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01/16 10:26

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⚡莊小姐⚡從完全的數據分析小白,到現在學會基礎獨立完成專案,這是讓我最有收穫的部分。
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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。」
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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。
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林尚能

執行長

01/10 20:00

2026年程式開發外包成本與效益分析報告:基於市場數據的專業評估與策略建議
基於市場數據的專業評估與策略建議 💼💡
一、摘要:程式外包究竟該花多少?企業最關心的成本真相
研究顯示,2026年的全球程式開發外包市場正快速演進,企業需求已從「成本節省」邁向「策略夥伴關係」。外包的總費用中,有超過七成為人力資本成本;而全球市場的時薪差距可達十倍以上。分析發現,混合式計價模式是目前最具預算效益與彈性的選擇。更多企業開始意識到:外包不是成本,而是數位轉型的投資。若能採取最小可行產品策略並搭配顧問式規劃,可使 ROI 顯著提升並減少技術債風險。戰國策集團透過透明化費用架構,協助企業建立可控預算與高效交付模式。
二、市場概況:2026年全球 IT 外包發展趨勢
2.1 全球外包市場趨勢:以價值為核心的全新時代 🌍
全球 IT 外包市場正在快速轉型,以下三大趨勢特別關鍵:
趨勢一
AI 與自動化全面導入。大型語言模型與 AI DevOps 工具大幅降低重複性工作,使資深工程師能以更高效率交付,整體成本效益提升明顯。
趨勢二
團隊結構精簡化但專業度提升。資深工程師比重上升到五成以上,搭配 AI 可讓開發周期加快三成並減少四成技術積壓。
趨勢三
報價透明度提高。企業要求外包商提供明確的費率卡與成果導向模式,使外包不再只是人力補充,而是策略合作。
2.2 台灣市場現況:價格極度分散、需求不清成最大問題 🇹🇼
台灣企業在尋求外包時,最常遇到的困境包含:
困境一
報價落差極大。從三十萬到三百萬都有,差異可達十倍。
困境二
需求模糊導致報價虛高。缺乏明確規格書時,外包商會將風險全部內建於報價中,使企業支付超出必要的成本。
困境三
市場缺乏專業顧問角色。多數外包商只想做開發,不做需求分析,導致專案後期變更成本暴增。
戰國策集團的強勢優勢在此正顯現:透過顧問式需求釐清,將不確定性轉為可預期性,從根本降低外包風險。
三、費用結構分析:外包成本到底由什麼組成?
3.1 成本一:人力資本成本(佔七成以上)
這是最主要的費用來源,包含工程師、設計師、QA、PM 的工時成本。
資深工程師費用較高,但其產能往往為初階工程師的二至三倍,長期反而更省。
3.2 成本二:管理與營運成本
包含外包公司的行政、辦公室、稅務、專案管理等間接開銷。
企業常忽略此成本,但這正是外包公司提供穩定交付能力的基礎。
3.3 成本三:技術基礎設施成本
包含伺服器、API 授權、雲端資源。
此項費用會因系統規模不同而大幅波動。
3.4 成本四:風險溢價與利潤
外包商為應對需求變更、技術不確定性所加上的風險成本。
需求越模糊,溢價越高。
戰國策集團的作法是先降低風險,再降低費用,讓企業不必為不必要的溢價買單。
四、隱藏成本:多數企業都被這些費用綁架
隱藏成本一
需求模糊導致變更費暴增。
隱藏成本二
技術債累積,未來維護成本急速攀升。
隱藏成本三
雲端費用未控管,長期開銷比開發成本更高。
隱藏成本四
缺乏 PM 與顧問,導致專案溝通成本加倍。
戰國策集團擅長的正是:在專案開始之前就把所有隱形風險透明化,讓企業避免後期爆炸性開銷。
五、全球與台灣市場價格比較:2026年最新標準
5.1 全球工程師時薪比較 💵
北美時薪
一百二十至兩百美元
西歐時薪
九十至一百五十美元
東歐時薪
二十五至四十五美元
南亞與拉丁美洲時薪
二十至三十五美元
5.2 台灣外包模式比較:四種計價方式的風險與適用情境
模式一 固定價格
適合需求明確的小型專案。
優點:預算可控。
缺點:變更費用極高。
模式二 按時計費
適合需求不確定、新創開發、MVP。
優點:高度彈性。
缺點:企業需具備強 PM 能力。
模式三 專屬團隊
適合長期開發、內部缺乏技術的企業。
缺點:成本最高。
模式四 混合模式(戰國策推薦)
核心功能用固定價格鎖定預算。
非核心功能用按時計費保持彈性。
結論:最具性價比、風險最低、最容易控管。
六、投資回報分析:外包不是成本,是策略性投資 📈
6.1 ROI 來源:三大可量化效益
效益一
縮短上市時間,搶佔市場先機。
效益二
提升效率,自動化流程降低人工成本。
效益三
降低風險,避免技術債與資安問題造成巨額損失。
6.2 成本優化案例:從五百萬降到兩百二十萬的真實專案
戰國策集團介入後重新定義專案並採用混合模式:
成果一
將預算從五百萬降低至兩百二十萬。
成果二
將工期從十八個月縮短為六個月。
成果三
維護費從每年七十五萬降至三十萬。
結論
顧問式介入不只省錢,更提升 ROI,企業提早十二個月創造商業效益。
七、案例研究:電商平台的數位轉型成功模式
某中型電商企業曾收到從三十萬到三百五十萬不等的報價,無法判斷合理價格。
戰國策集團的介入方式如下:
步驟一
兩週完整需求訪談,明確 MVP 範圍。
步驟二
MVP 採用固定價格一百萬快速上線。
步驟三
後續功能採用按時計費,以企業現金流與市場數據為依據漸進式投入。
成果
初期投入最小化、風險最低化、擴展彈性最大化。
八、程式外包最常見十個問題(FAQ)
Q1 程式外包的成本包含哪些?
包含人力成本、管理費用、雲端資源與風險溢價。
Q2 為什麼個人接案比較便宜?
因為沒有企業級成本,但風險與失敗率也高得多。
Q3 預算有限怎麼做?
採用 MVP 策略,只做最必要的功能。
Q4 合約最重要的條款是什麼?
需求變更的費用規範與驗收標準。
Q5 維護費要多少?
一般為開發價格的一成到兩成。
Q6 如何判斷報價合理?
必須要求工時拆解表,沒有拆解就是不透明。
Q7 開源能否節省成本?
能降低初期費用,但未必能降低長期成本。
Q8 技術債會帶來什麼問題?
維護成本可能在未來翻倍甚至數倍增加。
Q9 預算快用完怎麼辦?
立即縮減非必要功能並轉為按時計費。
Q10 為什麼選戰國策?
因為戰國策能提供顧問式需求分析、預算優化、技術選型與策略導入,是能創造 ROI 的真正外包夥伴。
九、戰國策的專業建議:企業必須掌握的三大策略
建議一
先做需求,再做開發。需求清晰能省下兩成以上成本。
建議二
採用混合模式,讓預算可控、彈性又高。
建議三
評估 TCO,而不是只看開發費。長期成本才是決策關鍵。
聯絡戰國策:提升 ROI、降低成本的第一步 🚀
戰國策集團擁有二十五年以上顧問經驗,是企業最可信賴的程式開發外包與數位轉型策略夥伴。
免費諮詢專線:0800-003-191
LINE 官方帳號:@119m
官方網站:nss.com.tw
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別讓 Vibe coding產生的程式碼,成為你系統中的定時炸彈!
Vibe coding讓每個人都能做MVP,也加快了系統開發的速度,但你的系統變穩了嗎?
許多人依賴 AI 產出大量程式碼,卻在進入企業專案後引發災難:
* 技術債爆炸: 缺乏 Clean Architecture 分層,AI 產出的程式碼散落在各處,改不動也測不了。
* 資安門戶大開: AI 不懂 OWASP Top 10,直接套用範例導致 SQL Injection 或 JWT 實作錯誤。
* 併發即當機: 缺乏對 Transaction Scope 與並行控制(鎖機制)的理解,資料一多就噴錯。
🚀 Vibe Coding 全端架構師養成班:教你如何「主導」AI,而非被 AI 誤導。
我們不只教如何用 Vibe Coding做出玩具專案,
我們教的是**「能真正落地的企業級應用系統」**:
🛡️ 安全防禦: 實作 2FA、RBAC 授權與 CVE 掃描,守住企業底線。
🏗️ 結構嚴謹: 從 Act I 的 Clean Architecture 到 Act II 的 DDD 概念 Service Layer。
📈 壓力測試: 使用 JMeter/k6 驗證高併發場景,確保系統不是紙糊的。
這不是一門Vibe Coding課,這是一場關於「系統穩定與安全性」的修煉。
🔗 拒絕技術債,成為真正能扛專案的架構師:
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2025/09/11

【2025 熱點】Amazon Quick Suite 評測與市場前景|AI 代理平台顛覆傳統 AIO 工具
Amazon Quick Suite 在 2025 年正式登場,這款全新 企業 AI 代理平台 被視為 Amazon 進軍生產力市場的重大佈局。與傳統 AIO(如 ChatGPT 類型的 AI 工具) 相比,Quick Suite 不僅能回應指令,更能透過代理人(Agent)自動執行複雜任務、整合企業工具並產生決策報告。隨著「Amazon AI 代理」、「企業 AI 工具」成為熱門搜尋關鍵字,這款產品也快速吸引了科技圈與商業領域的高度關注。
⚙️ Amazon Quick Suite 的核心亮點
工作流程自動化:透過 Quick Flows,只需自然語言即可建立跨部門工作流程。
數據驅動決策:結合 QuickSight 分析 與 Q Business 聊天代理,提供即時研究與決策建議。
客製化代理:企業可針對不同業務建立專屬代理,並跨團隊共享。
深度整合 AWS:安全性與穩定性有 AWS 作為後盾,方便與既有系統串接。
📊 Amazon Quick Suite vs AIO 工具比較
🚀 市場前景與挑戰
機會面:
全球企業對 AI 代理平台 的需求正快速增加,超過 40% 的公司計劃在 2026 年前導入 AI 自動化。
AWS 的雲端與數據優勢,將幫助 Quick Suite 建立生態壁壘。
挑戰面:
權限與資料存取的複雜度,可能成為企業導入時的顧慮。
目前仍在測試階段,穩定性與使用者體驗需要進一步優化。
競爭激烈:Microsoft Copilot、Google Gemini、Salesforce Agent 都已在市場上爭奪份額。
✅ 總結
Amazon Quick Suite 不只是另一個 AI 工具,而是能夠改變企業工作流程的 AI 代理平台。它與傳統 AIO 的最大區別在於 自動化能力與多工具整合性,對追求效率與智慧決策的企業來說,無疑是一個值得關注的新選擇。
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