得更完整、看得更廣、發現我沒看到的問題。 不是替我想，而是陪我一起去想、挑戰我的想法、補充思考的缺乏。工作裡真正有價值的，不只是產出一份答案，而是知道這個答案能不能用、為什麼能用，以及用了之後可能發生什麼事。 我應該用AI省下的，應該是低價值工作，而不是因為方便容易，去做了更多低價值的工作，把重複、耗時、低價值的工作交給AI，把自己的腦力留下來處理，更需要判斷的問題及事情上。 「AI不是讓人變笨，而是讓人太容易跳過思考，然後花太多時間在低效的修改上。」而一個人接下來真正的競爭力，可能不是學會用了多少AI。而是用了AI之後，還剩下多少能力，可以自己持續反思深化思考。

大家好，意想不到吧!Excel竟然也可以製作雙面的座位牌， 座位牌是我們舉辦活動不可或缺的物品，但是如果現場臨時增加人員或是座位牌遺失了，肯定會手忙腳亂吧! 這時候還是要讓我們強大的Excel來解救我們。 操作步驟： 1.選中名字，Ctrl+R向右填充 2.欄寬設為55 3.列高設為409 4.字體大小100 粗體 5.第一行儲存格格式→方式設為-90度 6.第二行儲存格格式→方式設為90度 7.頁面配置中，方向設為橫向 8.邊界勾選水平置中+垂直置中 這樣子簡易的座位牌就完成了，這個小技巧大家一定要儲存起來，以備不時之需喔!

根據統計，現在流行的找工作分為10大管道： 1. 應徵廣告 (網路求職平台) 2. 私立就業服務機構( 獵才顧問) 3. 親友師長介紹(透過人脈介紹, 公司同仁內部推薦) 4. 政府/國營事業考試分發 5. 各公司官方網站 6. 知道自己適合什麼職位 或 明確知道主管的名字，雖然沒有刊登出職缺，還是可以毛遂自薦 7. 全國性與地方性就業服務機構/勞動部「台灣就業通」網站 8. 就業博覽會https://www.okwork.taipei/ESO/content/tw/iFrameSet/161222103248/sourceId/10131 9. 校園徵才活動 10. 利用網路平台長期經營個人品牌 一般人都只試第1種方法，雖然很方便，一個晚上就可以應徵10幾個工作，但是競爭激烈，大部分都沒有回覆，沒試試其他方法，不要說你找不到工作。

文／黛C 🎯 科技業人資✖職涯顧問師 2027 年部門預算怎麼編？從人力需求、外包成本、AI 與 SaaS 工具、教育訓練到情境預算，整理主管編年度預算必算的 5 筆帳，讓資源配置更精準。 每到第三、第四季，許多主管都會開始面對年度預算。真正難的，通常不是把明年的數字填進 Excel，而是當上級或財務追問：「為什麼需要這筆錢？如果少了，會影響什麼？多投入之後，又能換回多少成果？」主管能不能拿出一套清楚的估算方式。 尤其到了 2027 年，單純沿用去年的預算結構，準確度可能愈來愈低。薪資成本持續變動，AI 與 SaaS 工具快速進入工作流程，有些工作可以透過自動化降低工時，有些專業能力的取得成本卻變高。如果只是把今年實績加減幾個百分點，很容易把今年的低效支出一起複製到明年，真正需要補強的資源反而沒有被編進去。 因此，編預算前可以先換一個順序：**先算明年要完成多少工作、需要多少產能，再決定該用人力、外包、工具還是培訓補足。以下 5 筆帳，可以幫主管把「我覺得需要」轉成更具體、可被驗證的預算依據。 1. 團隊到底缺幾個人？先把工作量換成 FTE，避免 Headcount 多報或少報 「明年事情會變多，所以希望增加一個人」，是主管很常使用的人力申請理由，但它有一個問題：很難判斷這一個人到底是怎麼算出來的。更精準的方法，是先把明年新增的工作換算成工時，再進一步估算需要多少人力。這裡可以用 FTE（Full-Time Equivalent） 來計算，簡單來說，就是把工作量換算成「大約需要幾個全職員工才能完成」。它的用途很簡單：把模糊的「很忙」換成「實際缺幾個人的工作量」。 例如，明年預計新增 12 場活動，每場從企劃、執行到結案平均需要 40 小時，全年就增加 480 小時；另外新增兩個長期專案，每月各需要 20 小時，一年再增加 480 小時。光是這兩項新增工作，全年就多出約 960 小時。接著再估算一名員工一年真正能投入核心工作的有效工時。這裡不能直接用「一天 8 小時 × 工作天數」來算，因為實際工作還包含會議、行政、內部溝通、訓練與休假。主管真正要抓的是員工一年可以拿來完成主要任務的時間。 假設一名員工一年可投入核心工作的有效工時約為 1,300 小時，明年新增工作量為 900 小時，換算方式就是： 900 ÷ 1,300 ≒ 0.69 FTE，意思是，這批新增工作大約需要 0.7 個全職人力。 這個數字真正有價值的地方，在於它可以幫主管做下一步決策。0.7 個人的工作量，是否值得直接新增一名正式員工？其中有沒有 0.2 個人的工作可以透過自動化處理？0.2 個人的工作適合委外？剩下的 0.3 個人工作量，是否能透過重新分工消化？ 反過來，如果算完發現明年的新增工作量已經接近 1.5 FTE，團隊卻只打算增加一個人，也能提早看見人力超載的風險。 行政院主計總處 2026 年公布的統計顯示，2025 年有 34.8% 的工業及服務業廠商調升經常性薪資，40.7% 員工獲得調薪；截至 2026 年 3 月，也已有 31.4% 廠商確定或預計調薪。當人事成本持續變動，每一個新增 Headcount 都更值得先用工作量驗證需求。 簡單說，FTE 的用途就是：先算出「到底缺多少工作量」，再決定要不要真的補一整個人。 2. 什麼時候該新增員工、什麼時候繼續外包？先算出成本臨界點 很多主管會把人事費與外包費分開看，但只要某一項工作長期、固定又高頻發生，這兩筆成本就應該放在一起比較。 假設一個團隊一年固定需要剪輯 60 支影片，每支外包 8,000 元，全年成本就是 48 萬元。如果明年需求增加到 100 支，外包費就會提高到 80 萬元。這時就可以開始問：工作量增加到什麼程度後，繼續外包的成本已經接近，甚至可能高於增加內部人力？ 不過實務上，主管不能只拿「外包 80 萬」和「員工年薪 80 萬」直接比較，因為兩者包含的成本不同。如果要估算增加一名員工的實際成本，至少還要把年薪、獎金與雇主負擔、設備、軟體、招募成本，以及新人學習期間一起算進去。 假設一名剪輯人員全年的總成本約為 90 萬元，而明年外包支出預估 80 萬元，這時兩種做法的成本其實已經很接近。但「差 10 萬元」還不足以直接決定要不要增加人力，接下來還要看三件事。 第一，需求是否全年穩定 如果需求只集中在旺季三個月，正式人力可能在淡季出現閒置；如果每個月都有固定且穩定的工作量，增加內部人力的合理性就會提高。 第二，溝通與修改成本高不高 如果每個專案都需要和外部廠商來回修改五、六次，表面上的外包報價可能比較低，但主管與團隊花在對接、確認與修改上的工時，也是一筆容易被忽略的成本。 第三，這項能力值不值得留在團隊裡 如果它直接影響產品、品牌、客戶關係或未來核心業務，把能力留在內部還能持續累積經驗與知識；如果只是低頻、專業度高的單次任務，交給外部專家反而更有效率。 所以最後可以用一個簡單原則判斷：如果工作量穩定、需求高頻，而且需要大量內部協作，就可以優先評估是否增加人力；如果需求集中在特定期間、工作量波動大，或需要的是低頻但高度專業的能力，保留外包通常更有彈性。 成本可以幫主管判斷「哪一種做法比較划算」，工作特性則能進一步判斷「哪一種配置更適合團隊」。 3. AI、SaaS 值不值得續？不要只看 License 價格，改算使用率、節省工時和新增產能 近年部門預算裡，另一筆很容易默默膨脹的支出，是 SaaS 與 AI 工具。專案管理、簡報設計、數據分析、會議紀錄、文件協作，再加上 ChatGPT、Claude、Copilot 等 AI 服務，每一套看起來可能都不算貴，但當帳號逐年增加，年度總支出很容易變成一筆可觀成本。 而且企業對 AI 的投入仍在增加。國際商業與科技研究顧問公司 Gartner 2026 年調查 1,303 名企業功能主管發現，85% 預計在 2026 年增加 AI 支出；受訪組織在 2025 年平均已將約 12% 的部門預算投入 AI。不過，同一份調查也顯示，只有 22% 的組織已成功把 AI 擴大到多個事業單位。 對主管來說，這代表「有買 AI」已經不是足夠的判斷標準，真正需要看的是使用程度與實際產出。 先算每位活躍使用者成本 假設某套工具一年花 24 萬元，共買 20 個帳號，表面上每人一年成本是 12,000 元。但如果每月至少使用一次的只有 8 人，實際每位活躍使用者成本就變成： 240,000 ÷ 8 = 30,000 元 因此，續約前至少可以看三個數字：購買多少帳號、每月真正活躍的使用者有多少，以及每位活躍使用者成本多少。如果同時還有兩套以上功能高度重疊的工具，例如兩套會議摘要、兩套專案管理系統，或多個 AI 工具都在處理類似的文字生成工作，也可以順便檢查有沒有重複付費。 再往下算：AI 到底替團隊省多少時間？ 假設一套 AI 工具一年成本 12 萬元，每月能替 10 位同事各省下 2 小時，一年就是： 10 人 × 2 小時 × 12 個月 = 240 小時 如果平均每小時人力成本估算為 600 元，這 240 小時換算出的時間價值約為 14.4 萬元。 但這裡還不能直接說 AI 的 ROI 是正的，因為「省下時間」和「公司真的多得到產能」是兩回事。 主管還要再看第三層：省下來的時間被拿去做什麼？**如果團隊因此多完成專案、服務更多客戶、減少外包或提升分析品質，那才開始真正轉成可見的產能。 可以把 AI 預算的判斷拆成三層：第一層看使用率；第二層看省下多少工時；第三層看這些工時最後有沒有轉成更高價值的工作。 這樣比單純問「大家覺得好不好用」更能判斷明年要不要續約或擴大採購。 4. 教育訓練該編多少？從「明年缺什麼能力」倒推，比一人一筆額度更精準 教育訓練預算很常用「每人每年多少額度」來抓，但這種方式比較難回答一個重要問題：花完這筆錢之後，團隊究竟多了什麼能力？ 主管可以改從能力缺口開始。假設明年部門目標需要更多 AI 資料分析、BI Dashboard、英文簡報或專案管理能力，就先盤點目前團隊裡有多少人可以獨立完成這些工作。真正要補的地方，就會很快浮現。 例如一個 6 人團隊，目前只有 1 人能獨立完成 AI 資料分析，BI Dashboard 則完全沒有人能獨立製作。這兩項能力的培訓優先度，通常會高於「大家有興趣學」但和明年工作關聯較低的課程。 經濟部中小及新創企業署 2026 年推出企業 AI 人才培育輔導計畫，提供超過 200 門免費 AI 主題課程，涵蓋營運管理、行銷客服、製造流程、知識管理與內部作業優化，也把學習進度、訓練成果與成效追蹤納入企業培訓機制。對主管來說，這提供了一個很實用的做法：把培訓 KPI 從「上過幾堂課」改成「有多少人能獨立完成這項工作」。 例如，今年只有 1 人可以獨立製作 BI Dashboard，2027 年希望提升到 4 人；今年只有 2 人可以使用 AI 完成完整資料整理流程，明年希望提高到 6 人。這樣預算就可以從「教育訓練費 10 萬元」，進一步變成「投入 10 萬元，把某項關鍵能力從 1 人提升到 4 人」。 年底檢視時，也不用只看上課人次或預算執行率，而可以直接看能力缺口到底縮小多少。 5. 預算突然被砍 10% 怎麼辦？提前做好 90%、100%、110% 三個版本 不少主管都有過這種經驗：花了很多時間做完年度預算，送出後收到一句：「請各部門再減 10%。」如果一開始只有一版預算，最常見的做法就是每個項目都砍一點。活動費少一點、軟體少幾個帳號、培訓縮一些、外包也減一點。最後所有事情看起來還能做，但每一項資源都剛好不夠。 更有效率的方式，是一開始就做三個情境版本。 90%：預算縮減時，哪些成果一定要守住？ 這一版只留下會直接影響核心工作與主要目標的支出，例如必要人力、必要工具、已承諾專案，以及無法取消的營運成本。重點不是「每個項目砍 10%」，而是先定義：如果資源少 10%，哪些結果一定要保住？ 100%：依照目前最合理預測編列的 Base Case 這一版按照現階段最可能發生的業務量、工作量與資源需求編列，也是正式預算的主要版本。 110%：業務超標時，哪些資源值得優先追加？ 如果明年專案量、客戶數或業務表現高於預期，主管也可以提前決定哪些成本可以跟著增加，例如外包產能、額外工具帳號、專案費或增補人力。 這種「先替不同情況準備預算版本」的方式，在管理上稱為 情境規劃（Scenario Planning）。簡單來說，就是先假設明年可能出現「預算縮減、符合預期、業務超標」等不同情況，提前決定每種情況下哪些支出要保留、哪些可以縮減，以及哪些資源需要跟著增加。 實務上，也可以把預算再分成三類：一定要花、工作量增加才花，以及可以延後。這樣當上級要求砍預算時，不需要臨時從整張表亂刪；當業務突然增加，也能知道哪些資源應該優先追加。 預算編完後，再檢查兩個數字：每個成果花多少？預算增加後成果有沒有跟著增加？ 總預算只能告訴主管「明年準備花多少錢」，真正能幫助判斷效率的，是支出和成果之間的關係。 第一個可以看的數字是「每單位成果成本(Cost per Output)」，也就是平均完成一個成果需要花多少錢。依照不同部門，可以換算成每場活動、每支影片、每個專案或每位客戶的平均成本。假設今年 100 萬元預算完成 20 個專案，每個專案平均成本就是 5 萬元。明年預算增加到 120 萬元，如果只能完成 21 個專案，單位成本就提高；如果能做到 28 個專案，則可能代表團隊產能或規模效益正在改善。 第二個可以看的，是預算增加幅度與成果增加幅度之間的關係。如果某項預算增加 20%，產出只增加 5%，主管就值得往下查成本為什麼提高；如果增加 10% 預算，卻能換回 30% 的產出，這筆投資就更容易說明價值。 這兩個指標的好處，是不需要把部門管理變成一堂財務課，卻已經能讓預算從「花多少」往前走到「花得有沒有效率」。 好的部門預算，要能回答「這筆錢可以替團隊多完成什麼？」 主管在預算審查時，最有說服力的通常不會是「去年也有這筆錢」，而是能清楚說明資源和成果之間的關係。 申請新增人力，可以說明明年增加多少工作時數、相當於多少 FTE；申請外包費，可以說明工作量到什麼程度後外包仍然比內製有效率；續約 AI 或 SaaS，可以提出活躍使用率、省下工時，以及省下來的時間最後轉成多少產能；教育訓練則可以直接對應明年要補上的能力缺口。 同樣的邏輯，也能用在預算刪減上。當某一筆預算被拿掉時，主管應該可以說清楚：會少掉多少產能、延後哪個專案，或增加什麼執行風險。 做到這一步，年度預算就不只是去年的數字延伸，而會更接近一張「下一年度資源配置圖」。 而主管真正要算清楚的，也正是這件事：有限的資源放在哪裡，才能替團隊換回最大的產能與成果。

永遠為你走在最前面！中華電信宣佈最新一波徵才活動，中華電信企業客戶分公司公布「115年第23次從業人員（具工作經驗）遴選」，本次一共招募41人，職缺涵蓋ICT、AI、雲端、資安、智慧醫療、智慧建築、專案工程與業務等領域，報名期間為2026年9月3日至9月23日，歡迎有志之士踴躍報考。 更新時間：2026/9/3 文／《104職場力》 中華電信宣佈「115年第23次從業人員（具工作經驗）遴選」，預計將招募41人，職缺涵蓋ICT、AI、雲端、資安、智慧醫療、智慧建築、專案工程與業務等領域，同時也在簡章當中揭露薪資待遇，業務類學士起薪4.7萬元以上、碩士5.4萬元以上；技術類工程師學士起薪5萬元以上、碩士5.9萬元以上，而且每月另外還有3,000 元伙食津貼＋2,500 元交通津貼（共5,500元津貼）。 類別學歷起薪業務類（管理師）學士4.7萬元以上業務類（管理師）碩士5.4萬元以上技術類（工程師）學士5萬元以上技術類（工程師）碩士5.9萬元以上 ※以上職缺均另含5,500元津貼。 此外，這些薪資資訊僅是是簡章當中所公布的「起薪標準」，不是每個職缺最後核定的固定薪資，實際的僱用待遇依簡章所言，其實都是「面議」，並非每個職缺都會採用起薪的揭露金額作為最終的核定薪資。 至於工作地點的部分，依照簡章資訊，錄取後的工作地點分布在全國各地，名額如下： 工作地點名額台北市26人 新北市4人台中市1人台南市1人基隆市2人新竹市1人苗栗縣1人雲林縣3人花蓮縣2人合計41人 本次徵才的報名時間也於網站公告說明：徵才日期：2026/09/03 12:00 - 2026/09/23 17:00。 【簡章】中華電信公司115年第23次從業人員遴選 本次徵才的注意事項，中華電信也於網站中載明： 報名方式： 一律採網路報名，不受理現場與通訊報名。 報名表件【凡報名履歷表登(上)載不全者視同報名未完成】。 請下載簡章詳閱。 報名資料請務必留下正確之地址、E-mail、聯絡電話、手機號碼等，以利通知。 [joblist_plugin title='【中華電信】工作職缺，104上也看得到' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bk73o' amount='5'] 一般資格條件 國籍：具有中華民國國籍者。 性別與年齡：不拘。 其他： 學歷條件須為教育部認可之學校，且不得以同等學力報考。 畢業證書如係國外學歷須請加附中文譯本(可委由翻譯社翻譯或自行翻譯)；國外學歷影本應經我國駐外單位，包括我國駐當地使、領館或派駐當地之文化、貿易、商務機構或其他經我國政府認可之機構驗證或公證人驗(認)證。目前若無我國駐外單位驗證者，請及早申請，以免損及本身權益。 報名期間與方式 報名期間自即日起至115年9月23日（星期三）下午17:00止，逾期恕不受理。 報名方式： 一律採網路報名(https://rmis.cht.com.tw/ )，不受理現場與通訊報名。 報名表件【凡報名履歷表登(上)載不全，或未於報名期限內完成表件登(上)載、資料不全及未檢附相關證明文件者，恕不受理補件。】 履歷表、自傳（請上網登錄，履歷表中每欄位皆必須填寫）。 各類組所需專長及工作經驗相關佐證資料（請自行掃描後上載）。 相關學歷之畢業證書及全份學業成績單（請自行掃描後上載）。 碩士論文、著作或研究計畫等（請自行掃描後上載）。 具備類組相關全職工作經歷證明（請自行至勞保局下載勞保投保證明資料上載）。 技能檢定、證照（無者免附）（請自行掃描後上載）。 如具原住民身分或身心障礙者，需檢附證明文件（請自行掃描後上載）。 報名資料請務必留下正確之地址、E-mail、聯絡電話、手機號碼等，以利通知。 ※以上資料及上載文件(證件)如有偽造、變造及其他不實情事，應考人應負法律責任，如獲錄取者亦將取消錄取資格。 遴選日期及方式 遴選日期：另以電子郵件E-mail通知。 遴選方式：分二階段進行，第一試為「資歷（論文）審查（含專長之需求及符合性審查）」，通過第一試審查者，通知參加第二試「筆試（含專業測驗）及口試」。 如通過第一試，應試人員需配合本公司要求提供必要之相關個人證明文件（含近一、二年公司績效評核相關資料暨薪資所得證明資料），以利本公司進行後續人事查核作業。 更多其他相關規定（如僱用待遇、報到、試用期等資訊）請參考簡章資訊。 2026中華電信徵才重點整理如下： 項目相關資訊總錄取名額41 人報名開始2026/9/3 12:00報名截止2026/9/23 17:00招募性質具工作經驗從業人員年齡不拘性別不拘基本國籍資格具中華民國國籍報名方式一律網路報名遴選方式資歷審查 → 筆試、專業測驗及口試 【簡章】中華電信公司115年第23次從業人員遴選

面試對每個求職者來說相當重要，尤其是對工程師這類高技術職位的求職者，穿著打扮也能反映出你的專業和態度。那麼大家很好奇，工程師面試時一定要穿西裝打領帶嗎？尤其天熱穿西裝打領帶，身體又熱又黏，面試的好心情可能都沒了，小編為大家解答！ 其實，最關鍵點取決於公司的文化和行業特性。對於一些傳統的企業或金融行業，穿著正統的西裝和領帶顯得更為專業和拘謹。相較之下，許多科技公司，尤其是初創企業，則更加注重的是技術實力和工作態度，穿著不必過於正式，反而會更偏向於商務休閒風格（business casual）。 ＃怎麼穿最合適呢？ 商務休閒風： 大多數科技公司，特別是軟體工程師崗位，建議選擇商務休閒風格。可以穿一件合身的襯衫搭配西裝褲，外面可以加一件簡約外套或西裝外套，這樣看起來既專業又不會太過正式。 重視細節： 即便不穿西裝領帶，也應確保服裝乾淨整潔，鞋子擦亮，頭髮整理妥當。細節的完善能夠彰顯你對面試的重視和專業態度。 #地雷區： 避免過度休閒，即便科技公司普遍對穿著較為寬鬆，但面試時仍要避免過於隨便的服裝，比如T恤、牛仔褲或運動鞋。這些穿搭可能會讓面試官覺得你不夠重視這次機會。 總之，工程師面試不一定非要西裝筆挺，關鍵是根據公司文化選擇適當的穿著。適合的穿搭既能表達出你的專業，又能讓你在面試中更加自信！

阿明今年剛滿40歲，正值事業的中場休息。朋友們常笑說，40歲的男人正是職場的黃金時期，經驗豐富、責任心強，應該是穩步上升的階段。然而，阿明卻陷入了一個難題：他越來越覺得現有的工作沒有挑戰性，甚至開始懷疑自己是否還能在這個職位上繼續發光發熱。 ​ 回想起來，阿明從大學畢業後就進入了這家公司，一待就是18年。起初，他和其他年輕同事一樣充滿幹勁，努力學習、奮力拼搏，逐漸從基層員工升到了中階主管。但近幾年來，他開始覺得工作變得枯燥，仿佛每天都在重複相同的事情，內心那股對工作的熱情漸漸消退。 ​ 有一天，阿明參加了一場同學聚會，席間大家熱烈討論著近況。阿強，一位40歲時勇敢轉職的老同學，成為了焦點。他曾在銀行業任職多年，但在40歲那年毅然決定轉行成為一名軟體工程師。這一決定當時讓不少人捏了把冷汗，畢竟40歲轉職，風險可不小。然而，阿強卻笑著說：「轉職的過程雖然艱難，但現在回頭看，這是我做過最好的決定。」 ​ 阿明聽了，心中產生了共鳴。當時，阿強的故事給了他不少啟發，但他也忍不住問：「那時候不怕嗎？40歲才開始學程式，難道不會覺得太晚了？」阿強聳聳肩，笑著回答：「當然怕啊，但我更怕的是在自己討厭的工作裡越陷越深，最後失去所有的熱情。」 ​ 這句話深深刺中了阿明的內心。回到家後，他躺在床上翻來覆去，腦子裡全是阿強的話。轉職這件事，他也不是沒有想過，只是一直因為各種顧慮而遲遲沒有行動。40歲了，再去學新的技能，還來得及嗎？如果失敗了，家庭怎麼辦？他越想越糾結，感覺自己被困在了一個死胡同裡。 ​ 最終，阿明決定尋求專業的職涯諮詢幫助。他找了一位資深的職涯顧問，將自己的困惑和恐懼一一傾訴。顧問聽完後，並沒有急著給他建議，而是問了他幾個關鍵問題：「你對現在的工作有什麼不滿？你覺得什麼樣的工作能夠讓你重新找回熱情？」這些問題讓阿明重新審視了自己的職業生涯。 ​ 經過幾次深入的對話，顧問幫助阿明理清了思緒。事實上，阿明並非害怕轉職本身，而是害怕變動帶來的不確定性。但顧問提醒他：「40歲轉職並不等於從零開始，而是帶著你多年的經驗和智慧，為自己的未來做更好的規劃。」 ​ 在顧問的指導下，阿明開始積極探索新的職涯方向。他參加了一些進修課程，學習數位行銷和專案管理，這些技能正是他長久以來一直想學卻沒有機會去學的。隨著學習的深入，他發現自己的視野變得更廣，對未來的選擇也更多元。他開始接觸一些新興產業，並參與了幾個跨部門專案，慢慢地，他不再害怕轉職，而是充滿了期待。 ​ 幾個月後，阿明終於鼓起勇氣，決定轉職到一家公司，擔任數位行銷主管。這是一個全新的領域，對他來說充滿了挑戰，但也正是這種挑戰讓他重新找回了對工作的熱情。他每天都沉浸在學習和實踐中，不斷吸收新知識，運用新技能，逐漸在新的職位上站穩了腳步。 ​ 現在，當阿明回顧這段歷程時，他感到無比自豪。轉職的決定雖然來得晚了一點，但他從不後悔。因為這次轉變，他找回了久違的動力，並且發現了自己在新領域中的潛能。「40歲轉職，不僅是可能的，還可能是人生的另一個黃金時期。」阿明笑著對後輩們說。 ​ 這個故事告訴我們，40歲並不是職業生涯的終點，相反，它可能是一個全新的起點。如果你也在這個年齡段，對目前的工作感到厭倦或不滿，不妨像阿明一樣，勇敢地去探索新的可能性。或許一開始會感到害怕和不安，但只要你願意學習和改變，40歲轉職不僅來得及，還可能讓你的人生再創高峰。 ​ 每個人都有權利追求更適合自己的職業道路，無論年齡多少，關鍵在於是否有勇氣踏出第一步。記住，40歲不是結束，而是另一段精彩旅程的開始。

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大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）： 基本技能（程式語言與資料架構） 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常 【數據／資料工程師】推薦職缺 【數據／資料工程師】職場常見證照整理 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦 文／LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含： SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含： 基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。 SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。 ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型： 鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含： SQL（略） 規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP（略） 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架： Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。 SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。 Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇 此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面： 基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師，如何培養能力？ 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！ 要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼？ 數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！ （原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能） [joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據／資料工程師】職場常見證照整理： 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞ 【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦： 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞

還在花幾小時做簡報？現在只要用 ChatGPT for PowerPoint AI 工具，輸入簡單的主題或大綱，就能一鍵產出專業簡報內容，還能自動推薦設計排版！本篇文章將帶你一步步學會怎麼用 ChatGPT 製作 PPT，還附上 免費簡報範例下載，讓你馬上上手、不用從零開始。(2025/3/25更新) 🔍ChatGPT for PowerPoint 是什麼？快速認識 AI 簡報生成工具 ChatGPT for PowerPoint 是將 ChatGPT 的文字生成能力應用到簡報製作上，只要提供主題、重點或段落描述，就能： ✅ 自動撰寫簡報內容（開場、重點、結論） ✅ 提供設計建議（字型、配色、排版） ✅ 幫你潤飾與優化原有簡報 ✅ 甚至給你整套範例簡報架構！ ✅ 適合用在學生報告、工作簡報、產品提案、課程簡報等各種用途。 🛠 ChatGPT PPT 操作教學（2025 最新流程） ✅ Step 1：準備 ChatGPT 或 PowerPoint 插件 安裝 PowerPoint 插件（Microsoft Copilot、AIPPT 等支援 ChatGPT） ✅ Step 2：輸入簡報需求 輸入清楚的提示（Prompt），例如： 請幫我製作一份主題為「永續旅遊趨勢」的簡報，包含以下段落： 1. 永續旅遊定義 2. 市場現況 3. 旅客行為變化 4. 未來趨勢與建議 AI 將會輸出一套包含標題、段落內容、重點整理的 PPT 架構。 ✅ Step 3：整理並貼到 PowerPoint 將輸出內容貼到你的 PowerPoint 檔案中，依照 AI 給的段落與內容排版即可。 ✅ Step 4：使用 AI 設計建議進行美化 你可以請 ChatGPT 提供設計建議，例如： 字體建議 色彩搭配 版型排版格式 圖片建議（甚至可搭配 DALL·E 生成插圖） 🤔 常見問題：ChatGPT 做簡報要付費嗎？ ✅ 免費帳號可以使用基本文字生成功能 💡 若你要用 GPT-4 模型生成邏輯更好、品質更高的簡報，需訂閱 ChatGPT Plus（$20/月） 📦 企業用戶可選擇 Microsoft 365 + Copilot 整合方案，內建於 PowerPoint 工具列中 🎯 ChatGPT PPT 適合誰使用？ ✔ 學生：報告、專題簡報快速完成 ✔ 上班族：客戶簡報、內部提案更有效率 ✔ 創作者 / 教學者：課程教材整理更方便 ✔ 不擅長設計者：讓 AI 幫你搞定排版與視覺風格 🧠 小技巧：讓 ChatGPT 做出更好的簡報內容 使用條列式列出重點需求 命令越具體，生成結果越接近你想要的方向 可搭配 DALL·E 圖片生成功能補足圖像內容 📌 結語：用 ChatGPT PPT，打造你的專屬 AI 簡報小幫手！ 從不會寫簡報、沒時間設計，到現在只需輸入主題，就能完成一整份內容架構清晰、視覺簡潔的 PowerPoint。搭配本教學與下載範例，新手也能 10 分鐘上手 AI 簡報工具，快來試試看吧！ ➤ 立即安裝：https://appsource.microsoft.com/en-us/product/office/wa200005566?tab=overview ➤ 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！

IC設計工程師主要是設計科技產品背後最為關鍵、核心的人物，負責開發設計電路晶片，必須擁有強大的電子工程相關知識、設計能力，足以滿足現在科技產品的需求，而國內頂級的IC設計大廠包含聯發科、聯詠、瑞昱，以及輝達等。 想成為IC設計工程師，除了大學、研究所科系上以電子、電機工程為主外，必備條件分為4大項。 1. 電路設計知識：精通數位電路與類比電路設計是必須的，這包括VLSI（超大型積體電路）技術。 2. 程式設計能力：具備Verilog、VHDL等硬體描述語言的熟練操作能力是IC設計工程師的基本功，這有助於他們進行晶片設計與模擬。 3. 創新與問題解決能力：在面對電路設計挑戰時，工程師必須具備創造性思維和快速解決問題的能力。 4. 良好的溝通與團隊合作：IC設計是一個需要團隊協作的工作，能有效溝通並理解需求至關重要。 想知道更多工作機會請點選～ https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?utm_source=104&utm_medium=nabi_post

「離職」的英文到底用哪個字才合適？以下是一些常用的「離職」英文單字，包括「resignation」、「quit」、「leave the company」等，這篇文章將詳細解析它們使用上的差異和用法，並提供職場情境例句，讓你更了解如何使用這些單字！ ▍離職英文單字 1. Resignation：通常指正式的辭職。 例句：I submitted my resignation last week. 我上週提交了我的辭職信。 2. Quit：更口語化的說法，指主動離開工作。 例句：I decided to quit my job. 我決定辭掉我的工作。 3. Leave the company: 指離開公司，適合各種場合。 例句：I will leave the company at the end of the month. 我將在本月底離開公司。 4. Separation：有時用於正式的情況，指雇員和公司的關係結束。 例句：The separation was amicable. 離職過程非常友好。 ▍職場情境對話 • 對話 1：辭職通知 A：Hi, can I talk to you for a minute? 嗨，我可以跟你聊一下嗎？ B：Sure! What’s on your mind? 當然！你想說什麼？ A：I wanted to let you know that I’m resigning from my position. 我想告訴你，我決定辭職。 B：Oh, I’m sorry to hear that. What prompted your decision? 哦，我很遺憾聽到這個消息。是什麼讓你做出這個決定？ A：I have accepted a new opportunity that aligns better with my career goals. 我接受了一個更符合我職業目標的新機會。 • 對話 2：離職面談 C：Thanks for meeting with me. I wanted to discuss your departure. 謝謝你能和我見面。我想談談你離職的事。 D：Of course. I appreciate you taking the time. 當然。謝謝你抽出時間。 C：Is there anything we could have done differently to keep you? 有什麼我們可以做得不同的，讓你留下來嗎？ D：I think it’s more about my personal growth than anything else. 我認為這更多是關於我個人成長的需要，而不是其他原因。 • 對話 3：同事的離職 E：I heard you’re leaving the company. Is that true? 我聽說你要離開公司，這是真的嗎？ F：Yes, I’m resigning next week. 是的，我下週就要辭職了。 E：What’s your next move? 你接下來的計劃是什麼？ F：I’ll be starting a new job in a different industry. 我會在一個不同的行業開始一份新工作。 希望這些單字能讓你更了解「離職」的英文使用用法！別忘了加入共學教室，不錯過更多文章！

有意挑戰公務人員窄門、尋求穩定職涯的求職者注意！考試院院會日前宣布通過116年公務人員初等考試相關規劃，考試日期訂於116年1月9日（五）登場，全台共設15個考區，暫定需用名額達528名，有志投入公務體系的考生請提早掌握應考時程與類科規劃！ 文／《104職場力》 本文目錄（點擊可快速前往） 116年公務人員初等考試時程表初等考試考什麼？是哪16類科？初等考試4大特色與報考門檻公務人員初等考試應考準備與報名提醒 116年公務人員初等考試時程表 項目預定時程／說明備註簡章／應考須知公告115年10月8日（四）起載於考選部全球資訊網網路報名期間115年10月27日（二）至11月5日（四）下午5時請至考選部國家考試網路報名資訊系統辦理考試日期116年1月9日（五）舉行筆試考區設置臺北、桃園、新竹、臺中、雲林、嘉義、臺南、高雄、屏東、宜蘭、花蓮、臺東、澎湖、金門、馬祖全國共15個考區同時舉行暫定需用名額528名各類科名額將依考選部公告為準 初等考試考什麼？是哪16類科？ 依銓敘部及行政院人事行政總處彙整之任用計畫，116年初等考試暫定設置16個類科，涵蓋行政與技術類別： 行政類科（15類）：一般行政、一般民政、戶政、社會行政、勞工行政、教育行政、圖書資訊管理、人事行政、財稅行政、會計、統計、廉政、經建行政、交通行政、地政 技術類科（1類）：電子工程※最終各類科詳細需用名額及職缺分配，請以115年10月8日考選部公告之正式應考須知為準。 初等考試4大特色與報考門檻 1.報考門檻親民 中華民國國民年滿18歲即可報考，無學歷限制（不限大專或高中職學歷）。 2.題型全為選擇題 公務人員初等考試各類科應試科目均為4科，且全數採用測驗式（選擇題）題型，不考申論題，是國考新手熟悉考試節奏的絕佳切入點。 3.分區就近應試 全台及離島共設15個考區，考生可依生活圈或交通便利性選擇應試地點。 4.起薪穩定與福利保障 錄取後取得委任第一職等任用資格，享有公教人員退撫儲金、年終獎金、國民旅遊卡及各項婚喪生育補助。 公務人員初等考試應考準備與報名提醒 應考須知查詢 考選部將於115年10月8日上網公告正式應考須知（包含應考資格、各科命題大綱、試題題型與錄取標準計算方式）。 報名方式 一律採「網路報名」作業，請考生預先確認國家考試網路報名資訊系統帳號密碼，並於10月27日至11月5日期間完成報名手續，避免因最後一天網路壅塞影響權益。 （資訊參考來源：考試院最新消息、考選部應考專區） 延伸閱讀： 地方特考重大變革！ 考試院：明年起地特五等併入初等考試 【2025年最新】高考/普考國家證照大公開（含：證照介紹、級別、對應職務）

只需依循下列幾個簡單步驟，您就能夠輕鬆建立條碼和 QR 碼，並將它們應用於您的工作表中。從啟用 Excel 開發人員選項開始，我們將詳細介紹如何利用此功能來定制您的條碼樣式與編碼欄位。 ▍製作條碼 步驟1、按「檔案」>「選項」中的「自訂功能區」>打勾「開發人員」 步驟2、選擇開發工具，點選「插入」>「ActiveX控制項」>「其他控制項」 步驟3、點選Microsoft BarCode Control 16.0 步驟4、在欄位中點擊兩下條碼 步驟5、在條碼上按右鍵>「內容」>「屬性」 步驟6、自訂點選「...」>「樣式」>「7-Code-128」 步驟7、Value（屬性中從最底下數上來第3個）輸入要對應的編碼欄位 ▍製作QRcode 步驟1～5都與製作條碼相同 步驟6、樣式中選擇11QRcode 步驟7、Value（屬性中從最底下數上來第3個）輸入要對應的編碼欄位 🔍歡迎在104學習精靈關注【超級辦公室達人】獲得更多實用的小技巧 ✨如果喜歡這篇文，也歡迎免費加入共學✨

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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！

工作推薦信範例如何寫？求職時，可能會需要別人幫忙寫一封推薦信，通常是邀請主管長官等，尤其是長期跟你共事，了解你做事風格與表現的人。本文將介紹5個推薦信不可不知的要訣，讓你在求職、求學時所列的經歷更有信服力！ ▌先雙手奉上今天的教學口訣： 「選、說、給、告、謝」 選：選對人，找了解你優點的人來寫。 說：說明原因，告訴對方為什麼需要推薦信。 給：提供範本，幫助對方寫出更好的推薦內容。 告：告知時間，提前告訴對方截止日期。 謝：感謝對方，不管結果如何都表達感激。 ▌為什麼會覺得難開口？ 很多人不敢請別人幫忙寫推薦信，因為： - 害怕麻煩別人： 寫信需要花時間和心力，感覺好像在增加別人的工作。 - 不確定怎麼開口： 不知道該怎麼說，才會讓對方願意幫忙又不覺得為難。 - 擔心推薦內容不好： 害怕對方寫的信不夠好，或者不知道要寫什麼內容。 簡單地說，都是怕麻煩別人！不過如果表現不錯，相處也合宜的人，其實不用太擔心，相信主管很願意助你一臂之力的！ ▌如何正確請別人幫忙寫推薦信？ 其實，請別人幫忙寫推薦信不需要太害羞，只要完整說明來意、表達請求： - 選對人選： 選一位了解你的工作能力、品格或學習表現的人來寫推薦信，這樣他們可以寫出有說服力的內容。例如，之前帶過你的老師、主管或同事。 - 清楚說明原因： 你可以簡單地告訴對方，為什麼你需要推薦信。例如，「我想申請新工作，想讓未來主管清楚我在上份工作的表現成果。」 - 提供細節和範本： 你可以告訴對方，你希望推薦信提到哪些方面，比如你的優點、工作成果或學習表現。甚至，你可以自己先準備範本，讓對方參考，這樣對方寫起來會更容易！ - 提前告知時間： 告訴對方什麼時候需要推薦信，並給他們足夠的時間準備。不要等到最後一刻才請別人幫忙，這樣他們才不會感到壓力。 - 感謝對方： 無論對方是否同意幫忙，都要記得禮貌！ ▌推薦信範本 推薦信內容可分成三部分：介紹、貢獻、為何 - 介紹：介紹推薦人的背景，和被推薦人的關係與共事時間 - 貢獻：條列對公司的具體貢獻，也可提到團隊合作、印象深刻的事等等 - 為何：強調這些貢獻與人格特質和欲申請的職位相符 ▌結語 推薦信一直是許多人苦惱的問題，但相信只要用心、尊重對方的時間和意願、範本清楚簡潔，相信大多數人都會樂意幫你！推薦信是展示你的好機會，最重要的是選適合的人、說清楚原因、信的內容強調和職位的關聯，最後，無論錄取與否，都別忘了致上最深的謝意！