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104人力銀行 / 愛恩科技股份有限公司 / AI資料工程師 / 符合度分析
AI資料工程師 愛恩科技股份有限公司
履歷符合度:
登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

JavaScript

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浪潮

人工智慧

測驗

React.js

vue.js

深度學習

測驗

時間序列

模型建置

MLOPs

已具備

Python

測驗

數據分析

測驗

Github

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PostgreSQL

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新產品開發

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TensorFlow

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PyTorch

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14小時前

面試前來不及做功課?用 AI 快速掌握公司與產業重點 (附AI指令)
收到面試通知後,很多人第一個動作是查公司資料。但真正開始準備時,常會遇到幾個問題:官網看完不知道重點、新聞太多不知道怎麼整理、職缺內容寫得很長卻看不出面試官真正想找什麼樣的人。
這時候,AI 可以成為你的「面試前研究助理」。它不是幫你背答案,而是協助你快速整理公司資訊、產業趨勢與職缺需求,再把這些內容轉成面試時能自然使用的回答素材。
面試前,先搞懂這 4 件事
面試前做功課,不是要把公司介紹全部背起來,而是要能回答這幾個問題:
第一,這家公司主要在做什麼?
你需要知道公司的產品、服務、客戶族群與商業模式,避免只停留在「這是一間科技公司」、「這是一間電商公司」這種模糊印象。
第二,這家公司最近有什麼動態?
例如新產品、合作案、展店、募資、品牌轉型或市場布局。這些資訊可以幫助你在面試中展現自己有做功課。
第三,這個產業正在發生什麼變化?
你不需要變成產業分析師,但至少要知道近期有哪些趨勢,可能如何影響這家公司與你要面試的職位。
第四,這份工作真正重視哪些能力?
職缺內容通常會列出很多條件,但面試官真正關心的,往往是你能不能解決這個職位目前需要處理的問題。
可以直接複製的 AI 指令
面試前可以把公司名稱、職位名稱、職缺內容和自己的背景一起丟給 AI,請它幫你整理重點。
================================================================
我即將面試【公司名稱】的【職位名稱】。
請你扮演「面試前研究助理」,幫我整理這家公司與產業資訊,目標是讓我在面試中能展現:我有做功課、理解公司需求,也能把自己的經驗和職缺連結起來。
請依照以下格式整理:
一、公司快速理解
1. 這家公司主要在做什麼?
2. 主要產品或服務是什麼?
3. 目標客戶或使用者是誰?
4. 可能的商業模式是什麼?
5. 和競爭對手相比,可能的特色或差異是什麼?
二、近期動態
1. 請整理這家公司近期值得注意的新聞、產品、合作、募資、展店、裁員、組織變動或市場動態。
2. 請把不確定、需要我再查證的資訊清楚標註。
3. 如果你沒有即時搜尋能力,請直接告訴我需要提供哪些連結或資料。
三、產業趨勢
請整理【產業名稱】近一年值得注意的 5 個趨勢,並說明:
1. 這些趨勢對公司可能有什麼影響?
2. 這些趨勢對【職位名稱】可能有什麼影響?
3. 哪些觀點可以在面試回答中自然提到?
四、職缺分析
以下是職缺內容:
【貼上職缺說明 JD】
請分析:
1. 這份工作最重視的 5 個能力
2. 面試官可能在意的經驗或成果
3. 我應該準備哪些作品、數據或案例
4. 可能被問到的 10 個面試問題
5. 回答時應避免的地雷
五、面試回答素材
請幫我產出 3 段自然、不像背稿的回答草稿:
1. 為什麼想加入這家公司?
2. 你對這個產業的理解是什麼?
3. 為什麼你適合這個職位?
我的背景簡述如下:
【貼上你的工作經驗、專長、成果或履歷摘要】
最後請整理一份「面試前 10 分鐘速讀版」,包含:
1. 我一定要記住的 5 個公司重點
2. 我一定要展現的 5 個能力
3. 我可以主動問面試官的 5 個問題
4. 一段 60 秒內可使用的面試開場說法
==================================================================
時間很趕,可以用精簡版
如果面試前只剩十幾分鐘,可以改用下面這段:
==================================================================
我即將面試【公司名稱】的【職位名稱】。
請幫我快速整理:
1. 公司在做什麼
2. 主要產品或服務
3. 目標客戶
4. 商業模式
5. 近期重要動態
6. 產業近一年趨勢
7. 競爭對手與公司差異
8. 這個職位最重視的能力
9. 面試官可能問的 10 題問題
10. 我可以反問面試官的 5 題問題
以下是職缺內容:
【貼上 JD】
以下是我的背景:
【貼上履歷摘要】
請最後幫我整理成「面試前 10 分鐘速讀版」,並標註哪些資訊需要我再查證。
==================================================================
資料要怎麼提供給 AI?
想讓 AI 回答更準,建議至少提供三種資料。
第一,公司名稱與職位名稱。
例如:「我要面試 ABC 科技公司的產品行銷專員。」
第二,職缺內容。
請直接貼上工作內容、條件要求與加分條件。AI 可以從中判斷這份工作最可能考察哪些能力。
第三,自己的履歷摘要。
不一定要貼完整履歷,但可以簡單整理過去職稱、主要經驗、擅長工具、專案成果與想強調的優勢。
例如:
我的背景是:有 2 年社群行銷經驗,曾經經營品牌 Facebook、Instagram,負責內容企劃、廣告素材發想與活動頁文案。曾協助一檔活動提高報名數 30%。熟悉 GA4、Meta 廣告後台與基本數據分析。
資料越具體,AI 越能幫你把個人經驗和職缺需求連起來。
不只整理資料,還要轉成面試語言
AI 幫你整理完公司與產業資訊後,可以再追問:
請把以上公司與產業資訊,轉換成我在面試中可以自然說出口的回答。請避免太正式、太像背稿,語氣要像真人面試回答。
如果你已經寫好回答,也可以請 AI 幫你檢查:
以下是我的面試回答草稿,請幫我檢查:
1. 是否太空泛
2. 是否有說服力
3. 是否有對應公司與職缺需求
4. 是否聽起來像 AI 生成
5. 請幫我改成更自然、更像真人面試回答的版本
我的回答:
【貼上回答】
這一步很重要。面試不是在考你背了多少資料,而是看你能不能用自己的話,說出對公司、職缺與自身經驗的理解。
面試時可以這樣回答
當面試官問「為什麼想加入我們公司?」可以用這個架構:
「我注意到貴公司主要在做【業務/產品】,服務的對象是【客戶族群】。我對這個方向有興趣,是因為它和我過去在【相關經驗】中的累積有連結。尤其我看到產業目前正在發生【趨勢】,我認為這個職位未來會更需要【能力】,這也是我希望能貢獻的地方。」
當面試官問「你為什麼適合這份工作?」可以這樣整理:
「從職缺內容來看,我理解這份工作最重視的是【能力一】、【能力二】和【能力三】。我過去在【專案或工作經驗】中曾處理過類似任務,例如【具體成果】。因此我認為自己不只是對這份工作有興趣,也有相關經驗可以比較快進入狀況。」
使用 AI 準備面試,別忽略查證
AI 可以幫你加快整理速度,但不要完全照單全收。公司最新產品、營收、員工數、募資、裁員、組織異動等資訊,最好回到公司官網、官方社群、新聞報導或徵才頁再次確認。
尤其是面試時要提到的公司近期動態,一定要查證來源。講錯資料,反而會讓面試官覺得你準備不夠扎實。
結語:AI 幫你省時間,但答案要像你自己
面試前做功課的目的,不是把公司介紹背起來,而是讓你更清楚三件事:
我了解這家公司。
我知道這份工作需要什麼。
我能說出自己的經驗如何派上用場。
AI 可以幫你整理資訊、拆解職缺、模擬問題、優化回答,但最後進入面試現場的仍然是你自己。最好的做法,是讓 AI 幫你省下查資料的時間,再用自己的理解和語氣,把答案說出來。
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05/05 11:07

健檢報告一堆紅字看不懂?教你用 AI 整理重點,不替自己下診斷
拿到健康檢查報告時,很多人第一個反應不是放心,而是更困惑。
報告上有一堆縮寫和數字:GOT、GPT、LDL、HDL、三酸甘油脂、尿酸、肌酸酐、eGFR、糖化血色素……有些項目旁邊還標了紅字、H、L、↑、↓。看起來像是身體出了狀況,卻不知道嚴不嚴重,也不知道該不該看醫師。
這時候,AI 可以成為你的「資料整理助手」。
不過要先說清楚:本文屬於 AI 生活應用教學,目的在協助讀者整理健檢資料、理解常見名詞、準備看診問題。AI 不能取代醫師、藥師、營養師或其他醫療專業人員,也不應用來自行診斷、用藥或延誤就醫。
更實用的做法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合下次和醫師討論。」
一、先把醫學名詞翻成白話
健康報告最難懂的地方,常常不是數字,而是檢驗項目本身。
例如 LDL-C、HDL-C、HbA1c、Creatinine、eGFR、ALT、AST,如果沒有醫學背景,很難立刻知道這些項目在看什麼。
你可以請 AI 協助整理:
這個指標大致在看什麼?
通常和身體哪個系統有關?
偏高或偏低時,常見會和哪些健康議題一起討論?
是否需要搭配其他數值一起看?
例如,AI 可以把「LDL 膽固醇」整理成白話說明:「常被稱為壞膽固醇,通常會和心血管健康一起討論。若長期偏高,可在看診時詢問醫師是否需要進一步評估飲食、運動、體重管理或其他處置。」
這樣做的目的不是讓 AI 幫你下結論,而是先降低閱讀門檻,讓你知道自己該問什麼。
二、整理紅字項目,但不要被數字嚇到
很多人看到報告有紅字,就會開始緊張。但紅字不一定代表已經生病,也可能只是輕微超出參考範圍。
有些檢驗數值會受到檢查前飲食、睡眠、運動、是否空腹、喝水量、藥物或檢驗時間影響。單看一個數字,很容易過度解讀。
你可以請 AI 幫你把報告整理成幾類:
正常項目
輕微偏高或偏低
建議下次詢問醫師的項目
需要長期觀察趨勢的項目
需要搭配其他數值一起看的項目
例如血糖、糖化血色素、三酸甘油脂、BMI 同時偏高時,AI 可以協助你整理成「可與醫師討論的整體代謝健康議題」,而不是直接判斷你有某種疾病。
三、把健檢報告變成看診問題清單
很多人拿著報告去看醫師,最常遇到的問題是:不知道該問什麼。
AI 很適合把健檢資料轉成一份清楚的提問清單,例如:
這些紅字項目需要多久後複檢?
我應該先看哪一科?
這些數值可能和飲食、體重、作息或藥物有關嗎?
是否需要進一步檢查?
目前比較適合先調整生活習慣,還是需要醫師進一步評估?
看診時間通常有限。事先整理問題,可以幫助你更清楚描述狀況,也比較不會離開診間後才想到「剛剛忘了問」。
四、有多年份資料時,請 AI 幫你整理趨勢
單次健檢報告只能看到當下狀態,長期趨勢通常更值得觀察。
如果你有過去幾年的健檢資料,可以請 AI 幫你整理成表格,觀察:
LDL 膽固醇是否連續上升?
血糖是否逐年接近臨界值?
肝功能數值是否反覆偏高?
腎功能相關指標是否逐年變化?
尿酸是否長期偏高?
BMI 和腰圍是否持續增加?
有些數值今年可能還在參考範圍內,但已連續幾年往同一方向變化。這類趨勢可以作為下次看診時的討論材料。
五、生活調整建議,只當作討論方向
AI 也可以根據報告中的項目,協助整理一般性的生活習慣討論方向。
例如:
血脂偏高時,可以整理飲食油脂、運動量、體重管理等問題,帶去和醫師討論。
血糖偏高時,可以詢問含糖飲料、精緻澱粉、睡眠與活動量是否需要調整。
尿酸偏高時,可以整理飲酒、含糖飲料、高普林食物、體重管理等問題。
肝功能偏高時,可以詢問飲酒、熬夜、藥物使用或脂肪肝相關評估。
BMI 偏高時,可以從飲食紀錄、運動習慣和作息開始檢視。
但這些都不應被視為個人化醫療建議。涉及疾病診斷、用藥、停藥、治療或飲食限制,仍應由醫師、藥師或營養師依個人狀況評估。
使用 AI 前,先把個資遮掉
健康檢查報告屬於高度私人的資料。上傳或貼給 AI 前,建議先遮掉:
姓名
身分證字號
生日
電話
地址
病歷號
醫療院所編號
公司名稱
保險資料
QR Code 或條碼
保留檢驗項目、結果、參考值、單位和檢查日期即可。如果願意,也可以提供年齡區間與性別,幫助 AI 做更清楚的資料整理。
若使用公司電腦、共用裝置或第三方 AI 工具,也建議先確認公司內部資安規範與工具隱私政策。健康檢查資料屬於敏感個資,處理時應比一般資料更謹慎。
AI 健檢資料整理指令模板
你可以複製下面這段指令,把個資遮掉後,連同報告內容一起貼給 AI。
請幫我整理這份健康檢查報告。
請注意:
1. 不要診斷疾病。
2. 不要建議我自行用藥、停藥或治療。
3. 請用一般人看得懂的白話說明。
4. 所有內容請定位為「看診前資料整理」與「健康教育資訊」,不要取代醫師診斷。
請幫我整理:
1. 哪些數值在參考範圍內?
2. 哪些數值偏高或偏低?
3. 偏高或偏低的項目大致在看什麼?
4. 哪些項目適合下次和醫師討論?
5. 哪些項目適合追蹤趨勢或詢問是否需要複檢?
6. 請整理一份看診時可以問醫師的問題清單。
7. 請用表格呈現重點。
多年份健檢資料比較指令模板
如果你有好幾年的健檢報告,可以改用這段:
我會提供多年份的健康檢查資料,請幫我整理趨勢。
請特別注意:
血糖、糖化血色素、血脂、肝功能、腎功能、尿酸、血壓、BMI、腰圍等項目。
請幫我整理:
1. 每個項目近幾年的變化。
2. 哪些數值逐年上升?
3. 哪些數值逐年下降?
4. 哪些項目雖然還在參考範圍內,但已接近臨界值?
5. 哪些項目適合下次看診時主動詢問醫師?
6. 請用表格整理,並補充白話說明。
請不要診斷疾病,也不要提供用藥或治療建議。
哪些情況不要只問 AI?
如果報告上出現「危急值」、「critical value」,或醫療院所已通知需要立即回診,請直接聯絡醫療單位。
如果同時出現胸痛、呼吸困難、意識不清、突然單側無力、嚴重腹痛、黑便、血尿、持續高燒、劇烈頭痛或嚴重過敏反應,也不建議只問 AI,應盡快就醫或聯絡當地緊急醫療資源。
AI 適合整理資料,不適合處理急症。
小結:用 AI 看健檢報告,重點是整理,不是診斷
健康報告讓人焦慮,通常不是因為資訊太少,而是資訊太多、名詞太難、數字太陌生。
AI 可以幫你把資料整理得更容易理解:翻譯常見名詞、整理紅字項目、比較長期趨勢、準備看診問題,也讓你和醫師溝通時更有方向。
更安全的用法,不是問 AI:「我是不是生病了?」
而是問:「請幫我整理這份報告,告訴我哪些地方適合和醫師討論。」
把 AI 當成生活中的資料整理工具,而不是診斷工具,才是更實用也更安全的做法。
編輯註
本文為 AI 工具生活應用教學,非醫療建議。健康檢查結果需由醫師依個人病史、症狀、用藥、生活習慣與其他檢查綜合判斷。如有身體不適、數值明顯異常或醫療院所通知回診,請盡快諮詢專業醫療人員。
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Steven Wu

稽核|104Giver職涯引導師 第3202410019號

05/04 18:30

[證照][稽核]高階國際人工智慧稽核師Advanced AI Audit Certification(AAIA)考證分享
高階國際人工智慧稽核師證照是國際組織ISACA在2025年新推出的一項國際認證
高階國際人工智慧稽核師全名為Advanced in AI Audit™ (AAIA™) certification
是國際第一個以稽核、審計角度的AI考試
但並不是任何人都能取證,要先具備取證資格
取證資格簡單說就是要先具備基本的證照身分資格
簡單說除了持有CISA(國際電腦稽核師)或CIA(國際內部稽核師)外
或是部分國家的會計師證照
- US CPA(美國註冊會計師)
- ACCA
- FCCA
- Canadian CPA(加拿大註冊會計師)
- Australian CPA、FCPA(CPA Australia 認證執業會計師、澳洲註冊會計師)
- Japanese CPA(日本註冊會計師)
具有以上其中一種證照才具備取證資格
而這些條件是取證資格,報名考試本身是不受資格限制的
只要支付考試報名費都可以考試,但要申請取得證書就要符合取證資格才行
而根據考試簡章,考試成績可以保留五年
也就是說若尚不具備取證資格,可以在考到後五年內取得資格後再申請證書
其他考試詳細請見官網、簡章:https://www.isaca.org/credentialing/aaia
接著分享我個人的備考方式及建議大家的方式
除了官方的備考手冊、題庫外
我建議一定要先具備AI學科理論面的基礎知識
所以推薦可以先考到iPAS AI應用規劃師證照
iPAS AI應用規劃師證照的備考前面文章有介紹過,網路上也有非常多的人分享,這邊就不贅述了
接著可以先購買官方的題庫自行測驗看看
若感覺測驗的結果不太好,那再購買官方的備考手冊來看
以稽核角度的AI證照與一般AI證照不同的地方在於,AI證照的重點多數在於怎麼導 AI、用 AI,但AAIA主要是怎麼查 AI、管 AI
且國際證照考試的特點在於雖然是單選題,但每個選項看起來都對,答案是要選出最好的選項
所以備考重點在具備基礎知識外,要了解站在稽核角度看AI的時候會有哪些重點要注意
官方的備考手冊就是在幫助大家更了解稽核角度看AI的重點方向
所以是否要購買官方的備考手冊就自行衡量看看囉!
那到底稽核角度看AI的方向會有哪些呢?
若以精確率、召回率的題目來舉例
iPAS會出的題目可能是:若希望同時兼顧精確率與召回率,應用哪一個指標?
AAIA會出的題目則可能是:某銀行導入一套信用卡詐欺偵測模型,最近稽核在審查該模型的風險控制效果。管理單位提供以下資訊:
- 模型整體 Accuracy 約為 99%。
- 在過去三個月中,詐欺交易佔所有交易的 0.2%。
- 模型的 Precision 約為 40%,Recall 約為 30%。
作為稽核人員,下列哪一項判斷最適當? A. 因為 Accuracy 很高,可認為該模型已足以顯著降低詐欺風險。B. 由於 Recall 偏低,應關注可能漏報的詐欺交易風險,並評估是否需增加事後監控與人工複核流程。C. Precision 偏低代表無詐欺的交易幾乎不會被誤判,無須額外控制。D. 只要未發生重大詐欺事件,表示現有模型與控制已足夠。
AAIA對於低偏見、個人隱私等是非常重視的,只要有類似的內容出現在選項中,多數都是正確答案。
另外我遇到的考點還有要知道何謂高分差、低偏見
監督式與非監督式差異、深度學習、強化學習
AI治理的目的、權責
AI專案在RACI 矩陣中的角色及權責
若發生AI隱私洩漏的事件時,稽核師應給予什麼樣的建議?
以上大概是我印象中記得的考試內容與方向
AAIA考試說難也不算難,我認為對於AI基礎及稽核審計知識有具備一定的了解,要在短時間備考後通過應該不是難事
若沒有這兩項基礎知識,那麼建議可以先考iPAS AI應用規劃師等較低成本的方式先學習,畢竟國際考試不便宜啊!
稽核審計方面ISO 42001的一些觀念也會有所幫助
祝福大家能夠盡早成為高階人工智慧稽核師!
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05/04 16:35

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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