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01/16 10:26

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⚡Miss Chen⚡對我來說硬實力及相關技能在網路上都有很多資源可以學習,課前最吸引我以及課中感受最深的就是跟不同學員的互動及想法交流,這是外面學不到的,再來就是業界講師的專業指教,也是非常難得且受用!
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詹翔霖

商學院兼任副教授

01/15 21:18

寵物產業趨勢到經營管理全攻略 第16章顧客經營與忠誠策略-圖表版
寵物產業趨勢到經營管理全攻略 第16章顧客經營與忠誠策略-圖表版
第16章 顧客經營與忠誠策略
一、章節概述
顧客是寵物店最核心的資產。穩定的顧客群與忠誠度能提升回訪率、口碑傳播與營收。重點:
• 顧客資料管理
• 會員制度
• 回訪提醒
• 忠誠計畫
• 顧客滿意度調查
二、顧客資料庫建立與管理
實務操作表格範例:顧客資料庫
顧客姓名 聯絡方式 寵物姓名/品種 最近消費項目 消費次數 累積金額 下次回訪建議日期
王小明 0912-345678 Lucky / 法鬥 美容套餐 5 6000元 2026/02/15
李小華 0987-654321 Momo / 柴犬 洗澡服務 3 2500元 2026/02/20
操作重點:
• 定期更新資料(至少每月一次)
• 使用顧客資料追蹤回訪與消費行為
• 資料保護遵守個資法
三、會員制度設計
會員分級與優惠範例表
會員等級 消費門檻 累積積分 專屬優惠
基本會員 無 1點/100元 生日小禮物
VIP會員 年消費3000元 1.5點/100元 美容折扣5%
尊榮會員 年消費10000元 2點/100元 免費健康檢查一次
操作重點:
• 簡單易懂,避免規則過於複雜
• 定期分析數據,調整會員福利
四、回訪提醒與溝通策略
範例提醒流程表
顧客姓名 寵物姓名 最近消費 下次回訪日期 提醒方式 備註
王小明 Lucky 美容套餐 2026/02/15 LINE訊息 建議洗牙服務
李小華 Momo 洗澡服務 2026/02/20 簡訊提醒 提供新品零食資訊
操作重點:
• 自動化提醒系統降低人工成本
• 提供有價值的資訊,避免過度推銷
五、忠誠計畫設計
套裝服務與積分回饋範例
套裝名稱 服務內容 價格 積分回饋 適用會員
美容半年套票 6次美容+洗澡 6000元 120點 全會員
高階VIP套票 12次美容+寄宿 12000元 300點 VIP / 尊榮
操作重點:
• 套票設計兼顧顧客便利與現金流
• 積分回饋與會員分級掛鉤,刺激回訪
六、顧客滿意度調查範例
問卷設計示例(QR Code 可掃描填寫)
1. 對本次服務滿意度(1-5分)
2. 對價格滿意度(1-5分)
3. 服務人員專業度(1-5分)
4. 有無改善建議
操作重點:
• 定期收集回饋,並對建議採取改善措施
• 回報改善行動給顧客,增強信任
七、重點整理
1. 顧客關係是寵物店營收核心。
2. 會員制度、回訪提醒與忠誠計畫可有效提升回訪率。
3. 顧客資料管理與滿意度調查是服務改善的依據。
4. 個性化服務是建立長期忠誠度的關鍵。
八、創業思考練習
1. 我的店是否建立完整顧客資料庫?
2. 會員制度如何設計才能提升黏著度?
3. 回訪提醒方式是否最適合我的客群?
4. 如何收集顧客回饋並轉化為改善行動?
5. 忠誠計畫是否兼顧利潤與回訪率?
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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」
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」**。
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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。
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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。
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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」**。
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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👇
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英文測驗首選

01/15 11:55

[日常英語] 帥章魚銅像
美國當代網路藝術家Sunday Nobody,製作了一尊結合卡通《海綿寶寶》中「帥氣章魚哥」(Handsome Squidward),以及古希臘經典雕像《擲鐵餅者》身形樣貌的青銅雕像,將它沉入希臘附近的愛琴海,目的只為了「迷惑未來的考古學家」。
根據外媒報導,Sunday Nobody刻意選用青銅材質,確保雕像能長時間保存;在沉放前也與大學教授討論,確認材質不會對海洋環境造成污染或傷害。最後安置在足夠深的海洋中,整個計劃經過了縝密的評估與規劃。
他表示,這是一場「思想實驗」:如果未來有人從海底打撈出這尊看似古典、卻長著帥氣章魚哥臉孔的雕像,會如何解讀我們這個時代的文化?
▍archaeology (n.) 考古學
▍sink (v.) 沉沒、陷入
▍prank (n.) 惡作劇、玩笑
▍mess with sb. 打擾某人、招惹
圖源:網路
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01/13 09:29

【AI 不只是工程師的事:職場人2026都該學會的能力】
在 2026 年的職場裡,討論的重點已從「AI 會不會取代人類」轉向「會不會善用 AI,會不會在本業中把它用對地方」。對人資、行銷、財務等非技術背景的專業人士來說,關鍵多半不是成為工程師,而是培養「AI 協作能力」與「情境應用思維」,讓自己在自動化愈來愈普及時,仍然握有決策主導權。
一、從執行者到調度者
傳統工作模式,強調的是把每一項任務「親手做完」,例如一份份篩選履歷、逐篇撰寫文案或報告。當 AI 能幫忙處理部分重複性工作時,專業人士的角色就不只是在「執行」,而是學會如何把任務拆解、交辦與檢查結果。
兩項能力特別重要:
• 把業務需求拆解成清楚的指令,讓 AI 能理解並產出有用結果。
• 判讀與稽核 AI 輸出內容,確認是否正確、合規,必要時調整或補充。
這不要求每個人都懂演算法細節,但需要明白:哪些流程可以讓 AI 協助,哪些決策仍必須由人負責。只要能把工具「調度」好,就能把更多時間留給真正有價值的工作判斷。
二、證照作為有結構的學習起點
對非工程師而言,AI 相關證照的價值,在於提供一套有系統的學習框架,而不是單純多一張紙本證明。像 iPAS AI 應用規劃師與 Microsoft AI-900,都屬於基礎、概念與應用導向的認證,適合想把 AI 當工作工具的人作為起點。
💡 iPAS AI 應用規劃師(初級)聚焦在 AI 基本概念、應用規劃與導入風險,強調如何在組織裡規劃與運用,而非自己訓練模型。
💡 Microsoft AI-900 則幫助學習者理解雲端 AI 服務的用途與邏輯,方便之後與 IT 或外部廠商協作,有共同語言可對焦。
透過這類證照課程,非技術背景者能較有架構地理解 AI 能與不能,包含幻覺、偏誤與合規等議題,降低在實務導入時踩雷的機率。
三、在人資與管理情境中的實際應用
在人力資源與管理工作中,AI 正逐漸成為日常工具,而不是實驗玩具。若善用這些工具,人資與主管可以把心力從大量庶務中抽離,轉向更具策略性的任務。
實務上常見的應用包括:
• 利用 AI 協助整理履歷重點、產出面談問題範本、彙整員工意見調查文字回饋,減少重複性閱讀時間。
• 在資料與合規條件許可下,輔助觀察離職、出勤與績效等數據趨勢,作為決策參考,而不是只依直覺判斷。
當部分流程能交由 AI 協助完成,人資與管理者便能更專注在組織發展、關鍵人才盤點、勞資溝通與文化經營等需要高度人際互動與情境判斷的工作。對非工程師來說,真正的競爭力不在技術深度,而在能否在自己的專業場域中,持續找到與 AI 合作的具體場景,並穩定把它用好。
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