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104人力銀行 / IBM_台灣國際商業機器股份有限公司 / (2026 Summer Intern) Associate Data Engineer | apply by 4/20 / 符合度分析
(2026 Summer Intern) Associate Data Engineer | apply by 4/20 IBM_台灣國際商業機器股份有限公司
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學習推薦

緯育TibaMe

7小時前

【職涯必備】AI 正在改寫人才規格!4/8 線上講座帶你晉升「π 型人才」
在 104 看了這麼多職缺,你有發現「AI 應用能力」已成為多數高薪職務的標配嗎?
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小雯會計師

會計師.講師.企業顧問.創業輔導顧問

2024/06/28

《洞悉市場的人》讀後心得:希望我在20歲就學到的觀念:避免依賴情緒和直覺來做投資決策 & 金錢之外?
不管是量化交易或是程式交易,都是在我周遭打轉許久的名詞,對我而言,始終是個熟悉的陌生人。在友人推薦下,我終於拜讀了這本金融史上的偉大傳奇故事,拉近了彼此的距離。
這本書是在描述量化交易之父「吉姆西蒙斯」與他所創立的投資公司「文藝復興公司」的故事,該公司的旗艦基金即大獎章基金,其績效連續稱霸30年,繳出逼近40%的成績;但是,如果你期望由本書中一探究竟,哪可就要失望了,書中並沒有提到任何關於這家公司的投資操作策略。
這名神秘的當代傳奇投資人低調發跡,對於如何創造投資績效守口如瓶,書中寫道「文藝復興公司」員工除了簽署嚴格的保密協議,也避免出現在媒體和產業會議上。因此,競爭對手也就無法從中獲取蛛絲馬跡。
書中述說交易之父如何從零開始,聘請各方頂尖的數學家、物理家與電腦工程師,打造了金融史上最厲害的賺錢機器,掀起量化交易革命,顛覆華爾街的傳統投資決策模式。書中將這些匯聚於一堂的優秀人才描述得栩栩如生,如同置身在你我身旁,讀著書中的微型自傳,原來,這些學霸們是這樣地過著他們的人生!充分滿足了你我的好奇心。
量化投資人的目標,也就是避免依賴情緒和直覺來做投資決策;為了達到量化交易的目標,公司的頂尖專家必須消化大數據、以建立數學模型來預測各種投資走向; 讀著讀著,雖然我並非相關科系,卻彷彿身處在公司辦公室,深深感受到眾多頂尖專家為了大數據及數學模型的精準度而奮戰所必需承受地一次次挫折和痛苦下的高度壓力,正是對「成功背後的汗水」的最佳說明!對於有志從事於行業的職場中人,也可藉此一窺其工作環境與氛圍。
的確,影響投資決策的因素實在太多,還有投資人的主觀偏好及心理素質,我想這也是時下定期定額及ETF蔚為風潮的原因。其實,人生在不同階段的決擇,不也是如此?只可惜,有定期定額的規律投資方式,以降低金錢風險;人生卻沒有如此規律的系統方式,當我們站在人生的十字路口時,可是選定離手,選錯了,日後難免會有再回頭已百年身的感觸。
金錢之外的人生乃是本書的另一亮點,西蒙斯和他的團隊在創造驚人的財富過程中,婚姻、家庭、人生等種種不可控的遭遇,未必盡如人意,留給我們許多省思。人生中的得與失,終究是每個人的終身課題。
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Trulli Wu

產品經理

03/26 18:21

Claude Code vs. OpenClaw:你的下一位「AI 虛擬員工」!
在 AI 時代,如果你還在「複製貼上」程式碼,那就太落伍了。近期技術圈討論度最高、讓無數工程師與接案者瘋狂的兩個工具——Claude Code 與 OpenClaw,正準備徹底改變我們的辦公流程。
無論你是想提升效率的專業工作者,還是想在面試中展現前瞻性的求職者,甚至是以量取勝的外包接案者,這兩款工具絕對是你的 2026 必備軍火庫。
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1. Claude Code:Anthropic 的「最強掃地僧」
如果說 Claude 網頁版是個知識淵博的「教授」,那 Claude Code 就是一個直接住在你電腦裡的「資深工程師」。它是 Anthropic 推出的一款命令列介面(CLI)工具。
它的超能力: 它不只是跟你聊天,它能直接讀取你的程式資料夾、幫你抓出 Bug、自動寫測試,甚至直接幫你把寫好的內容部署上線。
對你的價值:
- 專業工作者: 減少瑣碎的 Debug 時間,讓你把精力放在「產品邏輯」而非「語法糾錯」。
- 外包接案者: 以前要花三天寫的自動化腳本,現在對著電腦說一句話,Claude Code 就能幫你產出 80% 的完成品。
- 求職轉職者: 掌握 CLI 工具代表你具備「自動化流程」的思維,這是目前技術主管最看重的加分項。
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2. OpenClaw:開源界的「AI 變形金剛」
相對於官方出品的 Claude Code,OpenClaw 則是一個充滿靈魂的開源專案。它的核心理念是「彈性」與「自由」。
它的超能力:
OpenClaw 就像是一個強大的插件框架,它讓你可以用更低的成本、更靈活的方式去串接不同的 AI 模型(不限於 Claude),並針對特定工作流程進行「魔改」。
對你的價值:
- 專業工作者: 你可以根據公司的資安需求,自定義 AI 的存取權限,打造專屬的內部工具。
- 外包接案者: 因為是開源的,你可以節省大量的訂閱費用,並透過自定義 API 串接,為客戶提供更高 CP 值的解決方案。
- 求職轉職者: 參與或理解開源專案(Open Source)的運作,是證明你具備「社群影響力」與「深度技術探究能力」的最佳履歷勳章。
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【Claude Code - 官方武林正宗】
上手難度:簡單,像跟鄰居聊天一樣
核心優勢:與 Claude 3.5/4 模型完美適配
適合對象:追求效率、不想折騰工具的人
應用場景:快速開發、自動化測試
【OpenClaw - 開源自由鬥士】
上手難度:需要一點點技術基礎
核心優勢:極高的自定義空間、省錢
適合對象:喜歡玩新技術、想省預算的接案者
應用場景:打造個人品牌工具、多模型切換
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結語:別讓工具成為你的門檻,要讓它成為你的翅膀
在這個「人機協作」的轉折點,Claude Code 和 OpenClaw 的出現並不是為了取代我們,而是要幫我們從繁瑣的勞動中解放出來。
如果你想要快,選 Claude Code。
如果你想要變,選 OpenClaw。
現在就開始試著把這些 AI 帶進你的工作流程吧!當別還在手打程式碼時,你已經在規劃下一個產品的商業藍圖了。
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104學習

產品

03/26 14:14

想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。
根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。
這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。
第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。
第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。
到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。
如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。
A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。
說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。
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資料來源
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數位趨勢觀測站

DTO

03/24 14:05

告別加班!4 個 AI 人資工具分享如何減少重複工作,提升 HR 管理效率?
身為 HR,你的日常是否經常被這些事情佔據:從海量的履歷中挑選合適人選、回覆員工重複問了數十遍的特休規定、以及永無止境的面試時間排程?
隨著企業數位轉型的加速,HR AI 工具已經不再只是科技巨頭的專利,而是每一位人資工作者的「最強助理」。透過導入 AI 人工智慧,HR 不僅能大幅減少重複工作,還能將寶貴的時間還給真正重要的事情——人才發展與建立企業文化。
AI 工具究竟如何翻轉傳統人資流程,幫助 HR 輕鬆提升工作效率!
1. 招募自動化:一秒完成 AI 履歷篩選
傳統的招募流程中,HR 需要花費數小時甚至數天閱讀數百份履歷,這不僅耗時,還容易因為視覺疲勞而錯失優秀人才。
AI 的解決方案: 現代的人資系統可以透過自然語言處理(NLP)技術,自動解析履歷內容。AI 工具能根據職缺描述(JD)設定的關鍵字、技能與經驗,為候選人進行精準評分與排序。
推薦 AI 工具:
Eightfold.ai (國外): 全球知名的人才智能管理平台,利用深度學習技術進行技能比對,不僅能篩選履歷,還能精準預測候選人的長期發展潛力。
ARES 招募管理系統 (國內):由國內深耕多年的上市櫃系統商資通電腦所打造,具備高度彈性與嚴謹資安。系統能透過 AI 輔助履歷解析與精準標籤化,大幅提升 HR 的初篩效率,且能與企業核心系統深度整合,特別適合需要嚴格招募流程的中大型企業快速上手。
HR 的獲益: 將原本需要 3 天的初篩工作縮短至 3 分鐘,HR 只需專注於面試排名前 20% 的高潛力候選人。
2. 24 小時不打烊的「人資助理」:AI 員工問答機器人
「請問今年特休還有幾天?」、「婚假需要附上什麼證明?」這些日常的行政問題,往往會打斷 HR 正在進行的專案。
AI 的解決方案: 企業可導入內部專用的 AI Chatbot(聊天機器人)。將公司的員工手冊、請假規範、報帳流程等資料餵給 AI,讓機器人自動回覆員工的常見問題。
推薦 AI 工具:
Leena AI (國外): 專為企業打造的 AI 虛擬助理,能無縫整合 Slack、Microsoft Teams 等通訊軟體,自動解答 70% 以上的員工常見請假、報帳等行政問題。
104 HR Max (國內): 台灣知名的全方位人資管理系統,提供完善的員工自助服務(ESS)平台。透過系統自動化整合考勤、假勤與薪資查詢等常見需求,大幅減少 HR 手動回覆與處理日常行政問題的時間,是國內企業推動人資數位化的熱門選擇。
HR 的獲益: 減少高達 70% 的內部諮詢信件與訊息,同時提供員工即時、正確的解答,提升內部滿意度。
3. 面試排程與溝通自動化
與候選人來回敲定面試時間、發送面試邀請信、面試前的提醒,這些看似簡單的行政聯絡,其實是隱形的「時間殺手」。
AI 的解決方案: 透過 AI 助理或自動化排程工具,系統可以自動抓取面試官的行事曆空檔,發送連結讓候選人自行挑選合適的時間。一旦確認,系統會自動生成會議連結並發送提醒信件。
推薦 AI 工具:
Paradox (Olivia) (國外): 著名的對話式 AI 招募助理「Olivia」,能透過簡訊或通訊軟體直接與候選人互動、進行初步資格問答,並自動尋找面試官空檔完成排程。
CakeResume ATS (國內): 介面設計友善,內建流暢的自動化信件模板與面試排程工具,能大幅減少 HR 與求職者來回確認時間的信件往返。
HR 的獲益: 徹底消除「信件來回確認時間」的痛點,降低候選人缺席率,並展現企業專業且高效的雇主品牌形象。
4. 數據驅動的績效管理與員工關懷
傳統的績效考核往往流於形式,且依賴主管的主觀判斷;而員工離職往往發生得讓人猝不及防。
AI 的解決方案: AI 工具可以自動化收集並分析員工的績效數據、出缺勤狀況,甚至透過定期的「脈搏調查(Pulse Survey)」分析文字情緒。AI 能生成客觀的績效摘要,並在發現員工敬業度下降時,提前發出預警。
推薦 AI 工具:
Workday (國外): 全球領先的企業雲端人資系統,內建強大的 AI 與機器學習技術。能深度分析員工的歷史數據以預測潛在離職風險、發掘組織技能缺口,並提供個人化的職涯與學習建議,幫助大型企業以數據驅動全面的人才管理與關懷。
MAYO Apollo (國內): 涵蓋全方位人資管理的雲端系統,結合強大的數據儀表板,協助 HR 與主管隨時掌握團隊績效、出缺勤異常狀況,全面客觀的 360 度績效管理及 AI 數據回饋。
HR 的獲益: 從「被動救火」轉為「主動關懷」,擁有數據作為後盾,讓晉升、調薪或留才計畫更加客觀且具說服力。
總結:讓 AI 處理繁瑣,讓 HR 專注於「人」
「AI 不只是取代,而是釋放 HR 做更有價值的事。」當重複性的行政工作被 AI 自動化接管後,人力資源部門就能真正轉型為企業的「策略夥伴」,專注於雇主品牌經營、組織發展與員工心理健康等更有溫度的工作。
如果你也想擺脫繁瑣的行政地獄,現在就是開始評估並導入 HR AI 工具的最佳時機!
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