104學習

想在求職市場脫穎而出？根據104人力銀行最新數據顯示，有證照的求職者比沒有證照者多出35%的面試機會。2026年1月熱門證照排行榜出爐！從當紅的AI應用、財會、工程、人資到穩定的長照服務，這10張證照不僅是求職加分項，更是轉職加薪的最佳投資。 ❇️物業管理類_事務管理人員（總幹事）證照 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029198 公寓大廈管理條例規定，一定規模以上的社區必須聘用具證照的總幹事。隨著老屋管理需求增加，這張證照的職缺持續成長，穩定度高且具發展性。 適用職務： 社區總幹事、物業管理人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/98c486e6-8ec7-44da-b07c-d3799eaed113 ❇️工程建築類_公共工程品質管理人員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 政府工程及大型建設專案的必備證照，具備此證照的人才在工程界炙手可熱。課程涵蓋施工品質管理、驗收程序及相關法規知識。 適用職務： 品管工程師、工地主任、營造業從業人員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/d074f13b-3cf6-42e9-82ea-90c61f619bfe ❇️工程建築類_乙級職業安全衛生管理員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10046740 《勞工職業災害保險及保護法》施行後，企業對職安證照的需求大增。超過九成相關職缺都要求此證照，就業市場需求強勁。 適用職務： 職安管理員、勞安主管、工安專員 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/9e3f75d6-01c6-4d46-98b6-347dc9f76b35 ❇️科技AI類_iPAS+ AI應用規劃師能力鑑定（初級） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 AI浪潮席捲各行各業，這張由經濟部產業發展署推出的證照，是進入AI領域的最佳敲門磚。 適用職務： 適合想轉型AI領域的工作者，無需深厚技術背景也能考取。 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️科技AI類_生成式AI課程認證 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 ChatGPT、Midjourney等生成式AI工具已成為職場必備技能。取得認證能證明你掌握AI工具應用，在行銷、設計、內容創作等領域都能大幅加分。 適用職務： 行銷企劃、社群小編、內容創作者、品牌經理 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️財會金融類_丙級會計事務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028814 會計領域的入門證照，適合想從事財會工作的新鮮人或轉職者。考試內容涵蓋基礎帳務處理、報表編製與稅務實務，是財會職涯的第一步。 適用職務： 會計助理、出納、記帳士助理、財務行政 通過率： 約52.6%（2023年數據） 面試加分： 可提升1.4倍面試邀約率 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/df09209a-c850-4fc8-8515-616c07252f11 ❇️語言類_TOEIC（多益測驗） 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 外商企業與跨國公司的必備門檻，金色證書（860分以上）更是求職加分利器。多益成績已成為企業判斷求職者英語能力的標準指標。 建議分數： • 外商公司：750分以上 • 金色證書：860分以上（高階職位必備） 適用職務： 幾乎所有需要英文溝通的職位 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic ❇️ 服務照護類_照顧服務員單一（丙）級技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 台灣邁入高齡社會，長照需求持續攀升。這張證照門檻友善、考試彈性，是投入照護產業的最佳起點，政府長照2.0政策持續支持。 適用職務： 照顧服務員、居家照護員、機構照護員 通過率： 約77.5%（2023年數據） ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae ❇️ 服務照護類_乙級就業服務技術士 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029276 人資領域唯一的國家級證照，每年考試三次。無論是人力銀行、人力仲介還是企業人資部門，這張證照都是求職轉職的必備資格。 適用職務： 招募專員、就業服務人員、人資顧問、獵頭顧問 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/343d8c62-b9aa-4af3-8fa2-b3b684908277

資策會在職菁英班 專為受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之國內製造業，辦理企業「AI人才培育」課程！透過精準實務課程，全力為符合資格之企業在職員工，鍛造升級轉型的在職菁英。 報名資格： 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業者，且受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團輔導之企業在職員工。 提醒您，線上填寫報名資料後，仍需經本單位以電話或 E-mail 聯繫確認，才算完成報名。 課程費用： 本課程係接受經濟部產業發展署產業競爭力輔導團補助辦理，不另向學員收取任何費用。 在職菁英班課程總覽： https://www.iiiedu.org.tw/course?type=%E5%9C%A8%E8%81%B7%E8%8F%81%E8%8B%B1%E7%8F%AD

「到底該考哪張？」是許多人在求職或轉職時最常卡住的第一關。 坊間證照種類繁多，但並不是每一張都對你的職涯有幫助。有人花了半年準備一張根本不被企業看重的證照，也有人因為一張對的認證，在面試中直接拉開差距。 為了讓你把準備時間花在刀口上，依據 104 人力銀行數據與市場最新需求，將高含金量證照整理為三大類方向：AI 類、ESG 綠領類、語文・數位行銷・長照類，找到最適合你的選擇。 一、 AI 類證照 ❇️生成式 AI 課程認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048799 • 適合對象：AI 初學者、各職類在職者，無需任何技術背景 • 費用：完全免費，完成課程即取得 Google 官方數位徽章 ▶️【點我免費做線上模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（初級） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049056 • 適合對象：行銷、人資、行政、PM 等非技術背景職場人士，無需程式設計能力 • 市場動態：104 人力銀行統計，AI 相關職缺年增 38%，iPAS+ 初級已成為非技術職類最具代表性的 AI 能力背書 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ❇️iPAS+ AI 應用規劃師能力鑑定（中級）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 • 適合對象：已具備資訊、數據或產品開發背景的專業人員 • 職場應用：適合 IT 工程師、數位轉型專員，作為初級的進階升級，進一步強化 AI 技術深度與跨部門整合能力 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/0b1426fe-7c6c-4138-a059-f59400d7eebe ❇️資策會生成式 AI 能力認證　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 • 適合對象：想精進 Prompt 工程、提升 AI 辦公應用實戰能力的在職者 • 考試特色：聚焦生成式 AI 工具操作、Prompt 設計與實務應用情境，強調即學即用 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/13967cfe-5c5d-4754-8cff-99c43cabd1e0 ❇️Microsoft Azure AI-900（AI 基礎知識） 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 • 適合對象：有跨國求職需求，或任職於使用 Microsoft 365／Azure 雲端服務企業的職場人士 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/9bd61b3a-9dd3-48ef-af4c-a17aaaeb4437 ❇️AWS Certified AI Practitioner　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049019 • 適合對象：具備基本技術背景、有意投入雲端 AI 應用領域的工程師或產品人員 二、ESG 綠領類證照 ❇️環境部淨零綠領人才培育課程合格證明　 🔗 課程報名連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10049142 • 適合對象：任何職類皆可跨域取得，文組、非理工背景均適合 • 職場應用：104履歷上勾選此證明的求職者相較未勾選前面試邀約暴增 5.4 倍 ❇️廢水處理專責人員合格證書 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029207 • 適合對象：化工、環境工程、製造業從業人員，或有意轉型環安衛職類者 • 職場應用：綠領職缺企業要求 Top 1 證照，環安衛類職缺必備 ▶️ 線上模擬試題練習 https://nabi.104.com.tw/assess/1ffc4f33-d8f6-4aec-acc8-da4f83014746 ❇️空氣污染防制專責人員合格證書　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029208 • 適合對象：製造業、煉油、半導體廠的環安衛人員，或有意投入空污防制職類者 ❇️ISO 14064 溫室氣體盤查員　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10048756 • 適合對象：ESG 專員、永續顧問、供應鏈管理人員，或上市櫃企業負責 CSR 報告的職場人士 三、語文・數位行銷・長照類證照 📌 此類證照橫跨多元職涯方向，適合希望在現有職類基礎上加值，或跨域進入服務、行銷、醫療照護領域的求職者。 ❇️TOEIC 多益測驗　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/group/toeic • 適合對象：有意進入外商公司、跨國集團，或有海外派駐需求的求職者 • 職場應用：外商企業通常要求 600 分以上入職門檻，金色證書（860 分以上）在跨國職缺中具顯著競爭優勢 ❇️Google Analytics 個人認證（GA4）　 🔗 104 證照中心連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df • 適合對象：數位行銷人員、電商運營、社群小編、品牌企劃，或任何需要解讀網站數據的職場人士 • 職場應用：數位行銷與網站經營者必備分析工具，是求職履歷加分的黃金證照 ❇️照顧服務員單一（丙）級技術士　 🔗 證照連結：https://nabi.104.com.tw/ability/10029185 ▶️【免費模擬測驗】https://nabi.104.com.tw/assess/c2d6707f-c205-4054-a741-d8d70decc4ae • 適合對象：有意投入長照機構、居家照護、日間照顧服務的新手從業人員 • 市場動態：台灣高齡化加速，長照 3.0 政策推動下，照護人力缺口持續擴大，此照就業保障高、工作穩定性強

104學習的測試是個標準依據 有中文初級能力測驗 初級中文測驗，評量基礎詞彙、句型與生活用語理解，幫助應徵及招聘者互相關注。

▍報告內容重點 ➡️ 哪些工作 AI 需求成長最快？ ➡️ 哪些產業最需要 AI 人才？ ➡️ AI 技能會帶來薪資優勢嗎？ ➡️ 企業如何判斷「真的會用 AI」？ ➡️ 2026 AI 職缺最常要求的Top硬技能 ➡️ 履歷該如何展現 AI 能力？ ➡️ 求職者與企業，如何搶先布局下一波人才競爭？ 👉 適合新鮮人、在職者與想轉職的人，免費下載完整報告 https://drive.google.com/drive/folders/1cEoNKeLCMijK6r4ZLQgbcaGL0fV3afQU?usp=drive_link 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 1️⃣【立即行動一】104學習AI專區👉 https://nabi.104.com.tw/ai 2️⃣【立即行動二】104 AI 素養認證​： 客觀評估 AI 應用能力，測驗通過幫你一鍵匯入履歷 👉立即測試AI素養能力 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 3️⃣【立即行動三】國家級「iPAS+ AI 應用規劃師」已成為企業評估數位轉型人才的標準 ▶【點我免費測 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

輝達開出年薪 650 萬台幣找簡報設計師，引發網友熱烈討論，這件事點出職場最真實的現實：把複雜事情講清楚，本來就是超高價值的專業，但每個人履歷都寫自己擅長簡報，主管到底憑什麼相信你？ 1️⃣不只是排版，高薪買的是「把複雜講成簡單」 很多人以為做 PPT 只是找漂亮模板、調調字型，但輝達願意開出這種高階年薪，買的其實是「資訊轉譯」的硬實力。科技巨頭每天要面對投資人、跨國客戶與內部高層，講台上不能有一句廢話。簡報師的工作是把深奧的 AI 技術與複雜數據，轉化成對方一聽就懂、願意買單的商業故事。現在 AI 工具隨手一按就能生出一份投影片，操作軟體早就不是門檻；真正值錢的，是你能不能抓出重點、梳理邏輯，並促成最後的商業決策。 2️⃣求職最大痛點：每個人都說自己「精通簡報」 打開 104 履歷，十個人裡面有九個人都會在技能欄勾選「擅長 PowerPoint、具備簡報溝通提案能力」，但對人資和用人主管來說，這反而是最難在面試前驗證的模糊技能。畢竟口說無憑，很多人自稱精通，做出來的頁面卻塞滿整段密密麻麻的文字；加上主管不可能每個人都找來現場試講，而在學校報論文、做小組作業的經驗，拿到職場商務提案也常常不管用。這種「大家都在寫，卻沒人拿得出證據」的狀況，正是為什麼越來越多求職者選擇直接考一張 具公信力的簡報實力認證 來證明自己。 https://104bc.pse.is/9drvtt 3️⃣業界三大名師背書：20分鐘線上測驗，直接替履歷加分 想在海選履歷中一眼被看見，你需要一套具備公信力的客觀標準。台灣簡報與溝通教育訓練領域的三位代表性人物：企業簡報教練王永福（福哥）、影響力教練謝文憲（憲哥），以及台大簡報大賽創辦人葉丙成教授，聯手制定了這套標準化的評測機制。 💡這次推出的 104 × 台灣簡報認證-初級 門檻很親民，不考軟體操作、也不用上台演練，純粹檢核你的「簡報核心觀念」，內容涵蓋簡報觀念、簡報準備、投影片技巧、表達技巧、邏輯結構與群眾分析等六大能力。 • 測驗方式：線上測驗，單選加複選共 30 題，70 分及格。 • 彈性快速：約 20 分鐘就能完成，即報即考、不限時間地點。 • 履歷連動：測驗通過後，104學習於3-5個工作天將直接把認證回傳至你的 104 履歷資格認證欄位，讓你的實力被看見。 4️⃣提早卡位建立差距，就是最划算的職涯投資 初級認證只是起點，未來還能一路挑戰中級（作品審查）與高級（實體上台，由福哥、憲哥親自評定），現在考等於提早卡位，拉開跟其他求職者的差距。 從日常向主管回報進度、跨部門協調爭取預算，到對外向客戶提案競標，簡報力決定了你在職場上的能見度與說服力。與其在自我介紹裡花大篇幅解釋自己多會溝通，不如在履歷放上一張有公信力的認證，讓你的實力一眼就被看懂。 ❇️立即報名【104 × 台灣簡報認證-初級】https://104bc.pse.is/9drvtt

數位發展部在2026年5月正式發布「AI產業人才認定指引3.0」，這是台灣官方對AI人才能力的最新定義標準，不管你是想轉職、想升職，還是想知道自己跟市場差多少，這份指引就是你的對照表，看完這篇你就知道自己現在站在哪，下一步該補什麼。 ❇️【政府把AI人才分三類，你是哪一種？】 指引把AI人才分成三大類別： • AI應用人才：用AI工具提升工作效率、創造價值，不需要寫程式。適合各行各業在職者，包含行銷、業務、行政、人資等。 • AI開發人才：用技術把AI做出來，包含ML工程師、LLM工程師、資料科學家等技術職務。 • AI研究人才：做AI底層研究、發論文、推進技術邊界，通常需要碩博士背景。 大多數在職者和求職者，其實落在AI應用人才這一塊，不需要寫程式，但要真的會用、懂AI。 ❇️【3.0版新增了什麼？兩件大事】 • 新增「AI治理素養」：因應今年1月上路的《人工智慧基本法》，你要知道AI的風險在哪、什麼不能做、資料輸入有什麼限制，不只是技術問題，而是每個用AI的人都該具備的基本意識。 • 新增「AI協作與開發」：Vibe Coding、Agentic AI已經是現在進行式，AI不再只是輔助工具，而是你的工作夥伴，這項能力要求你能用自然語言指揮AI完成任務、設計工作流程。 ❇️【先搞清楚自己的AI能力在哪裡】 很多人以為「AI能力 = 會用ChatGPT」，但企業真正在意的其實是三件事： • AI工具應用：能不能選對工具、解決實際問題 • AI判斷能力：能不能判斷AI輸出的內容、做出決策 • AI工作解決力：能不能整合應用、真正創造價值 會問問題、會做摘要、會生圖，只是起點，不是終點，未來比的不是誰會AI，而是誰真的能跟AI協作。 不確定自己現在落在哪個位置？可以先做一個快速檢測，104 AI通用素養檢測只要幾分鐘，就能找出你的能力落點，測驗通過還能回傳到104履歷，讓企業主動找到你。 👉立即測試AI通用素養 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041 ❇️【你缺哪塊能力？5大類型對照學習】 指引把AI能力分成五大類型，以下是重點整理： 1️⃣ AI應用素養（No-code） 了解AI基本原理、道德倫理、應用限制與風險辨識，新增AI治理素養，重點在於風險判斷與合規意識 ▶ 商業應用技能 1-1 生成式 AI 如何顛覆您的工作模式 ：https://nabi.104.com.tw/course/aws/553bc7bd-5e0e-48c4-af58-41ed7368ce15 ▶ iPAS AI應用規劃師衝刺班：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶ 生成式 AI 能力課程：https://nabi.104.com.tw/course/iiiedu/46267952-18a1-4b5c-a0dd-052b04d1a418 2️⃣ AI工具應用（No-code） 會用ChatGPT、Midjourney、Runway、ElevenLabs等工具完成文書、圖文、影像、音源、自動化等實際任務，並能整合進工作流程 ▶ ChatGPT 實戰應用-讓AI成為你的超級助手 ：https://nabi.104.com.tw/course/lunglungai/b5566bfa-71f7-4ed9-b7b4-5d4c406f8e21 ▶ AI行政管理力實戰課｜高效會議記錄 × 精準SOP × 掌握AI工具： https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/615567ab-cd6f-423e-9277-841af2dd7031 ▶ n8n自動化工作術：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/fe53158a-175d-4ec1-aac1-4d3f04e1fb43 3️⃣ AI程式語言應用（Low-code） 能用自然語言指導AI協作撰寫程式、使用GitHub Copilot、Cursor等工具，設計AI Agent工作流程，不需精通語法，但要懂邏輯與除錯 ▶ 文組人一定要會的 Vibe Coding：https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/f8202e4f-3029-464f-9f2d-57dd65702913 ▶ AI助理GitHub Copilot | 提升前端開發效率：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/c4795096-ae10-43a5-b5e3-2a6548c30e8c ▶ AI Agent 零基礎打造個人工作流：https://nabi.104.com.tw/course/cwlearningtop/e4e74b5f-a403-44d4-894d-8bfbb24b0b88 4️⃣ AI模型訓練（Pro-code） 使用TensorFlow、PyTorch等框架訓練AI模型，涵蓋機器學習、強化學習、fine-tuning與RAG等進階技術 ▶ 技術開發技能1-9 如何利用 AWS 儲存服務加速生成式 AI 與機器學習訓練 ：https://nabi.104.com.tw/course/aws/38612d3f-e05e-499c-a5e1-8d4f63192ada ▶ PyTorch生成模型全解析：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/1908197d-6314-491e-b1ff-08aed83c8dc0 ▶ AI資料科學家全方位課程：https://nabi.104.com.tw/course/tibame/48cff3f9-685f-4dcc-9d2e-6e058d3e4de4 5️⃣ AI服務開發（Pro-code） 整合NLP、LLM、CV等技術開發完整AI應用服務，包含模型部署、API串接與系統整合 ▶ 自然語言處理與大型語言模型 ：https://nabi.104.com.tw/course/ittraining/ad7af932-6033-457a-b8be-9735444d02ec ❇️【對應這份指引，哪些證照值得考？】 指引中明確列出推薦認證，以下是與一般在職者、求職者最相關的幾張： 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。 • 建議備考時間：4-8週 • 證照資訊：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。 • 建議備考時間：3-6週 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10048893 二、 工具類 1. 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。 • 建議備考時間：6-12週 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10049057 2. 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。 • 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) 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。 • 建議備考時間：6-12週 • 網址：https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 完整認證資源請參考: https://moda.gov.tw/ADI/services/publications/1611#qaH19692

生成式AI已成為職場基本能力，履歷上只寫「會用ChatGPT」已不易突顯差異，求職者需要可量化、可驗證的AI能力證明。根據104數據，通過AI通用素養認證且回傳履歷表，企業邀約面試機會平均提升1.7倍，由104學習推出的「104 AI通用素養檢測」認證，主打快速上手且具鑑別度，通過後可串接104履歷，讓AI技能從自我描述，轉化為企業看得見的求職競爭力。  文／104學習 本文導覽 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 許多求職者最大的痛點，就在於「口頭說會」已經不足以應付現今的職場需求。企業其實很難判斷你到底只是在跟AI瞎聊，還是真的具備商業邏輯。真正的AI素養，不僅僅是下指令，而是包含風險評估、工具選型以及精準應用的綜合能力。  如果你想在履歷上把AI技能變成企業看得懂、也願意相信的「能力證明」，「104 AI通用素養檢測認證」就是你職涯升級的關鍵通行證。  [course_plugin api_type='course_id' title='104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 擺脫AI焦慮！這張「AI通用素養認證」如何成為你的職涯加速器？ 在競爭激烈的求職市場中，為什麼這張認證能幫你的職涯開外掛？我們用104人力銀行的數據說話：  AI人才需求呈爆發式成長：根據104人力銀行數據顯示，近5年AI需求人數成長97%，企業每月平均招募約 10萬名AI人才，企業求才若渴，市場對AI人才的需求正快速上升。  面試機會直接翻倍：數據指出，通過「104 AI通用素養檢測認證」且回傳履歷表的求職者，企業主動邀約面試次數，平均提升1.7倍！當你的能力可以被明確識別，面試機會自然大幅增加。  官方認證直接回傳104履歷：這是最關鍵的優勢！只要你通過檢測（分數達60分以上），104學習每週將會定期審視，並在5到8個工作天內，自動將認證更新至你的104履歷表。當企業在篩選人才時，你的AI實力一目了然，市場能見度瞬間提升！  延伸閱讀：AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 非工程師也行！30題線上測驗，5大核心考點雷達圖解析 你也許會問：「我又不是工程師，我也考得過嗎？」  不用擔心！這項檢測定位在「素養級」認證，是專門為非技術職位設計的AI敲門磚。它向未來的雇主證明了你具備「與AI協作、用AI解決問題」的通用能力。  超友善的考試方式：總共只有30題單選題，不考複雜的計算，也不需要寫任何程式碼。  隨時隨地，想考就考：完全採用線上測驗方式，只要有網路，在最舒服、沒人打擾的環境隨時都能登入系統測驗。  合格與高分門檻：滿分100分，60分即可取得認證。如果衝到70分以上代表熟練應用的「進階級」；拿到80分以上更是具備評估專案可行性的「高階級」！  延伸閱讀：擔心被取代…AI來襲 職場焦慮就醫增加 五大核心考點！測出AI素養人才鑑別度！ 「104 AI通用素養檢測認證」測驗的範圍平均分配在五大主題（各佔20%），旨在測驗你是否具備完整的AI認知結構：  AI基礎概論：理解人工智慧、機器學習與深度學習的層級關係，以及避免「數據解讀偏誤」與「模型偷看答案的資料洩露」等底層邏輯。  生成式AI：掌握大型語言模型（LLM）的文字接龍原理、提示工程（Prompt Engineering）技巧，以及企業如何評估導入RAG（檢索增強生成）或Fine-tuning（微調）。  機器學習：不考寫程式，考的是情境判斷力！理解監督式、非監督式及強化學習的任務分類，並學會用混淆矩陣（Confusion Matrix）來判斷模型好壞，破解高準確率的迷思。  專案規劃與倫理：學習AI專案生命週期，懂得如何將老闆抽象的商業目標（如：提升客戶滿意度）轉化為可衡量的「代理指標」，並防範演算法偏見與遵循GDPR等個資法規。  雲端AI服務與部署：認識微軟、Google、AWS等現成雲端認知服務，學習No-code/Low-code開發工具，並評估在聯網受限或低延遲情境下，採用「邊緣部署」的策略。  [course_plugin api_type='course_id' title='104 AI通用素養檢測｜104獨家AI測驗認證' id='e9e13d08-2c6f-49b2-bae8-1e9418588041'] 延伸閱讀：你也是膨風一族嗎？63%上班族AI能力都在灌水，為什麼會這樣？ 實戰經典樣題揭密！考情境邏輯不考程式 「AI通用素養認證」不考程式碼與工程佈署，而是重視情境與邏輯分析，特別舉例「AI基礎概論」核心考點中的實戰樣題：  【案例】某開發團隊訓練了一個預測準確度高達99%的AI模型，用來分辨照片中的動物是「哈士奇」還是「狼」。但當專家用熱力圖（Heatmap）檢驗模型決策依據時，卻發現AI根本沒有看動物的五官，而是看「背景有沒有雪地」。請問這是什麼現象？該如何解決？  💡考題核心解析：這在AI領域被稱為「聰明漢斯效應（Clever Hans Effect）」，代表AI模型只抓到了無關的作弊線索，學到的是「偽相關」而非真正的動物特徵。這題在考你懂不懂得透過「提供背景多樣化的資料」或「在訓練前將影像去背」來打破單一規律，確保模型上線後不會失準。  獨家通關神隊友：認證課程+實戰「AI陪練法」 光看考點覺得有點抽象、擔心卡關？104學習會在學員購買「104 AI通用素養檢測認證」，特別附加免費課程，幫助考生系統化準備、快速通關！  這門課程分為三個主要部分，不僅帶你看懂檢測核心、系統化複習，更會教你一套實戰「AI陪練法」，教你如何直接把ChatGPT、Gemini等AI工具變成你的專屬刷題助教：  建立個人化備考計劃：讓AI扮演學習規劃顧問，根據你的備考時間、目標分數產出每日進度。  生成考點筆記與名詞對照表：利用AI快速濃縮精華，例如將容易混淆的「精準率與召回率」、「相關性與因果性」用生活化的比喻整理成對照表，突破理解卡關。  互動式模擬測驗與弱點補強：請AI擔任命題老師，以概念題與情境題交錯出題；做完題後利用AI進行錯題分析，精準診斷盲點並安排強化練習。  延伸閱讀：如何用AI準備證照考試？Gemini Notebook學習備考超實用5步驟完整解析 從履歷亮點到進階AI證照敲門磚，現在就開始！ 在AI時代，「感覺會用」跟「拿到官方認證背書」，在企業HR眼中是完全不同的層次。取得這張「AI通用素養認證」，不只是在履歷表上建立清晰、具可信度的實力證明，也能作為邁向其他AI專業證照的入門基礎，例如準備挑戰iPAS AI應用規劃師初級前，先補齊必要的通用觀念、應用邏輯與專案思維。  準備好迎戰AI時代、讓你的面試邀約與進修路徑一起升級了嗎？透過「104 AI通用素養檢測認證」，先取得企業看得見的能力背書，也為下一張AI證照打下扎實起點！  加入【104 AI通用素養檢測】

每個月，台灣企業正在搶10萬名AI人才 根據104學習最新發布的《2026 AI人才趨勢報告》，今年企業平均每月招募AI相關職缺已達10萬人，近5年AI人才需求成長97.6%，幾乎是整體招募市場同期成長速度的4倍。 這場搶人大戰，缺的不是想學AI的人，缺的是真正具備企業要的能力的人 ❇️【企業到底想要什麼？三項硬技能排名】 報告明確列出2026年AI職缺最常見的技能需求： 1️⃣ 流程自動化（近5年成長233%） 從製造到行政業務，效率提升最直接的技能，不只是工程職需要，製程規劃、生產管理、品保品管都在找 2️⃣ 機器學習演算法（近5年成長64%） 監督式學習的核心，廣泛應用於分類與預測任務，資料分析、產品開發、研究職高度相關 3️⃣ 自然語言處理（近5年成長147%） 文本理解與語義分析，適用於客服、行銷、法務等多個職類，不需要自己建模型，但要懂得如何應用 ❇️【工具會用哪些？企業點名這三個】 技能之外，企業也直接在職缺中點名求職者要會使用的AI工具： • ChatGPT：從辦公自動化到創意協作、文字生成，已成企業首要指定工具 • PyTorch：深度學習模型訓練，AI研發職位的主流框架 • TENSORFLOW：企業 AI 應用首選，支援模型部署與擴展 ▶ ChatGPT、Gemini雙雙入榜，說明LLM的應用已不只是技術人員的工具，而是各職類工作者的日常配備 ❇️當技能相近時，證照是讓履歷被看見的加速器 • iPAS+ AI應用規劃師：經濟部核發的國家級AI應用認證，是企業評估數位轉型人才的判斷標準之一 • 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/certify?keyword=ipas%2BAI ▶️【點我免費做 iPAS+ AI應用規劃師 初級模擬測驗】 https://nabi.104.com.tw/assess/6c2efe0a-8456-4694-bdc3-a1813f66ee19 ▶️【初級】衝刺班｜速攻考點 × 模擬實戰 × GPT刷題攻略】 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19ba2cdd-5ae1-44a0-a975-01f989c92691 ▶️【中級】衝刺班｜命題精析 × 實戰解題 × AI刷題 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e • 機器人工程師證照：針對製造業自動化場景，是企業識別硬體整合型AI人才的重要指標 https://nabi.104.com.tw/ability/10049172 ❇️【從哪裡開始？】 中央大學資管系兼任助理教授劉書銘指出，AI變化太快，學習AI不只是學一門課，而是要獲得「理解未來的核心能力」。 三個月學一項技術的節奏已跟不上市場。重要的是找到自己職務最需要的AI技能，精準切入，而不是什麼都學一點。 💡求職者： 想知道你的職務最需要哪項AI技能？104學習AI專區會自動帶入你的當前職務，分析技能缺口、提供測驗與推薦課程 👉 立即進入104學習AI專區 https://nabi.104.com.tw/ai ➡️【免費下載｜2026 AI 人才趨勢報告】適合新鮮人、在職者與想轉職的人 https://nabi.104.com.tw/posts/nabi_post_e6bc6bfe-0bf0-4d19-82ca-a2d1090738db 💡企業主： 想讓員工系統性補上AI能力？104人資市集提供AI企業內訓課程，協助實現員工AI化目標 👉 了解104企業AI內訓方案 https://tw104.pse.is/98mx3p

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一切基礎的根本開始學習27年如下 1-5年:機件劃線/鑽孔/備料/組裝/測試(電氣油壓)/校驗/裝櫃出貨 6-15年:設備按裝水平垂直校驗調整/單機測試/全機運轉/商轉生產/安全保養操作教學 15-26年:以上進行執行,增加組裝課材建立與教學/設備安全保養手冊建立/廠內5S標準化/SOP人員教學/廠內組裝進度與廠外加工物件追蹤

品管證照的難易程度因個人的學習和專業背景而異。常見的5大品管證照：CQE、CQA、Six Sigma證照、ISO 9001內審員證照、Lean Six Sigma證照；有些人可能會發現它們相對容易考取，而對於其他人來說，它們可能需要更多的努力和時間。 以下是一些常見的品管證照，以及它們對應的工作環境： 1. CQE（Certified Quality Engineer）：CQE證照通常針對那些希望在品質工程領域工作的專業人士，如品質工程師、生產經理或供應鏈專家。持有CQE證照的人通常參與產品或流程的設計、測試和持續改進。 證照資料：https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 2.CQA（Certified Quality Auditor）：CQA證照適用於品質審核師，他們負責執行內部或外部審核，以確保組織的品質體系符合相關標準和規定。這些專業人士可能在各種行業中找到工作，如製造業、醫療保健或食品業。 3.Six Sigma證照：不同級別的Six Sigma證照（如Green Belt、Black Belt、Master Black Belt）可以應用於各種工作環境，包括生產、流程改進、專案管理和業務分析。Six Sigma專業人士通常旨在減少缺陷、提高效率和優化流程。 4.ISO 9001內審員證照：這種證照適用於內部審核師，他們在組織內部執行審核，以確保符合ISO 9001品質管理體系的要求。這些內審員可以在各種組織和行業中找到工作，包括制造業、服務業和公共部門。 證照資料：https://nabi.104.com.tw/ability/10029227 5.Lean Six Sigma證照：Lean Six Sigma專業人士旨在通過減少浪費、提高效率和降低成本來改善業務流程。這種證照可應用於製造業、供應鏈管理、醫療保健等不同的工作環境。 無論你選擇哪種品管證照，它們都可以提高你在品管領域的專業知識和技能，有助於在相應的工作環境中獲得更好的機會和更高的薪資。然而，成功考取這些證照可能需要一定的努力和學習。

花錢上課、拿到完課證明，為什麼轉職、加薪、升遷依然卡關？學了這麼多職涯會什麼沒改變？本文分析工作者與雇主對「學習」的認知落差，提供職場能力轉化的4層架構、實戰變現法，幫各位把學費變成真正的職涯籌碼。 文／《104職場力》 本文導覽 「有上課」不會加分？主管與面試官真正在意的是什麼？知識如何變籌碼？跨越「學完到變現」的4大階段第1層：聽得懂（打好底子，但別淺嚐即止）第2層：用得上（把新方法放進日常工作）第3層：做出成果（拿真實爛攤子開刀）第4層：被看見（用數字說話，把功勞變成籌碼）延伸思考：花錢上課到底是「真有需求」還是「買心安」？ 上班突然想學東西，多半是職場給了某種刺激，比如看到同事用AI幾分鐘搞定工作，開始擔心自己沒價值；點開想投的職缺，發現條件多了一項陌生技能；或者在同一個位子卡了幾年，薪水和職稱紋風不動，心裡難免發慌。 這時候，下單買課成了最快見效的定心丸，輸入卡號、跳出報名成功的那一秒，心裡通常會鬆一口氣：至少，我已經開始做點什麼了……但把影片看完、拿到完課證明後，隔天走進辦公室，依舊是那個轉職卡關、調薪沒份的小透明，於是又陷入了新的職涯焦慮循環。 這很像辦健身房會員，簽完約天天報到就覺得自己會改變，卻忘了體態養成是繳完錢後，從學用器材、矯正姿勢、反覆訓練來的，不是天天去健身房滑手機就會長肌肉；學習也一樣，我們都以為「上完課職涯就會改變」，其實要打破現狀，課後只是起點，當公司看見你真正動起來之後的成果，才可能給你更多機會！ 「有上課」不會加分？主管與面試官真正在意的是什麼？ 工作者進修時，習慣計算的是自己的「輸入成本」，比如：花了多少週末、看了幾小時影片、買了幾堂線上課、筆記多精美等。 但在企業端，評價標準永遠只有：你能不能把學到的東西轉化為實際產出、直接變現，或幫組織達成目標？ 如果上班族進修只停留在「我有上過課」的自我滿足，那在「求職、調薪、升遷」這3個職場最現實的場景中，就容易因為巨大的認知落差而吃虧！底下用一張表對比兩種想法的差異，並提供真正有益的指標： 場景普通人思維老闆主管期待的能力真正的關鍵評估指標轉職求職我修畢40小時Python數據分析，附上完課證書能不能看懂未經整理的數據，並從中找出商業盲點親手處理過的案子並能清楚說明解題邏輯（證明能力有落地、能解決問題）爭取調薪今年自主進修了3門AI自動化流程課有沒有真的幫自己或團隊減少每週重複的工作負擔組織的成本節省量或產出擴增量（證明學習有轉化成省時或創造營收的能力）角逐升遷讀完了專案管理與團隊領導的完整理論框架專案卡關、跨部門起衝突時，敢不敢出面收拾？預計怎麼處理？責任承擔半徑（證明在混亂與不確定中具備推進力） 雖然有點殘酷，但對企業來說，有價值的是「解決問題的確定性及能力」，不僅僅是員工個人的「求知慾」，只有將輸入的內容轉化為組織有感的輸出，「學習」才具備議價空間。 知識如何變籌碼？跨越「學完到變現」的4大階段 如果從著名的「柯氏評估模型（Kirkpatrick Model）」來分析，把一項新知識放進職涯中，要依序走過「認知、工具、產出、影響力」這4個層級： 認知層➜聽懂專業名詞、跟著示範操作、取得完課證明（上完課只到這邊） 工具層➜帶回日常工作替換舊流程、在實際業務中除錯 產出層➜做出真實專案、建立量化儀表板、打造個人作品 影響力層➜跨部門成效驗證、被市場看見（具備議價與變現權） 多數人之所以覺得進修對職涯沒幫助，是因為才剛跨過第1層，就以為能收穫第4層的結果，才沒那麼簡單！每階段都有阻力跟盲點，卡關的話，不妨參考底下建議： 第1層：聽得懂（打好底子，但別淺嚐即止） 剛看完教學、聽得懂名詞，跟著講義範例也能跑出正確結果，很多人這時候就容易陷入盲點、走出兩種極端： 一種是「只看前兩章學點皮毛就自滿」，以為記住幾個流行單字就等於學會。 另一種則是「為了追求完課率而死讀書」，把看影片當成打卡。 專業能力需要完整架構支撐，不能只偷懶學碎片，想破局，首先要耐著性子把核心邏輯搞懂，不必非得死背每個細節，只要底層原理通了就可以嘗試往下實際操作，別讓學習只停留在腦袋裡。 延伸閱讀：線上課永遠看不完？5點燃起線上學習動力，讓每分錢都花得有價值 第2層：用得上（把新方法放進日常工作） 這階段開始想把新觀念或工具帶回辦公室，不過起初會發現「用新方法反而做得比原本更慢」，甚至頻頻碰壁出錯，多數人會在這個陣痛期退縮，默默換回原本笨拙但熟悉的舊習慣，但這樣很可惜，因為熬過陣痛期才有可能長出「肌肉」。 建議每學完一個關鍵技能，就強迫自己在當週工作中至少用一次，剛開始一定會卡關，但多撞幾次牆，工具才可能真正變成你的武器，練成不用開講義也能下意識用出來的本能。 第3層：做出成果（拿真實爛攤子開刀） 頻練習很好，但課程附帶的練習檔通常都是清洗乾淨、邏輯完美的「無菌室環境」，跟真實職場中資料格式殘缺、需求講不清楚的狀況不同，很多人在教材裡拿滿分，一回到工作現場面對混亂就完全不知從何下手，這樣也不算「學會」。 建議大家練習完那些簡單範例後，直接拿手邊最棘手、最繁瑣的真實業務當白老鼠，想辦法做出成果，無論是一份能輔助主管決策的自動化報表、一套團隊可通用的SOP，還是能放進履歷的個人專案，在會出錯、有破綻的真實爛攤子裡親手除錯一次，實戰經驗遠勝照著教材點擊百次。 第4層：被看見（用數字說話，把功勞變成籌碼） OK你做出了一點東西，但完全沒人知道，那終究還是難逃被埋沒的命運！在企業眼裡，沒被看見、沒經過量化、沒顯示出效益的產出，就很難變成談薪或升遷的籌碼。 別再盲目相信「默默努力老闆主管自然會看見」，請主動呈現自己的價值，把「我學了什麼」調整成「組織因為我這項能力獲得了什麼好處」，比如：把「具備自動化處理能力」改成「導入自動化腳本重構跨部門報表流程，每週幫全組省下6小時，資料出錯率降低95%」，讓精準的量化效益把你的學費與時間兌現成真正的職涯籌碼！ 延伸思考：花錢上課到底是「真有需求」還是「買心安」？ 除了學費，成年人進修昂貴的成本還包含下班後有限的專注力，上課只是突破職涯的其中一個方式，並非絕對！下次再產生「好像該買堂課」的焦慮衝動時，不妨先對照以下檢核點： 痛點定位是否具體？ 如果理由只是模糊的「想提升競爭力」、「跟上AI趨勢」，通常買下的只是焦慮緩解劑，具體的痛點應該是：「我下個月必須做出產品原型，需要先學會線框圖設計工具，這堂課能幫助我學會這項技能」。 這個卡點是「缺知識」，還是「缺行動」？ 捫心自問，有些事情我們早就掌握基本概念，只是遲遲不願面對繁瑣的執行過程，行動力欠缺的問題，買再多大師課也無法解決。 解決問題的最小途徑，真的是購買一套完整的課程嗎？ 工作上的特定卡點，有時一份官方技術文件、一支10分鐘的操作影片，或請教資深同事一杯咖啡的時間，解決效率遠高於30個小時的系統長課。 未來90天內，是否有明確的實踐場景？ 如果學完之後，在目前的職責範疇或可執行的專案中找不到任何落地機會，這門課有很高機率會在熱度退去後被遺忘殆盡。 願意在下班時間自掏腰包投資自己，絕對是值得鼓勵的態度！如果說一堂好課是把精良的工具，比起追求收集了幾把工具，更應該聚焦在「能拿這把工具在崗位上開拓／產出／節省了什麼」才更能顯現個人價值！ 點擊按鈕搜尋合適的學習資源 延伸閱讀： 想做的事對職涯有價值，但短期不會有回報，怎麼找行動力？ AI害你被裁員？104資深協理：學會用AI開外掛，未來是你挑公司 能力相同，憑什麼升遷的是他？一場簡報竟成為職場勝負關鍵！

提供今年度1月到10月底，針對在「管理」相關職類中，求職者與證照中心瀏覽者熱搜得TOP10證照，提供您職場進修做為參考： 第1名：公共工程品質管理人員 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029243 第2名：國際專案管理師PMP 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 第3名：品質工程師(CQE) 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029229 第4名：品質技術師(CQT) 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029232 第5名：國際企業管理師 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029382 第6名：品質管理師(CQM) 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029226 第7名：CPIM-國際產業管理師 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028459 第8名：認證採購經理C.P.M. 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029380 第9名：ERP軟體應用師 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10028355 第10名：中華專案管理師CPMP 證照資訊：https://nabi.104.com.tw/ability/10029357 此外，想了解企業找人才時愛用證照嗎? 點下方連結前往看看 ! https://nabi.104.com.tw/certify/topic/management

職場新手常見就遇到工作系統就是Excel，究竟那些Excel 函數，例如：Excel函數 IF 、MAX、VLOOKUP....等，對於職場新手來說相當重要，以下是一些最基本和最常用的Excel函數，它們對於處理數據和創建基本電子表格非常有用： 1. Excel SUM（求和）：計算範圍內的數字總和。 公式 =SUM(A1:A10) 將計算A1到A10單元格的總和。 2. Excel AVERAGE（平均值）：計算範圍內數字的平均值。 公式=AVERAGE(B1:B5) 將計算B1到B5單元格的平均值。 3. Excel MAX（最大值）和 Excel MIN（最小值）：找到範圍內的最大值和最小值。 公式 =MAX(C1:C8) 將返回C1到C8單元格中的最大值。 4. Excel IF（條件語句）：根據條件返回不同的值。 公式 =IF(D1>50, "合格", "不合格") 將根據D1的值返回不同的結果。 5. Excel CONCATENATE（合併文本）：將多個文本字符串合併成一個。 公式 =CONCATENATE(E1, " ", F1) 可以合併E1和F1中的文本。 6. Excel VLOOKUP（垂直查找）：在表格中查找特定值。 公式= VLOOKUP(G1, A1:B10, 2, FALSE) 將在A1:B10範圍中查找G1的值並返回相對應的第二列值。 7. Excel COUNT（計數）：計算範圍內的非空單元格數。 公式 =COUNT(H1:H20) 將計算H1到H20範圍中的非空單元格數。 這些函數可以幫助新手開始使用Excel，並執行一些基本的數據分析和組織任務。一旦掌握了這些基本函數，您可以繼續學習更高級的Excel函數，以應對更複雜的工作和分析需求。同时，Excel的內建幫助和線上資源也是學習的寶貴資源，可幫助您更深入地了解各種函數的應用。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - [ 更多Excel推薦課程 ] 王作桓 | 職場救星! 從Excel基本功到進階實務精華 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/2032ca9a-1b4f-456f-a64b-4d2966878376 無痛起步-Excel VBA超入門實戰 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/99370a7a-53cc-45d1-b616-fe9f890703c9 一日速成-零基礎Excel入門班 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/f2577f72-5fce-47ef-a4ff-571cddf108c9 不寫程式的大數據分析師：數據分析之王-超強excel樞紐分析 https://nabi.104.com.tw/course/tibame/bec26070-ab49-4ccd-82a7-ae0c46f6bfdb

UNIQUE 函數可以用來創建不重複的選項列表，方便進行數據驗證，也可以從大型數據中過濾出重複項目，只留下唯一值，這樣就能更清楚地看到不同的數據項目。學會使用這個函數，會讓你的數據處理工作更加高效和精確。以下是UNIQUE的介紹： UNIQUE函數 ➤功能：提取不重複的值 ➤語法：=UNIQUE(範圍,以下第二欄位說明) 第二個欄位說明 - 以「欄」比較（垂直的）：False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較（水平的）：True / 1 ➤舉例：=UNIQUE(C3:C9,FALSE)代表在C3到C9的範圍中，傳回唯一欄，也就是提取不重複的值 UNIQUE函數 ➤功能：只出現過一次的值 ➤語法：=UNIQUE(範圍,第二個欄位說明,第三個欄位說明) 第二、三個欄位說明 - 以「欄」比較（垂直的）：False / 0 / 不輸入 - 以「列」比較（水平的）：True / 1 ➤舉例：=UNIQUE(C3:C9,FALSE,TRUE)代表在C3到C9的範圍中，傳回只顯示一次的項目 圖一(左)、不重複的值 圖二(右)、只出現過一次的值 🔍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✨

在製造業、半導體科技業等各大產業中，品保（品質保證，Quality Assurance, QA）與品管（品質控制，Quality Control, QC）工程師都是確保產品品質的關鍵角色，但他們的職責與專業能力要求各有不同。以下將詳細說明兩者的職缺內容與條件，幫助求職者了解適合的職位。 品保（QA）工程師職責與條件 品保工程師的核心職責是建立、維護並優化產品或服務的品質流程，確保所有開發和製造的過程符合公司標準與客戶要求。QA的重點在於預防問題的發生，並持續改善流程。 職缺內容： 1. 品質系統的制定與實施：設計並推動公司內部的品質保證政策和流程。 2. 審核與分析：定期對生產流程進行審核，分析潛在的風險並提出改進建議。 3. 跨部門協作：與研發、製造和客戶服務等部門密切合作，確保品質標準貫徹到整個產品生命周期。 4. 品質管理系統（QMS）：熟悉ISO等品質管理標準，推動公司遵循國際規範。 要求條件： - 學歷要求：通常要求工業工程、品質管理、製造工程等相關科系學歷。 - 專業技能：了解統計方法、持續改進（如六標準差）、品質工具（如FMEA）。 - 語言能力：有時需處理國際業務，英語能力是加分項。 經驗要求：具備製造業或技術產業的品質管理經驗尤為重要。 品管（QC）工程師職責與條件 品管工程師則專注於在生產階段進行實際的檢驗與測試，確保產品符合規格要求。QC強調的是「檢測和修正」，具體執行檢測程序，及時發現產品問題並加以解決。 職缺內容： 1. 產品檢驗：對成品、半成品進行測試和檢驗，確保其符合品質標準和技術規範。 2. 問題處理：發現品質異常時，能夠迅速作出判斷，進行原因分析，並與生產團隊合作進行修正。 3. 檢測設備操作：熟練使用各類品質檢測設備，並能進行設備維護和校正。 4. 報告與記錄：準確記錄每次檢驗結果，並提交完整的品質報告。 要求條件： - 學歷要求：機械工程、電機工程或相關科系學歷較常見。 - 專業技能：熟悉品質檢測儀器及相關標準（如ISO 9001）。 - 細心與耐心：需要對每個細節進行認真檢驗，避免任何瑕疵。 - 經驗要求：曾有操作品質檢驗設備的經驗是優勢。 「QA與QC」主要差異 總結來說，QA強調的是品質流程的「預防與持續改進，而QC則注重「檢測與修正」，兩者在產品生命周期中的角色相輔相成。選擇QA或QC的職位取決於個人對品質管理的興趣及專業背景。

你也有「學習債」嗎？TalentLMS報告指出，近6成上班族靠AI完成沒學過的任務，表面交件正常，但能力缺口卻越積越深……本文用5個訊號帶大家自我檢測學習債水位，並提供4個建議，把落後的功課補回來！ 文／《104職場力》 本文導覽 什麼是「學習債」？一種比技能差距更難察覺的負債學習債為什麼拖著不還會出事？5個訊號，看你的學習債可能有多深！4招還清學習債！把AI從代工變教練 「這份簡報是你做的？」「對啊！」「請說明第3頁為什麼要這樣鋪陳？」「呃……」 根據學習平台TalentLMS在2026年所發布的《Learning Debt Report》指出，6成左右的上班族靠AI完成沒學過的任務，而37%的人有「AI讓自己看起來比實際上更能幹」的感覺，但有高達29%的上班族坦承曾給出「自己都無法具體解釋怎麼做出來」的報告或工作成果。 做得出來卻說不清楚？因為科技和工作變化的進程遠超過我們學習的速度！這類AI世代才出現的「隱形債務」正在醞釀新型態的職涯風險，底下我們來談怎麼發現跟還清它。 什麼是「學習債」？一種比技能差距更難察覺的負債 學習債，指的是當工作演變的速度超過執行者學習的速度時，那些「本來該學、卻沒學起來」的落差不斷累積的結果。 學習債的概念其實跟工程師熟悉的技術債很像，那些「為了趕進度走捷徑省掉的功課」不會消失，只是延後處理、甚至還會連本帶利爆發。 它比「技能差距」還麻煩的地方是，技能差距看得見、也量得出來，比如會不會某個軟體、缺某張證照，一翻兩瞪眼，但學習債可以用各種「變通方法」藏起來（AI的出現讓狀態更惡化），表面上正常交件、進度都在線，但執行者的能力缺口卻越來越大，遠遠跟不上。 學習債為什麼拖著不還會出事？ 大家可能會想，反正工作有交出去、事情順利解決就好，缺的那塊之後再補不行嗎？ 邏輯通，但實務上很難做到，因為學習債和金錢債一樣會滾利息，越滾越難還。報告就指出，成功跟得上學習進度的人只有51%而已。 此外調查還發現一個明顯的惡性循環：能力越差越依賴捷徑，在學習上本就落後的人，靠「變通方法」硬撐的比例衝到了78%，於是又更沒機會真正學會，債就越欠越多。 而這筆債遲早會在工作裡現形，比如報告就提到：在學習上落後的人，犯下「本來可避免的錯誤」的機率，是跟得上進度者的6倍（47%對8%）。 欠學習債的上班族們不是不想學，而是「不敢問」！ 這是另一個也值得拉出來探討的問題點。 報告指出，那些選擇把「不會」吞下去的人並不是消極或刻意擺爛，最主要的兩個原因是： 「被期待要自己搞定」：50% 「怕一問就顯得無能」：49% 如果看到這邊各位也默默點頭的話，別太自責，這算是AI時代下很普遍的職場困境，不是個人的問題，但在「不問就不會，問了觀感又不佳」如此兩難的情境下，要如何發現並還清自己的學習債呢？ 延伸閱讀：AI來襲，有人加薪有人卡關，你是哪一派？PwC報告揭未來5年身價關鍵 5個訊號，看你的學習債可能有多深！ 人人多少都欠一點學習債，但如果下面這幾項你中的越多，就代表債務水位越高、越需要正視： 高度依賴AI產出工作成果：經常用AI去做自己其實從沒學過的任務或內容。報告顯示有59%的人偶爾會這樣。 工作類型多為「成品導向」：最典型的就是簡報，AI幫忙把版型、文案都做好，只要能如期交件就OK。 完成任務後常似懂非懂：無論是用AI還是其他方式，只要無法完整說出工作成品背後的原理或邏輯都算。這樣的人在報告中佔了50%。 常有「必須裝懂」的壓力：明明心裡不確定，卻礙於辦公室文化，覺得自己必須表現得很懂才能保有工作。報告中41%的人都感受過這種壓力。 遇到不會或不懂，傾向不問：遇到不會的事，寧可自己默默摸索也不開口求助。將近一半（47%）的人都這樣做過。 完蛋中了好幾項？別緊張，發現問題就是還債的第一步！ 延伸閱讀：當大家都在瘋AI，你要怎麼贏？報告顯示：聰明人都回頭學這老派技能！ 4招還清學習債！把AI從代工變教練 測完發現自己「債台高築」也不要擔心，只要用對方法，一樣有機會把落後的功課補回來！ 1.讓AI當教練，不當代工 記得AI是工具！成品產出後，務必花點時間反過來要求它解釋每個步驟，然後試著用自己的話複述一次並查證，或乾脆不靠它、自己做，最後再請AI協助確認，這樣才能真正長本事。 2.走捷徑後，記得補課 臨時抱佛腳、走捷徑救急等這些都無妨，但事後還是要花點時間把原理或數據背後邏輯搞懂，別讓「這次先這樣」變成每次都這樣，否則很容易被AI牽著鼻子走。 3.練習「策略性提問」 很多人有問題不敢提問，是怕被人認為自己什麼都不會，但其實可以善用一些說話技巧調整，比如：與其說「我不會」，不如說「我試到這一步卡住了，請問你會怎麼處理更好？」前者像求救，後者像討論，把問題包裝成「已經動手、卡在特定環節」，求助反而會顯得你專業又積極。 4.主動談你的技能缺口 別等到考核才被動發現落差，在跟主管的一對一時間裡，主動把自己不熟、想補強的地方講開，缺口越早浮上檯面，越好補、代價也越小；藏得越久，只會在關鍵時刻讓自己付出更大的代價。 比如像簡報這種幾乎天天都會用到、卻很少人真正從頭學過方法的技能，與其每次都讓AI代勞，不如把底層的邏輯與架構學起來，才是把學習債轉成真本事的開始。 ★ 104學習推薦：建立「職場簡報力」標準，讓你的能力被看見 ★重量級講師王永福、謝文憲、葉丙成共同發起認證＋考前影片：▶ 台灣簡報認證 - 初級｜通過認證回傳104履歷 [course_plugin api_type='course_id' title='104學習推薦：' id='39d7b0fe-6384-450f-aee8-eaa8932b544d'] AI不會從我們的工作中消失，未來只會更普及，回顧開頭那個尷尬的範例場景，我們可以先誠實盤出「有哪些事自己其實還沒真正學會」，然後善用科技、課程、專家等讓自己不斷進步，只要「重新學會學習」，就有機會清償學習債！ 延伸閱讀：技能一直過時怎麼辦？為何我老是慢人一步？進步神速的人都這樣偷練！

謝謝只會說Thank you 嗎？這裡有十種「謝謝」的說法，根據不同情境和對象，可以選擇不同的說話方式，讓對方感受到你的真心！ 1. Thank you ⇨最基本、常見的說法。 • 例句：Thank you for helping me with the project. 謝謝你幫我完成這個專案。 2. Thanks a lot • 例句：Thanks a lot for picking me up from the airport. 非常感謝你來機場接我。 3. I really appreciate it • 例句：I really appreciate it that you stayed late to finish the report. 我真的很感激你加班完成這份報告。 4. Much appreciated • 例句：Your support during this time is much appreciated. 非常感謝你在這段時間的支持。 5. Thanks so much • 例句：Thanks so much for lending me your notes. It helped a lot! 非常感謝你借我筆記，這幫了我很多！ 6. I’m grateful • 例句：I’m grateful for the opportunity to work with such a talented team. 我很感激能有機會和這麼有才華的團隊一起工作。 7. I can’t thank you enough • 例句：I can’t thank you enough for your guidance during this project. 我無法用言語表達對你在這個專案中的指導有多感激。 8. I owe you one ⇨半開玩笑的說法，暗示會在未來回報，常用於朋友之間。 • 例句：Thanks for covering my shift; I owe you one! 謝謝你替我值班，我欠你一次！ 9. Many thanks • 例句：Many thanks for your quick response to my inquiry. 非常感謝你迅速回覆我的詢問。 10. I’m so thankful for your help • 例句：I’m so thankful for your help with the presentation. I couldn’t have done it without you. 非常感謝你幫我準備這次簡報，沒有你我無法完成。 這些例句可以根據不同對象運用，使你的感謝表達方式更加豐富！ 喜歡我們的文章記得關注和加入共學，不錯過任何新文章！

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/

文/104獵才顧問行銷企劃部 台灣半導體產業站在全球供應鏈的核心，但人才缺口一直都是難題。從產線到研發、從技術到管理，企業不只「缺人」，更面臨「留不住人」與「找錯人」的多重挑戰。本篇《2025半導體人才報告》，透過104與工研院產科國際所發表的五大人才趨勢，為企業全面解析半導體業人才薪資趨勢、人才特質與職能需求，提供實務可行的留才與招募辦法 👇點擊下載《2025半導體人才報告書》👇 立即下載完整報告 本文導覽（點擊可快速前往）： 發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求 發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑 發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力 發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實 發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力 下載《2025 台灣半導體人才報告書》，讓你找對人、留得住 在全球地緣政治、AI 應用與供應鏈區域化的浪潮下，台灣半導體產業面臨空前挑戰，而關鍵不只是製程與產能技術，人才競爭也很重要。也因此近期的美國與各國間的關稅戰，我們觀察到川普政府積極推動半導體製造回流本土，更明確針對關鍵技術產業施壓，希望半導體大廠赴美設廠、投資與雇用，藉此促使高階技術人才回流，並創造大量技術員與工程職位。因此半導體業全球化營運已成為常態，企業對具備國際移動力的人才比過往更重視。 在這樣的國際競局中，台灣如何吸引、選對並留住關鍵技術人才，已成為產業政策與企業經營的核心課題。104人力銀行與工研院首度攜手合作，發表《2025 台灣半導體人才報告書》，透過職缺數據、薪資水準、性格與職能模型，全面揭示半導體人才市場的變化趨勢。本文將重點整理報告中提出的五大發現，協助企業與從業者精準理解人才供需、職能樣貌與因應之道。 💡【關於 2025 半導體業人才報告書】💡3月時104發表《科技業人才報告書》，書中的科技業範疇包括軟體與網路、電信通訊、電腦與消費性電子製造、光電與光學、電子零組件以及半導體等六大產業。其中半導體產業是台灣經濟的支柱，不僅在全球供應鏈中扮演關鍵角色，更是我國科技創新與產業升級的核心動能。為深入剖析半導體人才市場現況，104 資訊科技與工業技術研究院產業科技國際策略發展所 （工研院產科國際所）攜手合作，共同發表《半導體人才報告書》。本報告整合兩大機構的專業優勢，工研院提供對產業趨勢的宏觀視角與深度分析，104 則運用其龐大職場數據資源，進行職缺供需、薪資水準、職能樣貌、熱門科系與技能等面向的實證分析。👉 〈快速傳送門〉至文末領取報告書 發現一、最多工作的職缺：生產與研發雙引擎推升需求 在台灣積極向海外延攬人才、並同步擴大全球布局的雙重推力下，2025年半導體業工作機會最多的職類前三名（參考圖一）為： 生產製造／品管／環衛類 研發相關類 操作／技術／維修類 這 3 大類型的職缺，幾乎涵蓋晶圓廠從產線到技術開發的完整鏈條。晶圓製造端持續需求大量製程與設備工程師，封裝測試端則聚焦測試與可靠度工程人才。隨著台灣擴充先進製程與封裝產能，同步強化海外據點以建構更具韌性的半導體供應鏈，也推升整體人力需求快速成長。 截至 2025 年 5 月「生產製造／品管／環衛類」職缺數已接近 1 萬筆，反應出台灣半導體產業積極擴充先進製程與先進封裝產能，產線建置與技術升級對人力需求產生明顯推升效應。 而「操作／技術／維修類」雖非半導體業常見的關鍵職務，於第一線機台操作與維修技術員，但其工作機會卻僅有 0.2，為整體產業中最難補足的職類之一。隨著企業製造據點持續擴張，對現場人力的需求同步上升，為降低製造人力成本，不少企業傾向將此類職務移轉至海外成本較低地區，進一步創造大量海外就業機會。伴隨產線外移與全球供應鏈佈局的深化，企業同時也面臨跨國管理與在地團隊協作的挑戰。這使得具備國際移動力、跨文化溝通能力與製造現場經驗的管理人才需求日益增加，成為另一項難以即時補足的人才缺口。 面對這樣的雙重結構性缺口，企業在招募與人力布局上，應同時重視技能型技術人才的培養，與國際管理幹部的系統性培訓與輪調機制，透過制度化的接班設計與人才策略，強化產線穩定度與海外營運協同效率。 圖一、生產製造／品管／環衛類目前在半導體業工作機會數仍然居冠 發現二、半導體最高薪資的職務 - 硬體技術主管、 IC 設計領跑 報告中透露 2025 年半導體產業的高薪職務主要集中於研發與技術領域。在非主管職中，年薪中位數最高為類比 IC 設計工程師（178 萬元），其次為數位 IC 設計工程師與軔體工程師。在主管職中，則以硬體工程研發主管（181 萬元）居首，反應出企業對硬體研發與創新領導的高度重視（參考圖二）。3 大代表性高薪職務如下： 硬體工程研發主管（年薪中位數最高的主管職） 類比 IC 設計工程師（年薪中位數最高的非主管職） 經營管理主管（整體薪資水準與年增幅表現皆名列前茅） 報告也指出，在前十大高薪職務中，有四項為非主管職，且其中七項與研發工作相關，顯示技術專才在產業內具備高度市場價值，即便未擔任管理職，也能獲得相對應的報酬肯定，這與台灣其他產業主管職薪資普遍優於研發技術職薪資的現象有所差異，這也顯示出在半導體產業中鑽研「研發技術能力」是獲取高薪的關鍵之一。 而在主管職方面，專案業務主管的年薪中位數漲幅達 19.9%，居所有主管職之冠，也是少數半導體業非工程技術相關的高薪職務，代表企業在專案交付與業務拓展方面的人力需求升溫。其中海外相關的職務也很重要，報告中可以看到國外業務主管的年薪普遍高於國內業務主管，，企業對國際市場開拓與跨文化管理能力的需求持續攀升，半導體業的高薪分布正從傳統的管理階層，轉向涵蓋研發深度與國際策略能力的多元化專業職務。 圖二、半導體十大高薪職務平均薪資與中位薪 發現三、最有競爭力的人才樣貌：國際力 × 系統整合力 半導體產業正在經歷結構性轉變，從過去明確分工的技術導向，走向垂直整合、應用導向的發展模式。隨著晶片設計須更貼近終端需求，企業對人才的期待也不再侷限於單一技術專才，而轉向具備跨領域整合與國際視野的複合型人才。 報告指出，企業最渴望的人才有兩種： 具全球視野與國際移動力的技術與管理人才 跨領域整合與系統思維的複合型技術人才 如前段所說，全球半導體企業正加速建置多元化的製造與研發據點，因此企業對具國際溝通與管理能力之中高階人才的需求比過往更高。例如能整合多地資源、協調專案進度的跨廠管理者，或熟悉不同文化與市場策略的國際業務主管，已成企業海外擴張中不可或缺的角色。 而晶片開發也從「先造晶片、再找應用」的邏輯，轉向以應用場景為核心的 SoC / AI 加速器設計。像是生成式 AI、自駕車、智慧影像與邊緣運算等終端應用，皆對晶片效能、功耗、延遲提出新的要求，使得具備 domain knowledge 的設計人才成為關鍵，例如懂得醫療影像的機器學習工程師，或了解語音需求的 AI 架構設計師。 這樣的轉變也帶動企業組織文化的調整，包括強化設計流程與終端應用團隊的整合、建立跨部門合作機制，以及導入領域專精技能（如 AI vision、robotics、NLP）訓練機制，提升內部溝通效率與開發敏捷度。未來的半導體人才，必須能跨越技術與應用、國內與海外的界線，從研發工程師、系統架構師到國際專案經理，都是企業實現全球競爭力不可或缺的戰略角色。 發現四、最穩定任職的性格 - 負責任、抗壓、有主見但務實 根據 104 測評中心性格測驗分析，長期在半導體產業穩定任職的人才，通常具備以下六種人格特質： 負責任：能確保對任務與結果負起全責，避免疏漏 抗壓性：使人在新製程或重大交期壓力下不易離職 活力：代表主動學習與改善是應對快速變化的關鍵 主見性：能獨立思考、即時判斷是面對突發狀況的重要能力 心思單純：讓人能專注於效率與團隊合作不受干擾 務實：能腳踏實地、根據現場需求以數據與產出為導向解決問題 根據報告，這些性格特質有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。建議企業在選才時除了專業背景，更應在入職前同步考量性格匹配度，或是確認職能表現是否能補足性格差異，有助於員工面對高壓、高變動的環境時，仍能穩定貢獻並與團隊良好協作。 發現五、從產線到研發，半導體人才的 6 項職能實戰力 報告點出在晶圓製造與研發現場，最能展現好表現的關鍵職能為： 溝通協調製程、研發、品保等部門須密切協作，溝通順暢可避免誤解與錯誤，加速專案進度、提升良率 主動積極在後摩爾時代，企業更需要會主動觀察、探索追蹤技術議題與技術趨勢人才，並提供解決方案協助公司突破瓶頸、創造成長 團隊合作半導體設計、製造與封測流程日益複雜，部門間需高度協同作業，良好團隊默契能提升製程效率與研發成效 問題解決能迅速判斷並排除製程異常，是確保品質與生產效率的關鍵職能。優秀人才常以問題解決力在組織中脫穎而出 誠信正直資訊透明與誠實回報是避免重大損失的基礎，在良率改善、工程調整等重要決策過程中，誠信缺失往往會造成無法承受的代價 認真負責製程良率、研發進度與交期控制等每個環節皆需落實執行，負責任的態度不只是團隊信賴的基礎，更是個人升遷與績效評估的核心條件 上述職能表現不僅可作為企業選才的重要參考，也建議企業在評估求職者與候選人專業背景的時，同步檢視其是否具備關鍵職能。可透過職能測驗等方式作為錄用與培訓依據。同時也建議企業於職前實習階段導入職能培養機制，並由資深導師提供一對一指導，加速新進員工的實務適應力與貢獻穩定性。 此外企業也可以定期舉辦技術分享會、跨部門論壇、黑客松（Hackathon）等活動，不僅能促進知識交流與跨領域協作，也能吸引具備相似特質與熱忱的人才主動加入。透過這些制度化作法，不僅能補足職能落差，更有助於打造具彈性、穩定與創新的內部團隊。 下載《2025 台灣半導體人才報告書》，讓你找對人、留得住 企業不能只看眼前的職缺補足，而需從源頭到長遠，全面提升人才吸引、培育與留任的策略。《2025 台灣半導體人才報告書》不僅揭示產業最新趨勢與高薪職缺輪廓，更提供具體的招募與留才建議。企業應從以下 4 個面向著手： 1.建立雙軌職涯制度，讓技術人才也有晉升舞台 清楚區分專業職與管理職發展路徑，提供對等待遇與晉升機會，避免技術人才為升遷被迫轉任管理。 >> 鼓勵專業職員工探索應用、整合端，轉調專案經理打造彈性職涯 2.賦能資深技術人才，強化經驗傳承與影響力 讓資深工程師參與技術決策、帶領關鍵專案，建立導師制度，加速知識傳承。 >> 透過內部技術分享、外部論壇或 Hackathon，放大員工貢獻價值 3.拓展國際視野與跨域整合力，創造多元成長機會 設立跨國輪調、參與海外專案，鼓勵人才培養應用導向與整合能力。 >> 與 AI 新創、開源社群合作，引入市場思維與場景導向設計 4.打造雇主品牌，吸引契合企業 DNA 的精準人才 強化雇主品牌，將企業文化、價值觀與技術願景融入招募過程，吸引理念相符、穩定性高的人才。 >> 明確定義職務所需職能與性格特質，透過職能測評與行為面談提升選才精準度。 📩 立即下載《2025 半導體人才報告書》，掌握產業最新職缺趨勢、職缺熱點、薪資趨勢、市場薪資水準、半導體關鍵職能與性格輪廓，從招募到培育，打造穩定、靈活又具國際競爭力的人才團隊。 👉 點我1分鐘填單>> 立即下載完整報告書 掌握更多半導體人才趨勢，大家都在看這些： 「半導體產業人才白皮書」歷年完整版，免費下載！ 每個技術職缺，平均僅 0.2 人應徵！《2025半導體業人才報告書》四大警訊搶先揭露｜搶先下載報告書 半導體人才薪資揭密！類比IC設計工程師年薪中位數178萬居冠 《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多

規格表落落長，到底該優先看哪裡 打開任何一份GPU Server的規格表，密密麻麻的參數常常讓人眼花撩亂。顯卡型號、記憶體容量、處理器規格、儲存空間、散熱設計，每一項看起來都很重要，但對於不同的使用情境，優先順序其實大不相同。這篇文章就從幾個關鍵面向，幫大家梳理挑選GPU Server時該注意的重點。 顯卡：核心中的核心 顯卡是GPU主機裡面最關鍵的零件，挑選時除了看運算效能，顯示記憶體的容量同樣重要。訓練大型模型時，顯示記憶體不夠常常是導致訓練無法進行的直接原因。除此之外，顯卡之間的互連技術也值得留意，如果專案需要用到多張顯卡協同運算，顯卡之間的資料交換速度，會直接影響多卡並行的實際效益。 處理器與記憶體：別讓CPU拖累了GPU 雖然GPU是主要的運算主力，但中央處理器跟系統記憶體同樣不能輕忽。資料在送進GPU運算之前，通常需要經過CPU做前處理，如果CPU效能不足，或者系統記憶體容量太小，反而會造成資料準備的環節變成瓶頸，讓昂貴的顯卡效能無法完全發揮。 儲存架構：速度跟容量要兼顧 儲存系統的選擇，往往牽涉到速度跟容量之間的取捨。高速儲存裝置雖然讀寫速度快，但單位容量的成本相對較高；大容量的傳統儲存裝置雖然便宜，但速度可能跟不上訓練需求。比較理想的做法，是採用高速儲存搭配大容量儲存的混合架構，兼顧效能與成本。 網路頻寬：多機協作時的隱形關鍵 如果專案規模成長到需要多台機器協同運算，機器之間的網路頻寬就會變成不可忽視的環節。頻寬不足，節點之間同步資料所耗費的時間，可能會拖累整體訓練效率。挑選GPU Server時，建議確認機房內部的網路架構，是否能夠支撐多節點協作的頻寬需求。 散熱設計：決定機器能不能長時間滿載運轉 高階顯卡的功耗相當可觀，散熱設計是否完善，直接關係到機器能否長時間穩定運轉。良好的散熱設計，不只是加裝幾支風扇這麼簡單，而是需要從機箱內部的氣流規劃、到機房整體的空調配置，都經過仔細計算，才能確保機器在高負載運算下，依然能維持穩定的核心溫度。 電源供應：容易被忽略卻至關重要的環節 電源供應器的規格，同樣是挑選GPU Server時不能忽略的細節。多張高階顯卡同時運作，瞬間功耗需求相當驚人，如果電源供應規格不足，輕則影響效能發揮，重則可能造成系統不穩定，甚至損壞硬體。專業的GPU主機服務商在硬體選型階段，通常會預留足夠的電源餘裕，確保系統在滿載運轉時依然穩定可靠。 規格之外，還要看服務商的整合能力 看懂規格表只是第一步，實際上，一台GPU Server能不能發揮應有的效能，往往取決於各項硬體之間的整合與調校是否得當。這也是為什麼找一家有經驗的服務商相當重要，他們能夠依照客戶的實際需求，把各項規格做最適當的搭配。 戰國策在GPU主機的硬體選型與整合上，累積了豐富的實務經驗，能夠依照客戶的運算需求，提供均衡且符合成本效益的GPU Server配置建議。如果你正在研究規格該怎麼選，歡迎參考 nss.com.tw/gpu，或透過 LINE：@119m、電話 0800-003-191 與專人詳細討論你的需求。

個人在8月23日下午2點接受我們104人資學院邀請主講「雇主財產權 vs. 員工隱私權」課程，結束後，收到來自線上參與者非常多的提問，雖說當時已即時口頭回覆，但對於關注本教室的所有好朋友們，可能您也會有所關心或興趣，所以，我試著將個人看法分享出來，提供給您參考。 針對這則問題，就業服務法第5條第2項第2款規定，雇主不得違反求職者的意思，要求提供非屬就業所需的隱私資料，否則雇主將會受到地方勞工主管機關的行政裁罰（就業服務法第67條第1項處新臺幣6萬元以上30萬元以下罰鍰）。 基本上，雇主面試求職者時，並非完全不能要求求職者提供隱私資料，但若是非屬就業所需的隱私資料，雇主則不得蒐集。 換言之，雇主蒐集該資料之目的，是否為求職者應徵該職務之職能或專業所必需，雇主需要證明其要求求職者提供隱私資料的手段與理解求職者適任與否之目的間必須具有正當合理的關聯性。 依題旨情形，求職者於面試時，如雇主要求求職者提供「勞工保險被保險人投保資料表（明細）」，因該表內容僅是記載歷年所有雇主即投保單位名稱、加保生效日期、退保日期，以及投保薪資等明細資料，此與該求職者應徵雇主職務所需的資格與條件，若無正當合理的關聯性，或雇主無法清楚說明為何要求職者提供該明細資料的理由與根據，求職者可以表明拒絕提供（只是在現實上，處於弱勢地位的勞工勇於挑戰的結果，恐怕將無法獲得該雇主的進一步面試或者是錄用）。 至於該雇主的做法是否涉有違法疑慮，求職者可以檢具事證向該雇主所在地的地方勞工主管機關提出諮詢或直接提出申訴。

16 個面試最常被問到的 Excel 問題和答題攻略 ► 內容綱要 00:00 開場白 00:10 (1) 相對參照/絕對參照 01:30 (2) 移除重複資料 01:44 (3) 資料剖析 02:15 (4) 列印分頁設定 02:51 (5) 凍結窗格 03:06 (6) 篩選與排序 03:46 (7) 條件式格式設定 04:21 (8) COUNTIF/SUMIF 函數 05:41 (9) 樞紐分析表 06:23 (10) 表格轉置 06:46 (11) 建立圖表 07:13 (12) 自動加總 07:36 (13) IF 函數 08:52 (14) VLOOKUP 函數 10:37 (15) 下拉選單 11:10 (16) 保護工作表 影片來源 : PAPAYA 電腦教室

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