104學習

定期檢測製程設備與故障排除

確保設備運作穩定,避免生產中斷,提升產品品質與效率。透過定期檢查,及早發現異常或潛在問題,減少突發故障風險,降低維修成本。遇到設備故障時,能迅速找出原因並解決,縮短停機時間,維持生產線順暢運作。此技能有助於保障生產安全,提升團隊整體效能及企業競爭力。

48,517 個相關職缺

提升你的實力,朝專業更進一步

精選課程

充實自己,讓能力持續成長

長照行政品質必修課|行政與照顧品質管理基礎四堂課
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打造高投入團隊:遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
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專案矩陣分析與應用技巧
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生產現場作業與管理實務
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專案計畫與進度管制技巧
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

乙級油壓技術士 |
油壓技術士技能檢定規範於民國七十四年五月八日由內政部以七十四台內職字第三一一四二二八號函公布施行,依其技能範圍及專精程度分為甲、乙、丙三種等級。 近年來由於電腦資訊、材料科技等進步神速,電腦與油壓元件結合下,在控制方式與功能上都有新產品的誕生,擴增了油壓技術領域,為配合油壓技術的成長、設備的更新與兼顧工業安全衛生與環保法令規定,故本次檢定規範修訂著重在各級檢定項目之檢討,充實技能標準及相關知識的內容。 乙級工作範圍:油壓系統之設計、裝配、測試、調整及維修。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
數位人資管理師-經理級認證 |
數位人資管理師認證學程將幫助你,運用e化系統的力量,將大量的人資行政瑣事效率化;利用聰明的流程再造,將員工視為內部顧客,全面提升員工體驗;最後發揮數據力,真正成為組織成功的策略夥伴! 獲得數位人資管理師-經理級認證,代表你具備以下能力 1.了解員工體驗的精神,與e化流程的設計思維,可協助組織全面檢視HR各流程的重要問題與精進的方向。 2.熟悉e化流程的設計方法步驟,協助組織善用數位科技的力量,優化現有制度流程,促進員工體驗。 3.清楚大數據分析的內涵,與業界實務運用案例,可幫助公司導入大數據分析專案,解決公司在人力計畫、人才發展、留才管理上碰到的重大問題。
104資訊科技股份有限公司
TBSA商務企劃能力初級檢定 |
TBSA社團法人台灣商務策劃協會,做為台灣推廣商務企劃知能的專業協會,有鑑於企劃與行銷已成為全球企業所重視的關鍵職能,企劃能力將是企業選才的重要標準,特與WBSA世界商務策劃師聯合會策略合作,共同制訂TBSA商務企劃能力檢定標準,以企劃專業人才所需具備的四種能力:「專業態度」、「商管知識」、「系統思考」與「計畫作業」做為企業選才與培訓的參考基準,分初級檢定與進階檢定。 【初級檢定考試方式】 採用筆試測驗,檢測專業態度、商管知識、系統性思考、企劃程序與企劃工具綜合認知理解能力。 【檢定特色】 ‧分初級與進階檢定,理論及實務並進,有效檢測是否具備基本商管知識及企劃應用力。 ‧全國各大專院校積極導入專業檢定證照,並指定為學生必取得之專業證明。 【檢定效益】 ‧TBSA初階檢定合格者取得TBSA進階檢定行銷企劃證照考試報考資格。
社團法人台灣商務策劃協會(TBSA)
PC硬體裝修檢測認證 |
PC硬體裝修檢測認證: 確保技術人員具備PC硬體裝修及維修技能,包括組裝、診斷和維護電腦硬體設備。 此認證驗證個人在組裝、測試和排除PC硬件組件方面的專業知識。可能包括硬件兼容性知識、組裝技術、診斷工具以及故障排除方法。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
丙級重機械修護技術士 |
重機械修護技術士技能檢定規範於民國七十二年五月三十一日公告,依其技能範圍及專精程度分為甲、乙、丙三級,為提昇本職類從業人員技能水準及符合社會之需要,爰於八十七年度再予修訂。重機械為現代化建設的必備機具,對施工技術及工程品質的提昇皆有密切的關係;而重機械修護專業人才的培育,可經由技能檢定而有效提昇專業素養。 丙級重機械修護技術士細分為引擎、底盤兩組。 1. 丙級引擎組工作範圍:重機械的引擎拆裝、檢查、測量、簡易調整及保養維護。 2. 丙級底盤組工作範圍:重機械除引擎系以外的各項機件的拆裝、檢查、測量、簡易調整及保養維護。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
國際製造管理師 |
檢定並証明製造管理與生產系統設計及營運相關的國際水準專業能力。以產業界中、初級主管或資深技術人員所需之專業管理能力與知識為認證及相關培訓內容。本證照所檢定的知能包含理論與實務,考試與培訓內容切合各該相關工作所需要的完整知識體系。
國際製造工程學會-中華民國分會(Society of Manufacturing Engineers, SME)

精選貼文,掌握第一手知識

前端工程師是什麼?薪水怎破100萬?完整攻略,附:台積電前端工程師工作心得

前端(Frontend): 給人看的(介面、使用者體驗),網頁的畫面、按鈕、圖片、排版。 前端 (Frontend)是什麼? 這是使用者直接與之互動的部分,包括網頁的設計、佈局和內容。前端開發使用的技術包括HTML、CSS和JavaScript。 舉例來說:當你打開 104人力銀行,看到的畫面就是前端工程師控制的,包含不同裝置的畫面呈現~從電腦、平板或手機觀看,都是前端工程師需要留意的。 重要元素舉例 搜尋欄:讓你輸入「軟體工程師」並按下搜尋 職缺列表:顯示各種公司和薪資範圍 登入按鈕:點擊後彈出登入視窗 應徵按鈕:點了之後,系統會幫你送出履歷 前端工程師的薪水與薪水天花板 台灣整體而言前端工程師薪水中位數落在66.8萬~81萬間,天花板推估是91.3~101.6萬。 工作年資年薪中位數推估薪水天花板職缺1年以下66.8萬94.1萬1~3年71萬91.3萬3~5年78.1萬96.7萬5~10年81萬101.6萬資料來源 104薪資情報 有效樣本:575 資料更新:2025年02月10日 如何突破前端工程師的薪水天花板 選擇對的公司/產業 選擇薪水中位數高的公司:上市櫃公司年薪中位數、外商公司,公司獲利能力好,自然同樣的時間成本,能有更好的薪水保障。 選台灣重點產業:半導體業、科技業、金融業 台積電前端工程師工作心得 以下為講座精華節錄 薪水區間?年薪約30個月,新鮮人月薪約6萬。 加班很兇嗎?加班時數看跟的專案,配合專案前進。去年自己未超過100小時 公司內用的語言較多,不同的系統專案或對接的單位不同,要學習不同的語言 怎麼進台積電?平常就有寫技術部落格、每年參加IT鐵人賽、在104經營個人品牌(SEO權重優) 同事都是哪些人?(免費領取台積電工作心得與QA精華) 看懂遊戲規則:深耕5大能力,擁有更多選擇權 1.技術能力(Technical Skills),能否寫出高品質、可維護、效能優化的前端程式,並快速學習新技術應用在工作上,也能夠帶領內部技術前進(內部 Tech Talk 或自建部落格) 程式品質:乾淨、結構清晰、DRY、KISS、SOLID 效能最佳化:頁面載入時間、CDN快取、前端壓縮技術、降低不必要的 re-render 技術廣度與深度:獨立處理 CSS、JavaScript、框架(React, Vue, Angular)等核心技術、熟悉 TypeScript、State Management(Redux, Vuex)、處理前端安全問題(如 XSS, CSRF, CORS) 2.產品與專案影響力(Project & Product Impact),能有效率地完成任務,並確保產品的品質,過程中主動優化現有系統,提出新的技術方案,提升開發效率。 專案完成度:照時程交付、主動發現並解決問題、處理緊急問題 產品價值:功能是否真的提升了使用者體驗、A/B 測試或數據分析、減少技術債,提高長期維護性 3.開發效率(Development Efficiency),高效產出高品質的程式,主動提出更有效率的開發工具或流程,寫出自動化測試(如 Jest、Cypress),減少回歸測試時間。 時間管理:需求評估準確度、根據需求合理拆分任務,安排優先順序 程式碼管理:Pull Request(PR)清楚易讀、Code Review 積極參與給出建設性回饋 Debug 能力:利用 Log、DevTools、Profiler 進行高效率的問題解決 4.團隊合作與溝通(Collaboration & Communication),與其他工程師、PM、設計師、QA、數據分析師等合作單位順暢合作。指導新人、撰寫開發文件,幫助團隊快速上手。 跨部門溝通與 PM 討論需求,提供技術可行性建議與設計師合作,確保 UI/UX 最佳化與後端工程師協作,確保 API 串接順暢Code Review幫助同事提升程式碼品質接受別人的建議,改進自己的程式碼主動性主動提出問題或改善建議在團隊會議中有效表達技術方案前端工程師 團隊合作與溝通的重要性 5.創新與影響力(Innovation & Leadership),完成自己的工作外,帶來更大的影響。有能力也主動推動團隊技術決策,如選擇新框架、優化開發流程。 技術創新:引入新技術來提升開發效率、開發內部工具,幫助團隊節省時間 技術影響力:技術社群內分享知識、開源專案或貢獻 技術領導:在團隊中擔任技術導師、帶領技術專案 關鍵重點:績效不只是寫多少行程式,而是對產品和團隊的影響 開發速度:平均完成一個 Story(使用者故事)的時間 Bug 數量:新功能上線後的 Bug 率 PR 參與度:Code Review 的次數與回饋價值 前端效能:Google Lighthouse 分數、First Contentful Paint(FCP) 使用者行為變化:某個 UI 改版後,點擊率是否提升? 能力方法技術能力深入學習前端框架、優化效能、提升可維護性產品影響力確保開發的功能有助於提升使用者體驗開發效率提高 Debug 能力、善用自動化工具團隊合作提高溝通能力、參與 Code Review、幫助同事創新影響力參與技術社群、提出技術改進方案前端工程師的5大能力 前端用的技術 HTML 負責畫出網頁結構(像骨架) CSS 負責排版與設計(讓它變美) JavaScript 負責互動(讓按鈕能點、內容會變) 框架和庫:如React、Vue.js和Angular,這些工具可以幫助你更高效地開發複雜的應用程式。 響應式設計:確保網站在各種裝置上都能良好顯示,通常使用CSS框架如Bootstrap。 版本控制:如Git,用於管理和協作開發 前端工程師主要合作的夥伴 1. 後端工程師(Backend Developer) 👉 負責提供 API,讓前端能夠拿資料,確保功能運作 合作範例:你要做一個「應徵按鈕」,但這個按鈕要能讓使用者點了後,系統能自動送出履歷,這時候前端需要跟後端拿 API。討論 API 的格式:你問:「我這邊需要傳哪些資料才能應徵?」後端說:「你傳 user_id、job_id 給我,我幫你送出履歷」你:「那回應結果是什麼?我要顯示成功或失敗」後端:「如果成功,我回 status: success,失敗的話會給錯誤碼」💡 前端 + 後端 = 讓網站不只是畫面,而是能「動」起來! 3. 產品經理(PM, Product Manager)👉 負責規劃產品功能,確保開發方向符合商業目標合作範例:你做完了「應徵按鈕」,但 PM 突然跟你說:「我們希望這個按鈕能讓用戶自訂求職信」這時候你得確認:「這功能會影響到後端嗎?需要修改 API 嗎?」「這會不會影響現在的 UI 設計?」「會不會讓使用者體驗變得更複雜?」💡 前端 + PM = 確保開發出來的功能,真的是「使用者需要的」! 4. 測試工程師(QA, Quality Assurance)👉 負責測試系統,確保功能正常、不出 Bug合作範例:你開發完「應徵按鈕」,但 QA 測試時發現:BUG 1: 在 iPhone 上點擊按鈕沒反應?BUG 2: 送出履歷後沒有顯示成功提示?BUG 3: 按太快的話會連送兩次履歷?💡 前端 + QA = 確保使用者「真的能順利使用」功能! 5. 數據分析師(Data Analyst)👉 負責分析使用者行為,讓前端能做出更好的優化合作範例:你做了一個「首頁推薦職缺」功能,但數據分析師告訴你:「這個區塊的點擊率只有 5%!」 → 代表 UI 可能需要調整「使用者停留時間太短」 → 可能要加上動畫或更清楚的標題「A/B 測試顯示紅色按鈕比藍色好」 → 你需要調整設計💡 前端 + 數據分析師 = 讓 UI/UX 變得更直覺、更有效! 6. 運維/系統工程師(DevOps / SRE)👉 負責網站伺服器的運行與最佳化合作範例:你的前端代碼已經寫好了,現在要部署到正式環境可能遇到的問題:網頁載入速度太慢? → DevOps 可能會幫你設定 CDN 加速按鈕點擊後沒反應? → 可能是伺服器資源不足,需擴充某些用戶看不到最新版本? → DevOps 需要清理快取💡 前端 + DevOps = 確保你的程式能「穩定、安全」地運行! 夥伴主要合作內容影響前端的地方後端工程師提供 API,讓前端可以拿到資料決定資料怎麼傳遞UI/UX 設計師設計畫面,確保用戶體驗影響網頁排版、按鈕設計產品經理(PM)決定功能需求與優先順序決定要做什麼、怎麼做測試工程師(QA)測試功能,找出 Bug確保程式正常運行數據分析師提供使用者數據,幫助優化 UI影響 UI 設計與功能調整運維/系統工程師(DevOps)負責部署、效能優化確保網站運行順暢前端工程師的合作夥伴
【104職場力】

如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略

你是否想轉職成為後端工程師,打造更穩定、具成長性的技術職涯?無論你是剛開始學習程式語言的新手,或正在尋找明確學習方向的職場工作者,這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作,你將更有信心地踏入後端領域,成為職場中真正被需要的技術人才。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處?掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處? 🎯 後端工程師工作內容 後端工程師(Backend Engineer)主要負責伺服器端的邏輯開發,包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互,並提供穩定的數據與服務。 🎯相近職類比較:DevOps、全端、前端、後端工程師差別 職位主要負責技術負責範圍後端工程師(Backend Engineer)伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理,確保前端能夠存取正確的資料前端工程師(Frontend Engineer)HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計,開發與使用者互動的前端界面全端工程師(Full Stack Engineer)前端 + 後端技術能獨立開發完整應用,涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師(DevOps Engineer)Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護,提升開發效率 🎯 為什麼選擇後端開發? 後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域,適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入: 就業市場穩定成長:隨著數位化轉型普及,後端開發職缺在各行各業皆有需求,從新創到大型企業都有穩定徵才。 強調邏輯與架構設計:後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等,適合喜歡系統設計與架構思考的人。 職涯彈性大:從初階後端工程師到系統架構師,甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。 遠端與自由接案機會多:後端開發技能通用性高,較容易接國際案或轉為遠距工作者。 AI 與資料應用的基礎:資料庫管理、API 串接、運算效能等能力,也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。 🎯 誰適合轉職後端工程師? 後端開發適合各類背景者,關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入: ✅ 設計/前端背景:具備良好使用者體驗與前端邏輯,轉後端可成為 Full-Stack 工程師,提升職涯彈性。 ✅ 商管背景:邏輯能力佳且理解商業流程,適合轉後端結合業務邏輯,強化企業系統開發應用。 ✅ 理工背景(如物理、數學):邏輯與抽象能力強,容易掌握資料結構與演算法,是進入後端的優勢群體。 ✅ 非資訊領域自學者:只要有堅強動機與自律力,透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。 ✅ 現職 IT 工程師(如測試、維運):已具備技術背景,轉入開發領域有明顯加速效益。 ✅ 資料分析師:熟悉資料處理與 Python,轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。 掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭 後端工程師技能、工具分類表 語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL(PostgreSQL / MySQL)資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL(MongoDB / Redis)基本資料模型設計身分驗證(JWT / OAuth)API 文件設計(Swagger)*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構(CAP / CQRS / Event Sourcing)Kubernetes、服務網格(Service Mesh)監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP)*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗(如 Hackathon)*AWS Certified DevOps Engineer*CKA(Kubernetes Administrator)▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 後端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) 🔰 初學者階段(0–6 個月) ✅ 目標:熟悉基礎程式語言與網路知識,能夠開發基本 API。 📌 學習內容: 選一門後端語言(Python / JavaScript / Java):選一門主流語言打好程式基礎,進入開發世界。 Git 與版本控制(GitHub / GitLab):讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。 理解網路基礎與 HTTP 協議:理解網站如何運作與資料如何傳輸。 SQL 資料庫(PostgreSQL / MySQL):學習資料查詢語言,管理網站背後的資料。 REST API 開發:學習建立網頁服務的後端接口。 Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 📌 AI 工具應用: ChatGPT 協助語法學習與除錯:快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。 GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼:協助補上程式片段。 📌 備選學習: Go 語言:效率高但語法嚴謹,對初學者略具挑戰。 Node.js(JavaScript 後端):若未來想走全端路線可以學。 ✅ 適合考取的證照: Python 程式設計證照(PCAP) ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證 Oracle MySQL Database Developer AWS Certified Cloud Practitioner(雲端基礎,有助於未來學 DevOps) [course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1] [course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1] 🚀 中階階段(6–12 個月) ✅ 目標:熟悉進階 API 設計、資料庫優化,學習 DevOps 工具。 📌 學習內容: 學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) :掌握常用的後端框架。 身份驗證與授權(JWT、OAuth):幫使用者安全登入,讓資料不被偷看。 NoSQL 資料庫(MongoDB、Redis):適合儲存彈性格式的資料或快取機制。 Docker 容器化:讓你的程式「打包好、帶著走」。 CI/CD 自動部署(GitHub Actions):程式更新後自動上線,省時又省心。 📌 AI 工具應用: 使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置:不懂也能靠 AI 輔助上手。 協助設計 API 架構與資料庫 schema:加速設計與重構過程。 📌 備選學習: GraphQL:適合複雜資料查詢,但非所有團隊使用。 gRPC:適合內部高效通訊場景,小型專案可暫不碰。 Jenkins(較舊型 CI/CD 工具):學習成本高,可視需求使用。 HATEOAS(超媒體 API):學術價值高,實務上較少見。 ✅ 適合考取的證照: MongoDB Developer Certification Docker Certified Associate (DCA) Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) HashiCorp Terraform Associate(如學有餘力涉略基礎 IaC) [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 進階階段(12 個月以上) ✅ 目標:學習架構設計,提升可擴展性與效能。 📌 學習內容: 微服務架構(CAP 理論、CQRS、Event Sourcing):學會如何將大系統拆小管理,處理資料一致性問題。 Kubernetes 與服務網格(如 Istio):讓多個服務能自動部署與協調運作。 高效能資料庫設計與分片策略:設計能承受高流量的資料系統。 系統監控與安全性實踐(如 Prometheus、Grafana):確保系統穩定、安全運作。 📌 AI 工具應用: AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖:快速理解與部署分散式架構。 系統瓶頸分析助手:用 AI 分析 log 或效能資料,加快除錯與優化。 📌 備選學習: Istio 等 Service Mesh 工具:適合大型微服務團隊,維護成本高。 Event Sourcing:較進階模式,建議有實務需求時再深入。 ✅ 適合考取的證照: Certified Kubernetes Administrator (CKA) AWS Certified Solutions Architect – Associate Google Cloud Professional Cloud Architect DevOps Engineer Professional(AWS / Azure) [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業|前後端整合開發與應用' amount=1] 5個後端工程師應具備的軟技能特質: 邏輯思維與問題解決能力 能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯,並針對錯誤快速找到根本原因。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 溝通與跨部門協作能力 後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作,良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 學習與自我成長動能 後端技術(如框架、資料庫、API標準)快速演進,必須持續學習與更新知識。 細心與責任感 後端處理大量資料及邏輯,細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。 時間管理與自我管理能力 在遠端工作日益普遍的環境下,自律與時程安排變得尤為重要。 轉職後端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略 轉職或初學後端工程,建議採取階段式、任務導向的學習策略,以下列點歸納: 設定明確學習階段:分為基礎語言(如 Python/JavaScript)、資料庫應用、框架學習(如 Django、Node.js)、部署維運。 專案導向學習:每學完一個階段,就進行小型專案驗證所學,例如 Todo List、部落格、會員系統等。 培養問題解決能力:鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT,建立獨立解決 bug 的習慣。 學習版本控制與團隊協作:掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD,增加求職競爭力。 善用 AI 工具輔助學習:例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。 參與社群與實戰活動:參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案,強化實務經驗與人脈。 建立個人學習履歷:記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。 🎯 不同領域的客製化學習策略對照表 學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗,參與社群或實習累積履歷非資訊理工(如數學、物理)邏輯與數學能力強,適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用,透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯,轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手,逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強,善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言(如 Python)為起點,結合專案題材(如 CRM、報表系統)學習效果更佳在職 IT 工程師(測試、維運)已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習,搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言(如 Python)、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧,從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入 後端工程師薪資行情與職涯發展 後端工程師薪資概況 📌台灣後端工程師薪資 初階(3年以下經驗):月均薪約6.2萬。 中階(3- 5年經驗):月均薪約 6.5 萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約7.3萬。(以上資料來源:104薪資情報) 📌影響薪資的因素 技術棧與專精程度熟悉高效能架構(如微服務、分散式系統)、熱門語言(如 Go、Rust)、或 DevOps/雲端技能者,薪資會更高。 產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。 作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。 證照與專業認證(如 AWS Certified、Kubernetes、GCP)對某些企業或外商來說是加分項。 英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞,也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。 英文能力 - 線上免費檢測 後端工程師的職涯發展路徑 🔵 技術專精路線(Individual Contributor / IC Path) 從「後端工程師」起步,專注於技術深度與系統設計,逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。 ▶ 初階 / 中階後端工程師(Backend Engineer) 負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。 ▶ 資深後端工程師(Senior Backend Engineer) 擁有跨模組開發與維護經驗,熟悉系統效能優化、API 設計規範。 ✳️ 學習前端技術 → 全端工程師(Full-Stack Engineer) 技能補充: React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。 應用情境: 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。 ✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師(Software/System Architect) 技能補充: 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性(Observability)。 應用情境: 適用於中大型系統升級或技術重構專案。 ✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師(DevOps Engineer) 技能補充: GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。 應用情境:經由緊密的開發+運營合作,使企業更高效推出高品質產品。  ▶ 全端工程師(Full-Stack Engineer) 獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。 ▶ 系統架構師(System Architect) 負責設計全系統技術藍圖,定義模組邊界、資料流設計與技術選型。 ✳️ 進階發展  → 技術總監 / Technical Director 職責: 統籌技術方向,領導技術專案與架構決策,跨部門協作。 技能補充: 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。 ▶ DevOps 工程師(DevOps Engineer) 專精於部署、CI/CD、環境自動化。 ✳️ 進階發展  → 雲端工程師(Cloud Engineer) 職責: 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。 技能補充: 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術(如 K8s、Terraform)。 🟢 團隊管理路線(Team & People Management) 此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者,從帶小團隊到參與公司策略。 ▶ 後端 Team Lead / 技術主管 同時參與開發與團隊管理,負責人力分配、專案交付與人員指導。 技能補充: Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。 ▶ 技術經理(Engineering Manager) 管理多組技術團隊,協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。 負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。 ▶ 技術總監(Technical Director)或 VP of Engineering 結合技術與策略視角,影響公司中長期技術方向。 需要具備技術深度 + 商業理解力。 🟠 技術轉職/橫向拓展路線(Cross-functional Path) 探索其他工程領域,發揮後端背景延伸價值,適合追求多元發展者。 ▶ 資料工程師(Data Engineer) 優勢: 熟悉 API 設計&模組化架構:資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。 熟悉系統效能:幫助處理大規模資料運算與資源調度。 熟練程式語言(如 Python、Java):可快速上手資料工程工具 可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。 技能補充:  資料處理:Spark、Kafka、Airflow、dbt 資料庫:PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake 資料管線:ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構 編程與基礎統計:Python、SQL、資料品質檢查 職涯發展路徑流程圖 🔹 總結路徑圖說明 (起點) 後端工程師 │ ├── A. 學習前端 → 全端工程師 ├── B. 提升架構能力 → 系統架構師 │ └── 技術決策 → 技術總監 └── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師 └── 深入雲端架構 → 雲端工程師 哪些產業需要後端工程師? 後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」,以下是常見產業範疇: 📌電商與零售:處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技(FinTech):開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台:如論壇、影音平台、交友 App,後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務:提供線上系統給其他企業使用,如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸:如外送、倉儲、車隊派送,依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技:處理病例、預約、穿戴裝置資料等,需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業:遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統:如戶政、健保、交通資訊等數位服務。 後端工程師的挑戰與機會 🚀 6個常見的後端工程師挑戰 技術複雜度高:需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。 看不見的貢獻:成果不如前端「有畫面」,但卻是維運的關鍵,常常被低估。 資安責任重大:系統若當機、資料異常,後端通常是第一個要排解問題的人,需確保數據安全,防止攻擊與資料洩漏。 需快速跟上技術演進:如容器化(Docker)、微服務架構、雲端部署等都不斷更新 高效能與擴展性要求:需設計能夠處理大量請求的系統,確保穩定性與效能。 跨團隊協作:需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作,確保系統順利運行。 🌟 後端工程師4大機會 可轉職多種技術職:例如 DevOps、技術主管、架構師,或橫移到前端/全端。 全球需求穩定成長:任何需要「運作」的數位產品,都需要後端支撐。 遠端與海外機會多:因後端較少受地域限制,常見國際合作或海外招募。 進可攻、退可守:進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台,退可穩定就業於各類企業內部系統開發。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】・職涯規劃

想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析

越來越多企業投入數據分析領域,也讓資料工程師的職缺需求大增,根據104薪資情報網站,資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是資料工程師?需要哪些技能?資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成:4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情:掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑:邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師|資料科學家資料工程師的挑戰 什麼是資料工程師?需要哪些技能? 資料工程師工作內容 資料工程師又稱為數據工程師,主要工作內容是與數據相關的技術支援,建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理,確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。 延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班​ 資料工程師技能與工具能力分析 基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 1. 資料工程師基礎技能 資料工程師需熟悉網路爬蟲技術,精通Python與SQL語言,具備Java基礎能力,能有效處理ETL流程,管理資料庫,支援業務分析需求。 Python:常用於數據處理與自動化管道建設。 網路爬蟲:從網頁自動蒐集數據,將網頁數據轉換為可用的結構化格式 SQL(基礎):資料工程師必備技能,用於查詢與操作結構化數據。 Java:用於大數據處理框架(如Spark)的高效運算實現。 資料工程師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣     了解課程> 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣     了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣    了解課程> 線上 學程式也能很好玩:不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程> 延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學​👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門​👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 ETL網路爬蟲實戰技巧​👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇​ 2. 資料工程師核心技能 資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作,具備優化大型資料庫管理的能力,熟練運用雲端應用及大數據技術,專注於高效處理複雜數據流程。 R語言:常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言,適合進行各類數據處理與運算。 SQL進階/NoSQL:進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫(如 MySQL、PostgreSQL),還需熟悉 NoSQL 資料庫(如 MongoDB、Cassandra)以處理非結構化數據。 資料庫管理與建置:除了熟悉各種資料庫工具管理與操作,資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。 雲端應用能力:掌握雲端應用相關的技能,熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。 資料工程師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣 了解課程> 線上 教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣 了解課程> 線上 資料庫設計原理 2567人感興趣 了解課程> 線上 AWS雲端架構規劃|建置實務應用 3169人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討​👉 成為 AWS 達人第一步!打造你的第一個 AWS 架構!​👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展​👉 雲端資料工程師在職遠距班 3. 資料工程師進階技能與證照:資料探勘與雲端應用認證 資料探勘是從已知的數據中,挖掘數據背後的價值與趨勢,提供企業數據洞察報告。為此,資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術,搭配程式語言、機器學習模組(如:MLlib)及統計分析方法,將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。 Apache Spark:Spark是一個開源的大數據處理框架,支援多種程式語言和機器學習模組,能高效分析與挖掘大規模數據,是資料探勘不可或缺的強大系統。 雲端應用證照:資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性,例如Microsoft Azure相關認證,資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力,也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。 資料工程師進階工具認證課程推薦 線上 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣 了解課程> [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲:實務基礎入門篇​👉 Spark第二部曲: SQL輕鬆處理半結構化資料技巧​👉 Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰​👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略​👉 微軟 Azure|通關 AZ-104 認證攻略,邁向雲端 IT 管理之路​👉 AZ-204 認證攻略I從Azure著手雲端開發解決方案​👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理​ 資料工程師軟技能養成:4大特質有助職涯發展更順利 1. 溝通與跨部門協作能力: 資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作,清晰表達技術需求與限制,確保數據管道設計與業務目標一致,並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。 2. 問題解決與批判性思維: 在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時,資料工程師需具備冷靜分析的能力,快速定位問題根源,提出創新解決方案,並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。 3. 時間管理與專案執行能力: 面對多項並行任務與緊迫期限,資料工程師需能有效規劃工作進度,分配資源,確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成,提升團隊交付成果。 4. 持續學習與技術適應能力: 資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術,快速掌握業界趨勢,適應大數據與人工智慧時代的變化,確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。 資料工程師薪水行情:掌握技術專長是加薪關鍵 隨著大數據與人工智慧的快速發展,資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色,但影響薪資的關鍵,往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。 1. 台灣資料工程師薪資範圍 初階(3年以下經驗):月均薪約5.9萬。 中階(3-5年經驗):月均薪約 6.4萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約6.6萬。(以上資料來源:104薪資情報) 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵 掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵:熟悉大數據工具(如Spark)及雲端平台(如AWS、Azure)是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加,具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。 程式語言與專業認證提升競爭力:Python與SQL是基礎技能,而掌握Java、R語言及進階資料庫技術(如NoSQL)能顯著提高薪資。此外,取得AWS、Azure等專業認證,能彰顯技術專業性,是升職與加薪的重要籌碼。 資料工程師職涯路徑:邁向高階技術職的進階指南 資料工程師需要強大的技術專才,在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值,建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道,優化現有技能,就有機會轉往更高階技術職務,實現職涯進階與薪資提升,資料工程師職涯路徑發展如下: 1. 軟體工程師 資料工程師轉職軟體工程師,除了程式開發與現有數據基礎專業上,擴充軟體開發能力,技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。 技能需求:需掌握多樣化技術,精通主流程式語言如Java、C++;熟悉相關框架(如Spring、Node.js、React);具備系統設計能力;掌握版本控制工具如Git,並適應敏捷開發流程;能進行自動化測試以確保軟體品質。此外,基礎前端開發技術(HTML、CSS、JavaScript)與實務經驗(如參與開源專案或個人作品集)也是必要條件,以全面應對軟體開發需求。 學習指南:前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 2. 數據分析師 位於同樣的數據產業鏈中,資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力,熟悉各種報表可視化工具與分析方法,以深度挖掘數據製作洞悉報告。 技能需求:屬於後段數據資料庫建置的資料工程師,在轉職前線的數據分析師,需要更深度與產品、業務單位溝通,了解組織需求,並在已具備數據專業技術的前提下,需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化,掌握統計學基礎與分析方法(回歸分析、A/B測試)。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。 學習指南:數據分析師學習地圖 課程推薦:數位分析師入門實戰 3. 演算法工程師|資料科學家 就分工而言,資料工程師搭建數據管道,確保數據準確、安全、流向正確位置;演算法工程師專注於開發演算法或模型,處理數據並生成有用的輸出(如預測、推薦結果);資料科學家分析數據與模型效果,找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同,資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。 演算法工程師:高效演算法工具的製造者,著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言,並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架,用於開發與訓練模型。 AI 資料科學家:透過數據模型分析、預測,並透過不斷驗證與統計分析能力,監控並優化數據模型結果提出精準分析。 課程推薦:AI資料科學家全方位學程班 資料工程師的挑戰 數據處理最大的挑戰,就是保持數據的一致性,這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容,尤其在時間壓力之後,必須處理包括數據的異常與缺失,數據清洗與校正等。因此,資料工程師必須有對數據工具的熟悉度,以及知道如何高效處理大數據需求的能力。 除了技術層面,隨著技術的快速更新,資料工程師需要不斷學習新工具與技術,如雲端平台和大數據框架,充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此,面對多方面的挑戰,具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力,才能滿足不斷變化的業務需求。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']
【104職場力】・數據分析

產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 

產品經理是一個融合創新、邏輯與溝通的角色。隨著數位化加速,產品思維逐漸成為組織決策的核心。從技術團隊、設計部門到商業營運,產品經理肩負整合多方資源、定義方向並推動產品落地的關鍵任務。  本篇產品經理學習地圖(上):技能養成篇,將協助轉職者認識『從入門建構產品基礎思維』到中階『掌握用戶洞察與功能實作』,最終能『獨立推動策略規劃與跨部門協作』的相關職業技能,依循學習路徑,逐步成為具影響力的產品專案執行者! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 產品經理是誰?為何成為熱門職業?  產品經理工作內容 產品經理與相近職類比較表 為什麼選擇產品經理? 誰適合轉職產品經理? 掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 產品經理技能 × 學習階段 對照表格 產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具) 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理是誰?為何成為熱門職業?   產品經理工作內容  產品經理(Product Manager)負責定義產品要解決的問題,並與設計、工程、行銷等部門協作推動產品從構想到落地。其核心職責包含:  需求探索:透過用戶訪談、行為數據、回饋收集等方式,洞察真實需求。  功能規劃:撰寫 PRD、制定功能優先順序、評估 MVP 可行性。  專案推進:主持日常開發流程,跨部門協調資源,確保開發進度與品質。  成果驗證:追蹤產品指標(如留存率、轉換率),進行 A/B 測試與功能優化。  策略規劃:參與產品路線圖規劃,制定中長期產品方向與營收目標。  產品經理既是產品成功的推動者,也是用戶價值的守門人。其價值在於將「使用者需求 × 商業機會 × 技術可行性」三者整合為具體可執行的產品方案。  產品經理與相近職類比較表  職位 關注重點 負責內容 常見產業 產品經理(Product Manager)使用者 + 商業價值 規劃產品功能與開發節奏 科技、電商、金融、SaaS 等 專案經理 (Project Manager) 進度與成本控制 控管時程、資源、人員配置 各類型專案導向型公司 UI/UX 設計師 使用者體驗 介面設計、動線、視覺規劃 軟體、行銷、遊戲、EdTech 等 資料分析師 數據洞察 分析用戶行為、產品數據、A/B 測試 金融、零售、科技、行銷  為什麼選擇產品經理?  📈 發展潛力大|未來產業的中樞角色  不論是新創公司還是科技巨頭,產品導向已成為企業競爭的關鍵思維。  有產品就有需求,有需求就需要 PM——從 AI、SaaS、電商到 FinTech,每個行業都需要懂得「整合價值」的人。  企業不再只需要「能執行的專業者」,而是需要「能定義方向、驅動成長」的產品領導者。  🛠️能力多元|最全面的跨域訓練場  產品經理是一個訓練全腦能力的職業:👉 左腦要有邏輯與分析能力(數據、商業)👉 右腦要能發想與感知使用者(設計、體驗)👉 兩者還要能與技術部門深度協作(開發、工程)  在角色中將學會「如何說服利害關係人」「如何觀察用戶行為」「如何評估一個功能是否值得投資」,這些都是未來每一份高階職位都會需要的綜合實力。  🚀 成長彈性高|跨域轉換與職涯彈跳力強  PM 的角色可以橫跨不同產業與職能,時常需要與工程或設計專業職能有效通協作。是「所有關鍵決策職位的預備場」。  許多優秀的 PM 在職涯中轉職為:  創業者(Founder / Co-founder)  使用者體驗設計師(UX Designer)  數據分析師(Product Data Analyst)  成為產品主管、策略顧問,甚至進入 CPO、COO 等管理層  誰適合轉職產品經理?  🎓 1. 無產品背景但熱愛創新、解決問題者  你喜歡觀察生活問題、總是腦中浮現「這東西為什麼不能這樣改?」  從 side project 開始,就是最好的敲門磚。  無需程式背景,只要有邏輯、有使用者觀點,PM 是歡迎非典型背景者的職位。  💻 2. 工程師背景者  想脫離單純執行任務的角色,希望參與更多「要做什麼」的決策討論  PM 是讓工程師走向策略與產品領導的黃金道路。  技術理解力會讓你在 PM 角色上如虎添翼。  🎨 3. 設計師 / UX 專業者  有同理心、有用戶感知力的設計師,適合轉向更有產品話語權的角色。  讓你從 UI/UX 執行者,變成「產品體驗的主導者」。  許多產品團隊喜歡擁有設計底子的 PM,因為他們更懂體驗與細節。  📢 4. 商業 / 行銷 / 業務人員  熟悉市場與用戶痛點,對產品的商業價值有敏銳觀察  補足產品開發語言與邏輯,就能駕馭市場與產品之間的橋樑位置。  掌握產品經理的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能  產品經理技能 × 學習階段 對照表格   🧩 產品規劃與需求管理 📊 數據分析與驗證能力 🎨 戶體驗與設計思維 🤝跨部門協作與專案推進 基礎 - 撰寫 User Story、建立 Persona - 初步撰寫 PRD、功能清單 - 認識基本產品指標(DAU、MAU、CTR) - 初步理解 A/B 測試、使用 Google Analytics - 繪製使用者旅程圖、UX Flow - 使用 Figma 建立簡易原型 - 熟悉 Notion / Trello 等任務管理工具 - 學習基本會議記錄與任務追蹤方式 核心 - MVP 規劃、功能優先排序(RICE、Kano) - 撰寫完整 PRD、維護 Roadmap - 使用 Mixpanel / Amplitude 追蹤行為流 - 設計驗證機制(Cohort、Retention、轉換率分析) - 熟悉設計思考流程(Design Thinking) - 與設計師協作建立 Wireframe 與可用性測試 - 使用 Jira / Asana 進行敏捷開發任務管理 - 主持 Stand-up / Sprint Review / Retro 會議 進階 - 多模組產品整合與平台化思維 - 建立產品 KPI 指標並追蹤成效 - 設計數據導向決策邏輯 - 與資料分析師共構儀表板、做策略調整 - 優化使用者體驗,結合數據與測試結果反覆調整設計- 規劃用戶測試場景、引導焦點訪談 - 建立跨部門溝通 SOP 與產品知識共享 Wiki - 作為 PM Leader 引導 Junior PM、推進跨部門專案 認證 - CSPO(Scrum Product Owner)- Pragmatic PM 認證 - Google Analytics 證照- Mixpanel / Looker Studio 認證 - Google UX Design 認證- Nielsen Norman UX 課程 - PMP 專案管理師- CSM(Scrum Master 認證)  產品經理學習地圖與路徑(搭配AI工具)  🟢 第一階段:新手 PM 入門(0~6 個月)  ✅ 目標:建立基礎產品思維與跨部門語言,從具體產出中培養使用者理解與任務邏輯。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:初步理解產品與市場的關係(例如:Who / Why)  【找出使用者需求】:撰寫 User Story、建立 Persona、使用者旅程圖  【設計思考】:練習 Wireframe / Wireflow 製作,視覺化想法  撰寫簡易 PRD:說明做什麼與為什麼  學會製作 UAT(功能性測試 / 反向測試等)  建立會議紀錄與議題追蹤清單,強化任務邏輯與流程觀  📌 AI 工具應用:  ChatGPT / Claude:生成 User Story、用戶情境模擬  Uizard / Figma AI:快速建立原型畫面與 Wireframe  Notion AI:整理任務、產出會議紀錄與需求清單  📌 備選學習:  學習基礎專案管理(甘特圖、排程、進度跟催)  練習回報 bug 與測試報告,建立與工程團隊語言  閱讀《Inspired》、《Lean UX》理解產品角色的多重任務  [course_plugin title='產品經理入門課程' keyword='PM產品經理|入門致勝攻略:打造最強怪物新人的實戰課|104獨家線上課' amount=1] 🟡 第二階段:中階 PM 成長(6~18 個月)  ✅ 目標:獨立負責一個產品模組,深化市場洞察與優先排序邏輯,開始建立產品成果思維。  📌 學習內容:  【產品市場機會】:進行競品研究、定位圖、SWOT 分析  【使用者需求】:進階訪談技巧、使用者回饋整理、Cohort 分析  【提出解決方案】:撰寫完整 PRD、定義功能 MVP、排定開發優先順序(RICE、Kano)  【產品企劃框架】:建立產品 Roadmap,依驗證結果動態調整  專案協調與跨部門簡報報告  主持 Scrum、Sprint Review 等會議,培養團隊推進力  📌 AI 工具應用:  Miro AI:協助需求 Mapping、建立 Feature Map  Amplitude / Mixpanel + AI plugins:用於用戶行為與留存分析  Jira AI / Linear AI:協助排程與任務追蹤自動化  ChatGPT:產出會議簡報、功能拆解與優先順序建議  📌 備選學習:  與工程師深度對話 API 邏輯與限制(建立技術思維)  學習使用 A/B 測試平台與分析資料結果  與設計師協作,規劃 Usability Test 測試流程  [course_plugin title='資料分析相關課程' keyword='用AI+Google Sheet建立自動化工具,打造你的業績成長引擎|104獨家' amount=1] 🔴 第三階段:資深 PM 精進(18~36 個月)  ✅ 目標:制定產品策略與願景、帶領多模組團隊與跨部門合作,具備從數據到決策的整體能力。  📌 學習內容:  【產品企劃框架】:建立成果導向型 Roadmap,結合營運目標與客戶反饋  【有效提案法】:提案簡報、策略 Buy-in、利益關係人對齊溝通(尤其是非 PM 部門)  【提出解決方案】:設計產品 KPI(DAU、留存、LTV、NSM)  【產品驗證與迭代】:產品指標監控 → 分析迭代邏輯 → 反饋進 Roadmap  建立跨部門合作 SOP、主持策略規劃會議  設計產品願景,指導 Junior PM 並進行 Mentor / Review  📌 AI 工具應用:  Power BI / Looker Studio + GPT Plugin:產出決策儀表板、進行策略預測模擬  Notion AI:整理策略紀錄、文件管理、產品 Wiki 協作  ChatGPT / Claude:撰寫產品願景草案、跨部門溝通稿  Suno / Gamma AI:製作產品簡報、提案影片輔助  📌 備選學習:  學習產品組合管理(Product Portfolio)  熟悉商業模型設計與利潤預測(可使用 Business Model Canvas)  進階使用 AI 作為產品功能的一環(如設計 AI Prompt 功能、智能推薦引擎)  [course_plugin title='產品經理實戰課程' keyword='第7屆產品經理學習營' amount=2] 成為產品經理應具備的軟技能  產品經理的成功關鍵往往不在工具,而在於這些關鍵軟實力的「日常實踐力」:  溝通協調能力  與設計、工程、商業部門建立共識  化繁為簡、拆解問題並說服他人  優先排序與決策力  在時間與資源有限下做出取捨  擁有面對模糊需求時的清晰邏輯  系統性思考能力  看見整體產品架構與模組邏輯  能理解「做這件事對誰有價值?」  同理心與觀察力  從用戶視角出發洞察潛在問題  不被表層需求誤導  學習力與適應力  快速吸收新工具、新領域知識(如 AI、資料分析)  面對變動保持彈性與專業判斷  繼續閱讀 【產品經理 - 學習地圖(下):職涯精進篇】  [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=產品經理&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀: PM「產品經理」和「專案經理」差在哪?盤點工作內容及PM技能樹 PM工作內容做什麼?產品企劃/產品經理薪資待遇、履歷面試總整理|精選工作機會 PM意思有不只3種可能!為何PM工作職缺只會愈來愈多?哪種PM最熱門? 轉職PM不撞牆!從0學會提案,產品經理學習營揭3大挑戰|商業思維學院
【104職場力】・職涯規劃

7個挑選 HRM人資系統的評估指南,教你如何跟老闆溝通採購,系統檢核表免費下載|104 人資學院

又到了Q4,公司明年要編制人力資源系統預算,需要比較市面上各家系統的優缺點與收費,提出更適合公司的採購建議。身為專案負責人的 HR,知道中大型企業所需的人資系統該怎麼挑嗎?又該如何跟老闆溝通說明?由資深導入顧問歸納的 7 大關鍵一一 Check,評估系統其實並不難 (文內提供系統檢核表) 文/104人資學院 本文導覽(點選連結可快速跳至該章節閱讀) 廠商體質:人資背景為優先 系統架構與功能:考量未來發展,需全方位評估 整合與串接:HRM 為地基,連接更多企業管理系統 機敏資料加密:避免維修等原因,導致薪資情報洩漏 流程標準化:從評估、導入到教育 售後服務:因注意系統維護、版更、危機處理的應對方式 如何跟老闆溝通說明?(範例下載) 下載系統檢核表 直接下載系統檢核表 一、廠商體質:具備在地人資背景為首選,更能瞭解產業行規,並能協助優化公司作業流程 在挑選中大型企業使用的人資系統時,除了系統功能、業界評價等,有什麼是優先考量的項目呢?具備「人資背景」應為重要關鍵。為什麼具備人資背景很重要? 千人電子製造業人資經理:「曾經選了沒有相關經驗的廠商,結果導入過程很痛苦,變成自己要一直教廠商該產業的人事規則 ...」 以中大型製造業為例,電子製造業非常在意差勤管理,需找到一套能支持龐大員工人數、輪班班別複雜、跨廠區支援協作等需求的系統,這時候如果不熟悉相關產業的系統商,可能會在系統 Demo 時頻頻點頭說承諾自己能做到,而導入過程 HR 要除了得提出自己企業的需求外,還得不斷提醒勞動法規、變形工時等規則。不僅造成拉長系統上線時程,如果沒有選對廠商,在未來上線後系統用戶自己也會很辛苦,勞動法規變動時也皆需自己提出修改方向,反而造成企業維護困難。 除此之外,超過 100 位員工的中大型企業,其組織流程往往複雜、調整時需要溝通與牽涉的部門眾多,難以透過系統工具即可優化流程、制度、規範,這時候選擇具備人資知識背景的系統商更為重要。 輔佐中大型企業的系統廠商,不單單只是提供系統工具,應具備能一眼看出企業採納的作業流程的利弊,從流程改善提供建議,提出更利於企業人事管理的解決方案。以 104 為例,104人資系統的顧問團隊,具備 18 年以上的導入經驗,能協助企業在汰換人資系統期間,順勢重新整理企業組織架構、梳理 HR 部門作業流程,也同時優化全體員工的行政效率。這類型的廠商對客戶的協助才是更具有價值與效益。 二、系統架構需完善:系統不全面,導入後更累!評估中大型企業的 HRM,功能必須全方位 在挑選中大型企業使用的人資系統時,HR 可能會很困惑,市面上那麼多系統,哪一種更適合我們公司呢?基本上可從系統形式—雲代管(104獨有)、雲端SaaS、地端版來分。而104人資系統三種方案兼具,企業可依照需求自行選擇,或是由專案顧問協助評估。 系統形式地端建置軟體雲端軟體特點系統建置在公司內部之硬體設備,利用網路區隔,可在公司內部網路獨立運作。隨時隨地遠端存取、即時更新、彈性調整容量和資源。系統架構伺服器由企業自行管理,若IT、資安、機房部門建置完善,資料洩漏風險較低 。無需機房與設備維護。以104為例,採用國際領導品牌AWS,資安機制領先業界整合與介接開放客製與跨系統介接 ,適合中大型企業客製使用。若為公有雲,較無法客製與介接;若為私有雲,可選擇客製,並開放API及SSO串接各大系統。收費方式多為買斷形式。依照需求,104人資系統使用人數甚至可無上限。若為公有雲,多為訂閱形式,依照人頭數收費;若為私有雲,訂閱、買斷形式皆可,依照規模收費適合規模中大型企業,組織架構複雜的集團式企業若為公有雲,適合 100 人以下,人事規則簡易的中小型企業;私有雲則適合100人以上,人事管理複雜的中大型企業。資料整理:104人資學院 由圖表上可以看到,在評估中大型企業使用的 HRM,如能量身打造一定是最符合企業需求。但在預算有限、上線時程的壓力下,從零打造的純客製系統無非拉長評估、導入時間,系統的客製費用也嚇到不少企業主,認定「客製」=「昂貴」。但其實還有一種「套裝型」、「模組型」的人資系統,以多種功能模組、可拼裝、可接受部分客製為優勢,在有 HRM 基礎建設下開放客製,反而更適合人數正在擴編的企業,並跟隨企業需求隨時擴充。 但在找尋這類的系統時,還是需注意功能是否完整、能支持人力資源的規劃。 跨國汽車經銷大廠 HR:「過往經驗告訴我,系統功能全客製的作法未必較好,部份流程配合系統及人資作業實務會更理想、更貼近公司期待。」 一般來說 3~5年公司會考慮替換新的 HRM 系統,而 HR 在評估系統時,可以先考量這 5 年間有哪些會是企業需要發展的重點需求。以下提供除了系統功能外,中大型公司常見的 HRM 需求: 履歷串接:更多的職缺數、更多的履歷量,系統要能介接人力銀行履歷資料 資源擴充:企業未來人資發展策略如 HRD,或是有 EIP 或其他產品需求,是否能擴充相關需求 人資相關報表:通過人力資源報表,向各部門主管展示人員管理相關數據 有些 ERP 系統也會提供簡易的 HRM 功能,我們建議中大型規模的企業因優先考量專業的 HRM 系統,除了更符合各產業的人事行規與需求外,更支持中大型企業的未來發展性,以免系統跟不上企業的人力資源規劃,沒用幾年又需要找一套新系統來取代,占用 IT、總務、預算資源,適應新系統的學習成本也讓 HR 心力交瘁。 三、HRM 是企業管理地基,應能將現有系統一併整合與串接 管理中大型企業的人資系統時,HR 應該常被跨部門同仁詢問,HRM 可以用綁定企業其他系統的帳號嗎?可以整合公司原先有的 EIP 系統嗎... 這些系統整合的需求,在公司規模到達一定的人數,如果不同系統間都資料都需重新建置、每個新系統導入後都要註冊一次,一定會造成企業員工很大的困擾與反感。所以最好的做法是提前布局,評估系統時就該找能跨系統整合、串接的 HRM 系統。 以 104 人資系統架構為範例 以批發零售業為例,如果為比較基本的出勤打卡整合可以先從門禁保全、POS 機、出勤管理、排班管理、打卡工具、薪資系統作進一步的整合。餐飲業員工可使用104人資系統完成排班,到班時使用門禁保全刷卡作為上下班打卡紀錄,如果遇到加班需求,需 POS 機登入登出資料佐證,HR 可在 HRM 的出勤管理同步打卡、加班資料,再結合薪資系統計算當月薪資。如果為較進階的需求,可透過結合 EIP 的人資系統,統一由單一帳號登入 CRM、ERP 輔助銷售與進存貨管理。 由於不同的產業有不同著重的功能需求,透過 HRM 作為人員管理的地基,充份整合 HRD、履歷等人力資源需求外,透過串接的跨平台系統,整合各產業工作需求( 會議室管理、倉庫管理、物流出貨管理等等),無需替換或導入全新的作業流程,也讓企業數位轉型的範疇更加完整。 四、首重資安!擔心駭客找漏洞或是IT維修時,員工薪資被看光光?機敏資料就該加密 過去曾有竹科企業 HR 和我們反應,公司為了避免員工被挖腳,或是薪資情報外洩,系統盡量由自己開發,或是特別選擇非雲端型系統,避免有任何外洩的風險。但有一次讓公司 IT 進行人事系統維修時,才發現員工資料沒有做加密,工程師輕易的就能瀏覽同事的薪資,或是通訊電話、地址等個資。 我們建議在在選擇 HR 系統時,一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施,機敏資料加密等方式。並且一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施,例如「如果系統要維修是你們的工程師協助嗎?」「那工程師維修的時候會看到哪些資料啊?」下方提供由 104 系統工程提出的系統安全基礎檢核: 內部主機資料交換全面採加密傳輸 維運人員採最小權限原則,僅允許使用者依工作職掌執行所需之授權存取 系統是否有身分驗證機制,密碼是否具較高安全規範與變更管理機制 建立電子資料安全管理機制,包含分級規則 資料新增修改刪除,皆可追朔操作者,並保存相關紀錄 更多系統資料安全檢核依據,請至文末下載 HRM 系統檢核表 而另一方面104資訊科技設有資安團隊,定期執行弱點掃描及源碼檢測,追蹤修補狀態,更為業界第一間獲得行動MAS標章,並同時榮獲多項資安獎項,以及獲得多重國際標準認證,包含 ISO/IEC 27001: 2013、BS 10012: 2017 及 ISO/IEC 29100: 2011 ,提供中大型成長中的企業最完善的資訊安全保障。 五、專業的系統商,導入流程與教育訓練都該標準化 評估 HR 系統時除了上述幾點外,導入流程也該是挑選的重點必要條件。 亞太區知名通訊商主管:「過去我們也曾兩次導入 HRM 系統,但皆並未導入成功,除了最終系統不符合需求外,混亂的導入流程、難以溝通的工程人員也讓我們很頭痛…」 以 104 人資系統導入流程為例,在接到客戶有系統需求時,團隊將進行制度訪談 (圖上橘色虛線部分),當顧問評估確認系統適用於企業後,才會進行下一階段的安裝與設定... 標準化專案式導入流程,讓 HR 方便與公司回報導入進度。 建議洽詢 HR 系統時,請廠商提供該系統的上線年限、導入成功率與續約率,並且在確認功能面符合公司需求後,請廠商提出一份導入流程計畫,審慎評估系統商的導入與教育訓練經驗。 六、售後別忽略,系統維護、版更、危機處理的應對方式都得納入考量 上述幾點都符合公司需求後,恭喜你系統成功上線基本上不會有問題。但付完錢後,系統不穩定、服務窗口也無法即時協助、員工反應很難用,反而造成 HR 更大的困擾... 電子供應鏈管理處資深經理:「我們與同業推薦104系統的原因是,即使系統一開始並非百分之百符合公司需求,但沒達到的部分會想辦法在版本更新時改善,後續服務也能得到適當的回應,採納我們的意見,服務方面才是我們更重視的…」 我們建議企業可以在系統導入過程中,觀察廠商的團隊素質,例如工程人員能否將工程面的知識轉化為人資夥伴能夠理解的用語;勞動法令相關知識是否足夠、客服的服務品質是否即時解決,無需再請 IT 人員協助。並請廠商提供版更流程、維修流程,事前評估售後的窗口服務時間、服務時效、諮詢費用等,讓系統用戶沒有後顧之憂。 而104人資系統團隊在計薪週期都會安排值班團隊,隨時協助解決遇到的問題及狀況,不用擔心找不到顧問或工程人員,HR可以更有效率完成計薪! 七、如何跟老闆溝通報告?抓到老闆想聽的重點! 當您利用系統檢核表收集完一輪廠商資訊之後,心中應該有屬意的廠商或是剩下2-3間比較,這時候最多人資擔心的就是要如何跟老闆報告,為何選擇這一間廠商?上述1-6點可以慢慢讓人資分析比較,但老闆沒有時間等人資一一說明,這也是我們時常被人資詢問的問題,該如何快速讓老闆抓住重點,理解廠商優勢呢?老闆最在乎的就是成本、效率與風險。與其一一拆解各種功能,不如讓老闆先知道你做足了功課,先進行一頁總結,再精簡扼要的提供佐證資訊。下方以原本沒有人資系統,最終選擇104人資系統買斷版為例:(範例下載) ▍原因說明:依照貴司採購人資系統後想解決的問題▍ 一頁總結:我們建議選擇104人資系統 原因:價格及維護成本合理、成長擴充無虞、預計提升50%行政效率、104公司財務穩健 ▍精簡說明: 功能符合:符合本公司人事管理流程,系統不斷優化,免費版更 金額費用:價格*元,維護費*% 相較B廠商價格低廉/相同,但功能、服務、及廠商背景為104勝出。費用優勢包含:免費版更及法令更新、人數成長擴充不額外收費、系統使用期間提供顧問諮詢服務、集團或關係企業多公司可一起使用。 ▍廠商優勢: 專業導入顧問陪跑,三個月快速上線。 品牌知名度高,系統穩定發展超過20年,客戶數多且服務口碑佳。 服務團隊資深且專業,人資系統導入經驗逾20年。 資安政策嚴謹,定期執行弱點掃描及源碼檢測。 可串接104人力銀行服務(VIP履歷、薪酬平台、LMS平台)及各種第三方系統(EIP/BPM/ERP等),且開放客製。 導入此系統,無需增加IT資源。 支援行動APP,員工使用方便。 提升50%以上行政效率,計薪時間、排班時間、考勤時間皆縮短。 104人資學院提供簡易的簡報提案範例,歡迎下載參考:簡報下載 以上簡報方向建議,讓老闆一次抓住重點與優勢,再附上您依照公司需求整理的系統比較表,讓老闆有時間時可以過目。但如果看完、比較完還是不清楚如何跟老闆說明,104的專案顧問都會依照每間公司不同需求來協助您! 最後除了上述7點外,104 顧問團隊更提供評估 HRM 系統檢核表(Checklist),方便 HR 與採購同仁於評估階段時一一檢核。 下載系統檢核表
【104職場力】・HR系統

你適合當PM嗎?解析產品經理必備3種特質與溝通心法

產品經理(PM)扮演產品關鍵的橋樑角色,不僅要看懂全局、擬定策略,更需要與設計師、工程師高效溝通,協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作?作者透過實務經驗分享,解析PM必備的3種核心特質,以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。 文/Michelle Chen(軟體業PM產品經理) 本文目錄:3個PM需要的核心特質(點擊可快速前往) 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行?特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通?PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review,問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子,於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事(撇除外在條件,像是workload、手上的案子、公司策略、主管等),過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索,是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢?今天整理3個我認為最核心的特質,分享給有興趣往PM產品經理發展,或還在思考自己到底適不適合的朋友參考! 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行? 作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人,需求從四面八方而來,每季的Product Roadmap規劃&執行,每月2~3次的Sprint(如果團隊跑Scrum),甚至每天的跨部門Support,PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸,任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下,能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對,懂得從任務海中抽身,避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象,換個方式來說就是:從整體,更高維度視角看待事情,而不是深陷於眼前的問題。 舉個例子來說,假設你是一位部門主管,你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離,你可以選擇臨時外聘人力,或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務,這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考,你會先退一步思考,這個專案的規劃是否合理,是否有可以簡化的部分,或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題,整個團隊的運行會變得更加順暢,也許就能如期完成專案。 全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」,而不是像在大魯閣打棒球一樣,只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源,不是只解決表面的問題。 找到問題後,接下來就要透過策略性規劃來實作,這時候一定要提到常見的80/20法則。 20%的因素,將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入,往往能帶來大部分的成果。 首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急,甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。 另外,作為產品的代言人,PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起(甚至延伸成一個epic);又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決,因此現階段可以忽略不做;又有哪些可能看似有問題,但其實是故意為之的機制。 有策略、有條理的安排團隊資源,聚焦在關鍵20%重要的問題上,可以讓團隊更有效率且優雅的工作。(非常重要,誰會想要每天灰頭土臉工作,你說是吧) 特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通? 有這個特質的PM絕對會是團隊的寶,而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發,用對方熟悉的用語溝通,不僅能提升理解效率,還能拉近彼此距離,建立良好互動。這有助於建立信任,讓未來的合作更順利愉快,形成正向循環,培養無敵默契。(每次遇到只是一兩句話一個眼神,團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思,就會覺得「哇,你們真的是神隊友,我好幸福啊!」) 這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向: PM與設計師溝通重點 重視使用者體驗(UX/UI):需要清楚描述使用者的需求(如果需要可以附上完整的user story),並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。 【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是:1.先點擊這個按鈕,2.展開選單,3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選,整個操作希望可以在3步內完成。」 特別注意!尊重設計師專業:作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師,請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面/流程畫出來而已,保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢! 【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面:「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊,其中A/B分類會另外連結到C/D頁面。這個主頁面的設計,希望能傳達出現代感,並保留畫面的簡潔性,方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格,但具體的顏色/圖標,分類呈現可以自由發揮。」 PM與前端工程師溝通重點 重視介面與互動:前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。 【溝通舉例】PM:「我們希望在報名頁面上,使用者可以看到所有場次,點擊後展開場次詳細資訊,並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師:「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援,可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM:「如果確實有這個問題,我們可以考慮用彈出popup的方式替代,重點是整體操作要流暢,並且能有效吸引用戶點擊報名。」 特別注意!技術可行性&永遠都要準備PlanB:有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM,一定要工程師們討論在技術上的可行,以及如果無法實現,可以被接受的PlanB是什麼,並從中找到最佳解決方案。 PM與後端工程師溝通重點 重視系統穩定性及資料處理:後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理,你需要清楚描述系統需求,並確保資料流(information flow)和功能邏輯的合理性。 【溝通舉例】PM:「我們需要建立一個數據報表,數據需要即時更新,並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師:「要實現即時更新可能會對系統造成壓力,特別是在高峰期,伺服器負載會增加,影響穩定性。」PM:「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point,在該時間點做一次性更新,確保穩定性以及更好管理系統負載。」 特別注意!具體明確制定規則:跟後端工程師討論事情一定要具體明確(制定出規則),不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例: 模糊的需求:「我們需要在用戶註冊時,先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置,夠強就讓他繼續註冊。」 ➞這時候工程師一定會問你:密碼強度怎麼樣算夠強?這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查? 明確的需求:「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字,則在用戶按下註冊時阻擋下一步,並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件,則允許用戶完成註冊。」 PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而,良好的溝通能力,尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式,針對不同情境調整思考重點,是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難,或是習慣從單一角度進行思考,那可能就不會那麼享受於PM的日常了。 特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 最後一點,「接受改變,且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整,甚至需要打掉重練的彈性?」是一個PM是否能樂在其工作中,蠻關鍵的特質。 有PM經驗的都知道(不管是Product or Project)都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎,產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整(例如AI的快速崛起)。對於比較不喜歡變化,或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人,做PM會比較辛苦(心裡苦的部分)。 No two days are the same for a product manager 如果看到上面這句話,你感到興奮,那恭喜你!你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣! 以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情,或是有時候真的工作壓力很大,但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格,希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。 (原文標題:你適合當產品經理嗎?3個PM需要的核心特質&性格解析) [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4'] [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
【104職場力】

破解穀倉效應:跨部門溝通與協作實戰—五星級飯店實例

文/勞動部勞動力發展署TTQS輔導顧問 陳雷 當五星級飯店遭遇跨部門運作挑戰,如何有效提升問題解析能力及跨部門溝通變得至關重要。在這場別開生面的企業內訓中,透過核心主題活動,幫助餐飲、客房、行銷等各部門主管辨識問題徵兆並進行預防性管理。藉由分組競賽和情境設計,各組成員展現專業,同時也揭示了「穀倉效應」對組織效率的影響。從活動中,不僅促成了彼此理解與交流,更顯著改善了內外部的合作氛圍。 上週我到一家五星級飯店進行了一場企業內訓,主題是關於問題解決與跨部門溝通。五星級飯店通常具備相當大的組織規模,所以在一開始的時候就透過窗口了解了一些主管在日常管理的痛點,以及過往培訓的問題等狀況,希望透過課程讓主管能夠學習問題發生的徵兆,進而提前介入,而非等到發生後再來處理,以及各部門間要如何提升溝通品質?此次培訓對象涵蓋了餐飲、客房、業務、行銷以及財務部等各重要部門的主管與核心成員。  在承接這個專案後,就在想要如何提升主管們的問題解析能力及突破各部門的隔閡?構思後決定以一個核心活動貫穿全場,用分組競賽、討論及各種情境設定,讓各組去執行工作任務及挑戰,學員可以在其中展現專業及經驗。  雖然是飯店業,課程剛開始時難免場面還是冷了點,運用分組破冰及活動說明,讓場面開始活絡起來,進入正題後,先從熱爐法則切入,讓學員了解問題的發生往往是從各種微小跡象反覆發生而最終發生最後變成災難,讓各組運用管理工具找出個案中的徵兆,並嘗試去解析發生的問題及提出預防措施,從而觀察到各組的成員不同往往造成解讀問題的角度差異,進而產生不同的結果。  再進一步討論後,就更清楚地展現了部門間的矛盾與隔閡。各部門雖然皆以企業整體利益為核心,但實際的工作績效指標卻往往是回到部門上,而且相互衝突。例如,行銷部的新活動推展,可能對餐飲部的成本產生壓力;而業務部為達成業績,提出的短期促銷活動,可能會讓房務部的人力配置產生巨大壓力。這種情況通常被稱為「穀倉效應」,也就是各部門如同獨立的穀倉,彼此之間資源獨立、溝通困難且目標不完全一致。這種效應不僅影響效率,更容易導致部門間的不信任與誤解。  在課程中,透過活動引導學員認識各部門的狀況,了解彼此的困難點與運作模式,進而提高跨部門的理解與意願。例如,行銷部門能理解餐飲部對於成本控制的考量及背負的營運目標,進而願意用心規畫符合餐飲部期望的行銷活動,而業務部再推出活動前,也會先與房務部門討論人力配置,以達到雙贏。  透過串聯整場課程的主題活動,讓各個主管在反覆執行競爭與合作的活動中,願意投入及更深層次的交流討論,讓參與者了解何謂企業營運指標,而且應該要公司的營運指標放在最前面,當各部門意識到他們真正的挑戰是市場上的競爭對手,而非內部的其他部門時,合作的動機與意願明顯提升,跨部門的溝通效率與氛圍也有了顯著改善。課程時間即將結束時,學員雖然期待下課,更期待公布團體活動競賽的結果,即使因為結算成績跟收尾活動而超過時間,仍無法降低他們的參與熱情,認真關注在眼前的任務及挑戰,對於企業來說,這不就是優質的員工行為展現嗎?  了解作者陳雷老師的相關課程 >> 超過5000+的HR都報名過的104人資學程!七大主題課程幫你系統化學習 >>   提升員工帶動企業的成長!最划算的教育訓練方案首選>> 企業內訓、公開班及線上課程需求,104人資市集最超值 >> 成為人資市集Line好友獲得最新課程優惠及免費講座資訊>> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息>>
【104職場力】・教育訓練

PM的隱性停滯:你是「救火型PM」還是「系統設計型PM」?

產品經理該如何避免陷入「雜務陷阱」與內耗?作者指出,能救火是能力,但一直救火是職涯陷阱!提供自我檢測、3種困境解析與PM行動指南,幫助PM從救火轉型為策略設計師。本文節錄自《泛 PM 職能的百萬年薪破關術》。 文/李星玟(Rafeni) 本文目錄(點擊可快速前往) 測驗: 你是「救火型PM」或「系統設計型PM」?PM隱性停滯3狀況:「一直救火」是職涯陷阱案例分析:其他PM如何擺脫救火模式?PM行動指南 :「救火隊長」到「產品戰略設計師」 我們在做產品經理,還是高級協調員?你在設計系統,還是在被組織設計? 許多PM一開始以為自己的工作是驅動產品成長,但做著做著,卻變成了解決團隊內部的大小問題,最終角色定位模糊。 PM變成了: 跨部門溝通的橋樑,但沒有決策權。 問題發生時,所有人都來找你,但沒有真正的權力推動變革。 自己明明很努力,但產品方向卻由別人主導。 這時候,PM會開始懷疑:我的價值到底是什麼?我真的在成長嗎?」 如果你發現自己陷入了「雜務陷阱」,那麼是時候重新審視你的職責與影響力了。這一節的目標,是幫助PM從被動「填補組織漏洞」,轉變為主動「設計更有效率的工作模式」,最後才有精力,重新找回職涯成長的動力。 測驗: 你是「救火型PM」或「系統設計型PM」? 這個測驗幫助你評估自己目前的工作模式,判斷你是「救火隊長」還是「系統設計者」。 測驗題目 請針對以下問題進行評分,0分(完全不符合)到5分(完全符合) 評分:0分(不符合)、1-2分(部分符合)、3-5分(完全符合) 問題我每天的工作內容大多是處理緊急問題,而不是規劃長期策略團隊遇到問題時,第一反應是來找我,而不是先嘗試自己解決我經常被臨時請求打斷,導致無法專心規劃產品方向公司的產品開發流程常常出現問題,但沒有人真正去優化它我的角色更像是「最後防線」,所有問題都需要我來處理 測驗結果解讀 總分0-6:你可能擁有「系統設計思維」,已經能夠讓團隊自主運作,減少救火工作的負擔。 總分7-15:你偶爾會陷入救火模式,但也有意識地在調整,應該進一步設計更好的機制。 總分16-25:你可能被救火型工作壓垮,建議立即改變你的工作模式,將重心轉向設計長期解決方案。 PM為何容易變成「救火型角色」?可能是因為你太有責任感,也可能是因為,你缺乏了系統設計思維。 PM隱性停滯3狀況:「一直救火」是職涯陷阱 小心!「能救火」是能力,但「一直救火」是職涯陷阱。 狀況1:PM在組織內的定位模糊,職責無限擴張 在一些公司,PM不只是產品負責人,還要處理開發管理、業務支援、客服應對,甚至是行政雜務。 工程團隊遇到問題,PM要來解決 產品需求變更,PM需要負責協調 上層要報告,PM要來整理數據 結果,PM變成了「補位型」角色,彌補組織內部的流程缺陷,但沒有真正推動產品價值。 狀況2:PM的影響力不足,只能負責「執行」而不是「定位方向」 如果PM沒有進入決策圈層,那麼他只能執行高層的決策,而不是參與決策本身。這導致PM變成了一個高級專案管理者,而不是產品策略制定者。 如果PM只是被動接受需求,那麼產品方向永遠是別人決定的。 如果PM總是在「應付變更」,而不是「制定策略」,那麼他只是流程管理者,而不是產品負責人。 狀況3:PM缺乏時間思考,只能不斷處理眼前的問題 當PM每天都在救火時,還有時間思考長期產品策略嗎? 產品方向的市場分析,沒時間做 用戶數據的深度洞察,沒時間看 更長遠的策略規劃,沒有空間推動 久而久之,PM變成了短期問題的處理機器,無法真正創造長期價值。 案例分析:其他PM如何擺脫救火模式? 【案例A】救火型PM的困境 「我每天的Slack都被大量@tag轟炸,工程師、設計師、業務團隊都來找我解決問題。我發現,我的時間全部被這些即時請求佔據,導致我沒辦法專心規劃長期產品策略⋯⋯」 問題根源: 團隊過度依賴PM,缺乏適當獨立決策的習慣與心態 缺乏標準流程,問題只能透過PM人工協調 解決方案: 設計FAQ或標準決策機制,減少PM介入的頻率 設立專注時間,讓PM不會被臨時請求打斷 【案例B】拆小決策顆粒,推動業務分組、建立標準與流程 「我曾經也是個救火型PM,每天應付無數的緊急需求、跨部門溝通,導致我沒有時間專注於產品策略。後來,我意識到這樣的模式不可持續,於是決定拆小決策顆粒,並推動業務分組,建立標準與流程,讓團隊可以更有系統地運作,而不是每件事都來找我。」 問題根源: 需求與決策過於集中在PM身上,導致PM過勞且影響力受限 團隊對標準與流程不熟悉,造成大量的即時請求與救火需求 缺乏分工機制,所有決策都需要PM來協調與仲裁 解決方案: 拆小決策顆粒,將大範圍的決策拆解為小型自治單位,讓不同角色能夠各自負責相應的決策 推動業務分組,讓團隊擁有相對固定的成員與責任,減少頻繁的跨組協作問題 建立標準與流程,讓每個組別都能有明確的作業規範,確保團隊知道該如何解決問題,而不是事事尋求PM介入 【案例C】與相關部門主管協商分工,由該部門主管制定相關規則與流程 「過去,我常常被各部門的問題淹沒,業務、工程、設計、客服等團隊都會直接來找我處理跨部門的衝突與問題,導致我的時間被大量消耗。後來,我意識到這些問題不應該只由PM來解決,於是我開始與相關部門主管協商分工,讓他們負責制定適合該部門的規則與流程,確保決策權回到正確的負責人手上。」 問題根源: 各部門習慣將問題拋給PM,而不是內部先解決或尋求主管協助 缺乏清楚的職責分工,PM成為所有跨部門問題的「最後防線」 PM需要處理非自己職責範圍內的管理問題,例如工程師的工作方式、設計師的交付流程、業務團隊的需求篩選等 解決方案: 與各部門主管協商分工,確保每個部門的問題由該部門自行處理,而不是直接拋給PM 由部門主管制定標準與流程,例如工程團隊的技術決策流程、設計團隊的交付標準、業務需求的優先排序機制等,確保有系統地解決問題,而不僅是依賴PM或特定角色人工協調 明確PM的職責範圍,讓PM專注於產品方向與策略,而非介入每個部門的內部問題 這些方法的核心思想是:PM不應該只是「解決問題」,而是「設計讓問題不會再發生的系統」。如果你的時間大部分都用來救火,那代表你的組織運作機制需要改善,從今天開始,試著讓團隊能夠「自動運轉」吧! PM行動指南 :「救火隊長」到「產品戰略設計師」 PM的價值,並不是「變得更會救火」,而是「設計出更少火災的環境」。如果你的日常工作大部分時間都在「解決問題」,而不是「設計更好的工作模式」,那麼你的影響力就會受到限制。 錯誤模式:「救火隊長」的日常 需求變更→PM協調修改 工程團隊卡住→PM來解決 跨部門問題→PM去協調 更好的模式:「產品戰略設計師」的日常 需求變更→PM提前設計決策機制,避免無效需求進來 工程團隊卡住→PM與技術主管建立更好的優先級決策框架 跨部門問題→PM設計更好的溝通與決策流程,減少摩擦 當PM意識到自己進入了「內耗模式」,就需要開始思考:「我要如何讓自己的時間,真正投入在高價值的事情上?」 請記得, PM 需要的不是「一直解決問題」,而是「創造不需要救火的環境」。 如果發現自己在做的事情沒有累積價值,就應該開始重新設計自己的工作方式。 PM 不應該只是確保「事情能完成」,而是確保「做的事情是對的」。 思考框架一:「救火vs.設計系統」思維 概念:優秀的PM不應該只是「處理問題」,而是應該「設計更少問題的環境」。如果PM總是要救火,說明整個流程可能有問題,需要被優化。 救火模式(Firefighter Mode)設計系統模式(System Designer Mode)思考方式這次怎麼解決這個問題?怎麼設計一個讓這個問題不會再發生的系統?行動方式回應需求、處理衝突、解決當下的問題建立機制、設計流程、讓團隊自動化解決問題長期影響PM變成團隊的「最後防線」,所有問題都要找PMPM把時間投入到長期策略,不再被低價值工作綁住 當PM總是處理問題,而不是設計更好的流程,就會陷入「救火模式」。這時候,可以運用以下思維工具,來幫助自己從短期應對轉變為長期優化。 思考框架二:「5 Why分析法」:釐清問題的根本原因 當問題發生時,PM不應該只解決表面問題,而是要深入挖掘「為什麼這個問題會發生?」,才能找到真正的解決方案。 【例子】某個功能發布後,數據沒有達到預期1. 為什麼數據沒有達到預期? →用戶使用率比預測低2. 為什麼用戶使用率低? →他們不知道這個功能存在3. 為什麼他們不知道? →產品內缺乏有效的引導與教育4. 為什麼缺乏引導? →我們沒有在設計階段規劃onboarding5. 為什麼沒有規劃? →需求討論時,缺乏對用戶行為的考量 解決方案:未來在規劃新功能時,必須把onboarding設計納入核心考量,確保用戶能順利使用新功能,而不是等問題發生再來補救。 思考框架三:「First Principles Thinking」(第一性原理): 拆解問題,找到本質 這個方法來自於Elon Musk,重點是將問題拆解到最基本的組成部分,重新思考解決方式。 【例子】為什麼PM總是被動接需求?傳統思維:這是PM的工作,只能接受現狀。 第一性原理拆解:• 需求來自於哪裡?→來自業務團隊• 為什麼業務團隊有這麼多需求?→他們沒有明確的產品規劃• 為什麼沒有規劃?→產品目標與業務需求沒有對齊 解決方案:與業務團隊共同制定「優先級決策框架」,確保需求與產品策略一致,而不是無限接需求。 上述所提及的,都不是單一PM的案例,我接觸到很多PM朋友都有遇到類似狀況。看到這邊一定有人會問,系統問題都是PM的問題嗎?系統開發團隊沒有技術方面的主管嗎? 我確實有看到有些案例很幸運,他們有很棒的技術主管帶領。 但對於沒有這樣資源的環境,我的觀點是,不如去思考,可以如何聯合有影響力的人,一起去看見問題,並願意去改善現況。這也是PM能展現影響力的地方,當你不只能辨識問題,還有方式可以帶來具體的改善(不躁進,又能在相對短期見效),這就彰顯了你的影響力。 當然,有時候總可能會有些阻礙,不論關鍵人士願意配合也好,或不願意配合也好,都分別有對應的方式可以改善問題。 節錄自:博碩《泛 PM 職能的百萬年薪破關術:職場 E 人,生活 I 人的逆襲,從被動執行到主動影響決策的理想人生》/李星玟(Rafeni) 著 [joblist_plugin title='更多104【PM 產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86+PM&order=15&page=1' amount='5']
【104職場力】・職涯規劃

留才不只靠加薪—半導體業關鍵留才解方

文/李冠輝 Baylor Li  104人資學院 資深專任顧問 在全球半導體人才激烈競爭的背景下,如何留住關鍵人才成為企業發展的當務之急。本文深入探討四大策略,幫助企業打破僅依賴薪資的傳統觀念。首先,引入雙軌職涯發展制度,為技術人才提供平等的成長機會;接著,賦能資深人才,讓他們在決策中發揮更大影響;隨後,拓展國際視野,鼓勵員工跨域發展以提升競爭力;最後,強調精準選才,以文化契合度吸引理想人選。 本文導覽 導入雙軌職涯發展制度,創造技術人才職涯發展路徑 賦能資深技術人才,創造更高工作價值 拓展國際視野,強化跨域整合,打造多元成長機會 精準選才,厚植企業DNA,吸引並留住契合度高的人才 面對全球半導體人才的激烈競爭,如何有效留住關鍵人才,已成為台灣半導體企業發展的當務之急。針對具體的留才策略提出四大重點如下: 一、導入雙軌職涯發展制度,創造技術人才職涯發展路徑 在半導體產業中,許多優秀技術人才熱衷於深耕專業領域,而非必然只能往管理職位發展。透過建立更完善的雙軌職涯發展制度,讓技術與管理人才擁有對等的晉升與發展空間。 明確定義管理職與專業職發展路徑: 設計清晰專業與管理職雙軌職涯發展路徑,透過對應的職等與職稱,定義工作職責。例如,專業職可分為資深工程師、主任工程師、技術專家或總工程師。 確保專業職與管理職薪資待遇對等: 確保相同職級的專業職與管理職能有對等的薪資水準與福利,讓技術人才不需轉任管理職也能獲得具競爭力的薪酬,在專業領域中持續深耕,降低職涯遇到瓶頸而離職的狀況 。 提供非管理職位的晉升與加薪機會: 針對專業職的晉升,應著重於其在技術創新、解決複雜問題、專案主導以及知識傳承等方面的貢獻度。定期檢視專業職的職能發展與績效表現,來給予相應的晉升與加薪機會 。 完善個人發展計畫與職能訓練地圖: 鼓勵員工與主管共同制定個人發展計畫,可涵蓋專業技術精進、跨領域學習、特定職能發展等面向,並對應專業職發展,建構清晰的職能訓練地圖,讓人才能持續成長來留才。 二、賦能資深技術人才,創造更高工作價值 資深技術人才擁有豐富經驗和深厚技術,是企業文化與知識傳承的關鍵,讓資深人才在企業中發揮更大的影響力,創造更高工作價值,讓人才提升成就感願意長期在組織內來貢獻。 提升資深技術人才參與決策: 當公司有新技術評估、製程改善或產品開發方向等重大決策,透過資深技術人才的經驗和洞察,有助於做出更精準評估,讓人才感受到自身能力對企業的影響力,增強工作成就感。 指派協助或負責關鍵技術專案: 在公司啟動重要或具挑戰的新技術專案時,配合專業職的職涯發展,指派明確技術職人才擔任專案顧問或技術負責人,賦予更高決策權與責任,來驅動關鍵技術的研發與導入。 建立導師制度與知識傳承機制: 由資深員工擔任新進人員導師,提供專業指導、職涯建議和文化融入的協助。這不僅能加速新人的適應和成長,更能讓資深員工在傳承知識的過程中,獲得成就感和價值認同。 三、拓展國際視野,強化跨域整合,打造多元成長機會 因應半導體產業全球化布局需求,具備國際移動能力與跨領域整合能力的技術與管理人才日益重要。應為員工創造更多國際接軌與跨域發展機會,激發員工潛力提升留任意願。 強化國際視野人才培育機制: 建立常態性跨國輪調計畫,搭配不同部門或事業體的輪調,拓展員工的國際視野,提升跨文化溝通能力,深入了解不同區域市場的營運模式、文化差異及技術趨勢。 鼓勵參與國際性會議與研討會: 支持員工參與半導體專業研討會。除了提供參與經費,員工在會後進行分享,將學習到的新知與公司內部同仁交流,藉此促進知識傳遞與技術創新。 建立跨部門輪調與專案合作制度: 鑑於半導體垂直分工界線逐漸模糊,鼓勵組成跨部門專案小組,共同解決複雜的技術問題或開發新產品,藉此培養員工的系統思維、整合能力及跨部門協作溝通能力 。 四、精準選才,厚植企業DNA,吸引並留住契合度高的人才 留才的關鍵,很重要是在一開始找到「對的人」。企業應更明確定義所需人才標準,將企業文化與價值觀融入招募流程,以吸引具備所需關鍵性格與職能的人才,提升人才穩定性。 將企業文化與價值觀融入招募: 在招募宣傳文案中,不僅強調公司在產品與技術上的優勢,更著重傳遞公司的企業文化與核心價值,藉由員工真實的體驗,展現公司吸引力,吸引對企業能高度認同的人才。 明確定義所需關鍵性格與職能: 針對在半導體產業不同職務所需的關鍵性格,及企業所重視的職能,企業應將這些特質與職能項目,融入招募面試的評估準則,來找到穩定性更高的人才,降低人才流失的風險。 優化選才流程面試評估鑑別力: 藉由定義人才標準,進一步於面試流程中,運用職能行為面試技巧藉由提升主管面試技巧,評估應徵者是否是企業所需的人才,避免只看硬實力與過往經驗,太直覺就做出錄取決策。 👉立即索取《2025半導體業人才報告書》完整版
【104職場力】

待辦清單要寫什麼?該用什麼方法完成?改善拖延的拆解任務法

常常面對待辦事項越寫越長,卻不知道從何開始的窘境?待辦清單是提升效率和改善拖延的好幫手,但是要用什麼方法才能順利完成待辦清單呢?本文為《箱型時間:高速時代的15分鐘深度專注力》書摘精選,作者解析如何拆解任務、專注執行,幫助你實現工作生活平衡,改善拖延、突破時間管理瓶頸! 文/馬克‧曹–桑德斯 本文目錄(點擊可快速前往) 待辦清單包含的內容?待辦清單要寫什麼?該用什麼方式完成待辦清單? 待辦清單是列出你預計要完成的任務,通常會用來幫助我們記憶該做的事項;行事曆則是用來記錄、規劃活動的工具。箱型時間將這兩者結合——把待辦清單中的適當項目排入行事曆,並確保該活動會在規劃時間內完成。待辦清單和行事曆可以說是本書的兩樣前導元素。 待辦清單包含的內容? 待辦清單是箱型時間的先決要件,所以我們必須先了解什麼是待辦清單。讓我們順著前因後果想想:待辦清單上的事項是怎麼來的?主要有五個來源: 1. 想法 你想起上星期答應別人一件事;你淋浴時閃過一個靈感;在火車上看見跟老同學長得很像的人,突然想跟同學敘敘舊;做白日夢時,你腦中飄過充滿創意、可能有用的點子。我們的大腦一直處在活動狀態,而且有很多無法預料的事。很多來自環境的外在刺激,也都無法預料。因此念頭、想法、事件、靈感,提供了行動構想。建議你在待辦清單中規劃一個待學區,寫下你有興趣,但還沒有時間去學的事物。 2. 訊息 我們每天收到超過一百封電子郵件,簡訊和社群媒體應用程式產生的訊息量更是不遑多讓。這些訊息很多是自動產生或自動發送,不僅不相關,也沒重要到必須去處理。但是某些需要思考和回應的訊息,就可以寫進待辦清單。其實,即使是只需要略做回應的小事,也會是需要處理的待辦事項。 3. 會議或與人對話 我們每天的工作有四分之一花在開會上,有調查顯示每天至少會有二十七段對話,這些即時的人際互動引來各式各樣的任務。有可能是老闆直接指派給你,有可能是因為跟年長的鄰居閒聊,所以答應幫忙修理籬笆,也有可能是在一場業務會議結束時,被指派要做什麼事。 4. 工作本身 你會在寫完銷售簡報後發現需要事先演練;你會在撰寫商業企劃時發現需要研究市場;你會在使用客戶關係管理軟體時發現有幾項內容需要補齊;你會在登入任務管理軟體後發現有一系列工作等待完成……工作就是這樣,會衍伸出更多工作。 5. 生活瑣事 我們有很多私人事務要打理,包括:洗衣、打掃、購物、付帳單、煮飯、保養汽車、修繕房屋、整理花園農圃、運動、個人健康、假期規劃、照顧家人或寵物、丟垃圾、做資源回收、打理社區事務等。在這當中,有許多固定重複的事,也有較難預料的事;有些事情跟家庭成員有關,特別是住在一起的家人。這些都是要處理的事,不管我們想不想做都得完成。 待辦清單要寫什麼? 待辦清單上的事項可以做成時間箱,寫進行事曆。當你準備花時間使用數位行事曆,在適當環境、以正確心態規劃時間箱時,你會需要製作時間箱的素材,而這些素材就來自你的待辦清單。將待辦事項寫進時間箱,完成這一天的任務後,原本的任務清單就會變成你的「達成清單」。 此外,不是每個點子都是好點子,不需要的待辦事項必須送進垃圾桶!再說,從把想法寫進待辦清單,到真正要實踐時,事情可能已有變化,讓這件事變成多餘的想法。請注意,想「把待辦清單上的事項統統完成」是個錯誤的念頭。 該用什麼方式完成待辦清單? 雖然世界上有數十億人口會寫待辦清單,但是對於待辦清單究竟該怎麼寫或完成,卻沒有個共同概念。以下內文是我讀過相關內容後,加入箱型時間元素,希望能幫助大家把這個被忽略的重要事項做得更好。 1. 拆分成可處理的單位 將任務拆解成可以處理的塊狀。某人可以處理的單位不一定適合另一個人,因此一般共識是時間不要超過半天,理想狀態是最多一、兩個小時。我也贊同這樣的時長。但是有些任務需要的時間可能很短,例如提醒自己寄追蹤郵件或回家途中買牛奶。所以採用箱型時間的時候,你可以先把下個要做的事記在心裡,再去進一步拆解或統整,不需要一次做完任務的拆分。 請記下任務的細節,以便你回頭審視清單時,可以快速想起要做的事。例如,「研究靈魂旅行」這個待辦事項,如果只寫「研究」的話,幾小時或幾天後,你就看不懂意思了。至於預估時間、重要程度、緊急程度、依存性、合作者、截止期限、最終目的、類別等,有可能是有用的額外資訊,但並不一定要寫出來。 2. 流程 請參考前面提到的資訊類別,為任務歸類,並配合最重要的生活面向,將這些類別系統化。舉例來說,全世界有十二億人使用微信、兩百萬人使用WhatsApp、五百萬人透過簡訊發送和接收訊息。你若不願意忘記履行承諾或完成任務,就需要一套系統,幫助你分辨何時要把聊天訊息變成該執行的任務。例如,標上星號或書籤的訊息表示要有後續動作,以及根據訊息需要處理的時間,來製作有可能需要循環出現的時間箱。重點在於將會形成後續任務的事項,移至待辦清單及時間箱,整套流程才不至於中斷。 其他會形成後續任務的活動,也要建立待辦清單寫入行事曆。不要相信你的記憶力,因為記憶不完全靠得住,要是發生意外,你可能會嚴重受挫。 有些人會寫好幾張待辦清單,細分成:工作、社交、財務、居家修繕、家庭活動、個人活動等。對大部分的人來說這樣做會降低生產力,因為我們必須把這些放在不同地方的清單互相比較,以辨別各項任務的重要和緊急程度。而最後,我們每一個人只會有一套自己的時間計畫。從這個角度看,一個人只要有一份涵蓋全部事項的待辦清單就足夠。這對區分寫進待辦清單的事項,尤其有幫助。 請以「動詞」為開頭,因為動詞代表你要去「做」某一件事。 依照重要性替任務分類,並維持分類——這是最重要的一點,不過在細節上卻有許多不同的意見。包括卡爾.紐波特在內的一派人士提倡把類似任務集合成一組,分批次處理,並在不同批次的任務間安插休息時間,好讓我們能在處理下一項任務前,消除先前的認知脈絡。這麼做非常合理,但缺點是,可能無法及時處理藏在一大批任務裡的緊急任務。另外一派包括我在內的人士,則是提倡要依緊急或重要程度來分類。以下提供一套非常簡單的規則,幫助你從一長串的可能任務中,挑出適合歸為一組的任務: 將任務貼到電子試算表上。 在任務名稱旁邊的欄位,使用一到十的數字,標示任務的緊急或重要程度。 依照數字大小整理欄位順序。 把焦點放在前幾項的任務(排在後面的就是比較次要的)。 原本一大串五花八門、分不清重要程度的煩人事項,已變成一張精簡的「必須完成的事項清單」,你可以鬆口氣了。 這一長串非重要事項也需要好好處理。你可以刪除,也可以另外安排時間重新審視。有些事項過段時間後,重要程度會提高。 請想想哪一種分類方式比較適合你,但不管你選用哪種方式,都需要將事項分門別類。當你缺乏一套值得信任的排序方式時,你會不斷地自我質疑、看輕待辦清單、心想是不是該把另一項任務排在前頭。井然有序的清單可以消除選擇的焦慮,這也是一次做一件事的力量。 你要有固定刪減待辦清單的習慣。刪減待辦清單也是個可以排進行事曆的任務,而且非常適合設成重複的週期性行程。將待辦清單上需要刪除的事項扔進垃圾桶,是正常且重要的工作。 提醒你,只要上網搜尋,就可以找到許多現成的待辦清單格式,也許會對你有幫助。這些清單可能會涵蓋:旅行、露營、有趣的對話、購物、居家打掃、搬家、為面試做準備、居家安全、裝修、人生願望清單等,所有別人的好點子和分享的好方法你都可以去學習使用,甚至也可以請生成式AI幫忙你製作待辦清單。 3. 做法 我最喜歡的做法是使用數位科技和把待辦清單儲存在雲端空間。那樣就可以有超連結、與他人共享、複製、貼上,備份起來也比較方便。這些也是數位行事曆使用者喜歡的優點,但不管寫在哪裡,你一定會想要快速存取待辦清單。好不容易有靈感閃過,你不會希望還來不及記下,就忘記了,我們要盡力地減少阻力。 我自己是有開Google文件隨手記錄待辦事項的習慣。如果事情太多,開始感覺手忙腳亂(像是休假完累積一堆事要做時),我會依照前面的方法,把待辦清單貼進電子試算表,依照重要性排序,進行分類、製作時間箱。 4. 勇敢作夢 待辦清單上會有許多平凡無奇的事。目前為止,本章所提的例子大多是這種類型。但是把待辦清單侷限在此,也就侷限了你的人生。你也許會覺得夢想很遙遠、難以企及,但是你跟夢想之間的距離,也許只是一條待辦清單上的事,少了幾個時間箱。不管你是想學習新語言、轉換工作跑道、宣傳你的理念,還是成為更善良的人,你都需要先踏出一小步,而待辦清單可以是你的臨時棲所。 節錄自:三采文化《箱型時間:高速時代的15分鐘深度專注力》/馬克‧曹–桑德斯 Marc Zao-Sanders 著 推薦閱讀: 如何提高工作效率?4關鍵因素解析:一心二用對生產力有負面效果 提升工作效率5大步驟!學會高效管理時間,先找到「行動力開關」 工作永遠做不完,沒時間做重要的事?想突破需要有意識的4個認知
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「數據/資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修

大數據時代來臨,企業數位轉型的需求應運而生,因此數據工程師(資料工程師)在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師,強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。 成為數據工程師的 12 項必備技能(點擊可跳至章節): 基本技能(程式語言與資料架構) 網路概念 資料庫 Database 數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據倉儲 Data Warehouse 分散式系統 數據處理 機器學習 Machine Learning 作業編排管理 前端與儀表板 後端框架 自動化與部署 如何開始數據工程師之路?了解數據工程師工作日常 【數據/資料工程師】推薦職缺 【數據/資料工程師】職場常見證照整理 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦 文/LnData 麟數據科技 數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal) 一、基本技能 首先,以下是最基本的必修技能,也是想進入這個行業需要的優先入手技能,包含: SQL:SQL即「Structured Query Language」,也稱做「結構化查詢語言」,是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言,用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作,如數據檢索、修改和定義,且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。 程式語言:數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據,如 R、Scala、Java等,但首推 Python,因為Python容易上手,並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源,使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此,Python還有豐富的開發者社群,讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。 Git:即「Global Information Tracker」,Git是版本控制的重要工具,可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作,幫助資料工程師協作開發數據工程項目,並確保團隊成員之間的協同工作,可避免有人亂改或誤刪代碼。 Linux指令和Shell腳本:Linux是一種常用的作業系統,數據工程師經常使用它來處理數據,常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令(例如cd、pwd、cp、mv等)和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。 資料結構和演算法:數據工程師需要對資料結構(Data Structures)和演算法(Algorithms)有足夠的理解和解決問題的技能,以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。 二、網路概念 由於現在大半數據都在線上,因此工程師常需接觸與處理VM(虛擬機)、伺服器和 API(應用程式介面),而此時就需要對 IP(互聯網協議)、DNS(域名伺服器)、VPN 等基本網路概念有基本了解。 API(應用程式介面)概念示意( Source: Geeks For Geek) 三、資料庫 資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫,相關概念包含: 基礎知識:資料庫是存儲數據的空間,包含表(Table)、行(Column)、列(Row)、鍵(Key)、連接(Join)、合併(Merge)和模式(Schema)等基本概念。 SQL:雖然前面提過了,但要知道在使用這些資料庫時,SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法,因此這邊再提一次。。 ACID:是原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)的縮寫,旨在確保數據操作的有效性和穩定性。 資料庫建模:指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程,包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。 資料庫擴展:包括垂直擴展和水平擴展,它們用於增加資料庫的性能和容量。 OLTP與OLAP:OLAP(在線分析處理)、OLTP(在線交易處理)是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統;OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。 關係型資料庫:Relational Database,是大多數應用程式使用的傳統資料庫,用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。 非關係型資料庫:Non-relational Database,也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同,它們不使用固定的表格模式,而是以更靈活的方式存儲數據,適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型: 鍵值資料庫:如Redis、DynamoDB、FireBase 圖形資料庫:如Neo4j、ArangoDB 寬列資料庫:如Apache Cassandra、Google BigTable 常用的關係型資料庫 MySQL 四、數據湖 Data Lake 與物件存儲 數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統,它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據,而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據,可以是文本、圖像、影音等,也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。 數據湖通常使用分佈式或物件存儲(Object Storage)系統來存儲大量數據,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲,每個對象都包含數據本身、元數據(metadata)和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織,並且具有元數據以描述數據的特徵和用途,能夠更好地管理和查詢數據。 五、數據倉儲 Data Warehouse 數據倉儲(Data Warehouse)是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中,以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含: SQL(略) 規範化與非規範化:在數據倉儲中,數據可以以規範化(Normalized)或非規範化(Denormalized)的方式進行組織和存儲,具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性;而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。 OLAP與OLTP(略) 六、分散式系統 包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中,多台機器(稱為節點或伺服器)組成叢集並共同協作,這些機器可以在不同的地方執行,彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性,同時減少單點故障的風險。 由於其複雜性,這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此,為了開發與佈署這些系統,數據工程師需要使用叢集管理技術或工具,如Kubernetes、Databricks,或者自行建立Hadoop叢集等。此外,還有許多開源技術可供利用。 Kubernetes 也稱為 K8s,是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo) 七、數據處理 數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程,這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時,通常會使用各種工具和框架,具體選擇取決於任務的性質和規模。 以下是一些常用的數據處理工具和框架: Pandas:Pandas是一個好用的Python套件,常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數,適合用於數據轉換和清理。 SQL:(沒錯,又是它)由於多數數據倉庫支持SQL語言,因此SQL是一個常用的工具,用於執行數據轉換操作,尤其適用於處理結構化數據。 Spark:Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架,它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作,性能高且具有可擴展性。 Spark Streaming:Spark Streaming是Spark的一個模塊,用於處理流式數據。它可以實時處理數據流,非常適合需要即時分析的應用。 Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics) 八、機器學習 Machine Learning 機器學習(Machine Learning)是一種人工智慧(AI)的子領域,它教導電腦如何從數據中學習,以自動改進和做出決策,而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域,如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。 人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域 對於數據工程師來說,了解機器學習的不同類型,包括監督學習、非監督學習和增強學習,以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型,並學會處理數據、調整模型參數,以及評估模型的預測準確性。 操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等,這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型,並構建更準確的工作流程,幫助數據科學家做出更精確的決策。 Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台 此外,還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方,如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面,使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。 AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS) 九、作業編排管理 編排(orchestration)是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行,以達到我們的目標。 最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖(DAG)來記錄工作流程,讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程,並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。 其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景,可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具,可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務,提高工作效率。 Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow) 十、前端與儀表板 前端和儀表板(dashboard)是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據,並讓用戶與數據進行互動。 舉例來說,Jupyter Notebook 是一種常用的工具,它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。 Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具,是許多資料科學工作者選擇 此外,儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau,以及 Python 套件如Dash 和 Gradio,也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板,讓用戶輕鬆探索數據,查看不同的視覺化結果,並根據需求進行操作。 Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具,建立企業數據儀表板 十一、後端框架 後端框架與軟體工程有關,它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說,如果您想建立一個網站或應用,可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫,以及提供信息給前端顯示。 基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。 除了這些,還有一些雲端技術可供使用,例如G oogle Cloud Platform(GCP)的 Vertex AI API 和 AutoML APIs,這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。 Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架,因輕量靈活而受許多開發者喜愛 十二、自動化與部署 自動化和部署是指使用不同的工具和技術,來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化,有助於提高效率、降低錯誤,並讓應用程式更容易管理和維護。 這個過程包括以下幾個主要方面: 基礎設施即程式碼(Infrastructure as Code):這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理,使其更易管理和自動化。 持續集成/持續部署(CI/CD):指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質,並使新功能能夠快速部署到生產環境。 容器化:即使用Docker和Docker Compose等工具,將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程,可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。 Docker工作流程示意 想當數據工程師,如何培養能力? 在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程,或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外,網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源,也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源! 要記得,這些相關技術日新月異,即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的,正因為技術不停在改變,你也不需要強求把上面所有技能練到精通,而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。 數據工程師可以為企業做什麼? 數據工程師日常就是與數據打交道,主要包含收集、讀取、清理,探勘與管理企業的資料,以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法,產生更有價值的結果或應用方式,幫助企業做出更好的決策、優化業務流程,例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此,數據工程師對於企業的重要性不言而喻。 然而,企業想挖掘數據最大價值,並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊,通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色,各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色,互相協作,完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調,除了技術以外,溝通與協作等軟技能也非常重要! (原文標題:2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能) [joblist_plugin title='推薦【數據/資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3'] 【數據/資料工程師】職場常見證照整理: 序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者,您應該具備主題專業知識,能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料,整合...<詳情>Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...<詳情>Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論,以及虛擬化、容器化的技術成熟...<詳情>Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格:1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...<詳情>Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外,應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...<詳情>社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照<前往> 【數據/資料工程師】職場再進修課程推薦: 課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中,我們將帶你從學習基礎 Python 出發,了解各種常見資料檔案格式與編碼,透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...<課程介紹>GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計,以第一線網站數據分析工作者角度,剖析 GA4 四大要領,從觀念的理解到上手實作,提升你的數據分析能力。…<課程介紹>成為數據分析師的第一把鑰匙:用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發,來設計這門課程,適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…<課程介紹>零基礎成為Python金融數據分析師|金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始,包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學,製作Python爬蟲工具…<課程介紹>更多數據相關課程<前往>
【104職場力】・軟體工程

跨產業搶才大戰來了!企業如何防範關鍵員工悄悄跳槽?【企業實例】

文/104 人資學院 隨著AI人才需求激增,軟體業面臨人才爭奪戰,尤其已有工作經驗的AI人才更為珍貴。為防範員工悄悄跳槽,企業可以透過兩大策略應對:一是建立科學化的員工滿意度調查系統,及早掌握問題並採取預防措施;二是強化雇主品牌,讓員工清楚了解企業相較於競爭者的優勢。本文將分享由104人資學院資深專任顧問黃愛Lilian主講的「留住敬業好人才—員工滿意度與敬業度調查」講座中的企業實例,解析某500人員工規模的軟體業公司調查報告,並探討如何利用調查結果提出實質的建議改善計劃。 本文導覽 建立科學化的調查系統1. 有效填答率過低,報告結果有疑慮2. 診斷後紅字要列為追蹤議題3. 沒紅字不代表沒問題,每個指標都要近看細節4. 進行產業比對才知道企業真實的競爭力5. 對組織滿意員工不一定會留下來,員工敬業分數不可忽視對內強化雇主品牌104員工滿意度調查,節省50% HR時間成本 隨著半導體技術的加持,AI人才需求愈加供不應求,軟體業紛紛祭出各種招數,如校園講座、半導體學長姐職涯輔導等方式,積極搶奪關鍵AI人才。然而,對於已擁有AI技術的公司而言,經驗豐富的AI人才更是無價之寶。這使得企業在內部人員管理上,面臨更大風險:如何有效防範挖角行為,並保障關鍵人才的留任? 企業該如何防範員工悄悄跳槽呢?一、建立科學化的調查系統,透過定期調查員工滿意度掌握潛在問題並採取預防措施;二、對內強化雇主品牌,透過調查外部競業現況,讓員工清楚企業相較於其他公司的獨特優勢。 以下我們將分享某間員工數500人以上的軟體及網路相關企業的員工滿意度調查報告,與大家探討如何利用該報告預測潛在問題,制定有效的人力資源計劃。 建立科學化的調查系統 從調查結果(圖一)顯示,有效填答率為71%,整體成績PR為55(在100間企業中排名前55),價值認同PR為62,努力承諾PR為56,留職意願PR為52。當我們收到報告時,下面五點必須注意: 圖一、500人軟體及網路相關企業的員工滿意度調查報告 1. 有效填答率過低,報告結果有疑慮有效填答率過低可能使調查結果不夠全面或是存在偏差,企業應該積極提高填答覆蓋率。以下是幾個提高調查覆蓋率的常見方法:(1) 明確目的及重要性:在問卷說明中清楚闡明調查目的,讓員工理解他們的參與將影響公司福利改善及政策決策。(2) 承諾匿名填答:強調問卷的匿名性和保密性,讓員工理解調查結果不會影響績效發展等後果。(3) 主管主動示範:讓主管先進行填答成為表率,並對同仁宣達,主管過去即使對企業有不滿之處,誠實作答後仍不影響他繼續留任。(4) 回饋及行動方案:調查時即公開後續回饋時間,讓員工可以知道填答結果,以及公司後續的回應。 2.診斷後紅字要列為追蹤議題在104員工滿意度調查系統中,成績分為兩大項:組織分數與員工敬業度分數。組織分數涵蓋主管、同事、工作、發展、薪酬、企業文化、永續經營等方面,而員工敬業度則包括價值認同、努力承諾、留職意願等指標。當PR分數低於50時,該項目將被標註為紅字,這代表該領域存在明顯的管理問題,就像個人健檢中的紅字項目一樣,這些低分項目應被列為追蹤議題,並進行深入分析。 以圖一為例,我們可以看到「主管」分數被列為紅字,而在系統上也有「應該安排主管上管理課程」等建議,因此企業應該針對為什麼低分進行詳細的原因剖析,並制定具體的改善措施。詳細的原因剖析可以透過交叉比對,或是在系統中點選該項目,系統也有提供中向度的指標和員工的具體回饋來讓企業瞭解。(圖二) 圖二、員工滿意度調查報告中「主管」項指標 從圖二中可見,員工對於「主管溝通」、「主管整體」、「團隊建立」、「工作指導」等項目給予低分,表示企業需要加強主管這些領域的能力。企業應該針對這些問題制定具體的行動計劃(圖二橘色表格),例如提供相關的主管培訓課程、提高主管的溝通技巧和團隊建設能力,並定期追蹤進展,確保改善措施的有效落實。 而且104員工滿意度調查系統非常貼心地在需要補強的項目後方,提供了相應的技能訓練線上課程路徑。HR可以直接透過系統中的連結,快速引導主管進行後續的培訓和測驗,幫助他們提升管理能力。加速企業後續的採購、備課、測驗的時間,也確保課程與職能間的針對性和有效性。 3.沒紅字不代表沒問題,每個指標都要近看細節即使在104員工滿意度調查中,大項目的總體成績沒有出現紅字,也不代表該領域就完全沒有改善空間。HR和管理層仍然應該進一步深入查看細節,了解項目中的具體反饋和潛在問題。例如圖三中「工作」項的整體PR為54,雖然總體分數不低,但在細項中,「工作成就感」的PR卻為47,這明顯低於整體分數。這表示縱使員工對工作的整體滿意度較高,但在工作成就感方面仍有改善空間。 這種細節問題可能在總體分數中被掩蓋,但可能是影響員工留任和敬業度的關鍵因素。例如對於軟體工程師來說,性格中普遍包含發掘問題、解決問題以及追求技術進步等特徵。當企業內部產品已經穩定,或是在開發過程中僅重視快速交付而忽略了技術的深入打磨和成熟時,可能會對工程師的成就感產生影響。當工作缺乏挑戰性或無法帶來突破時,工程師可能會覺得工作缺乏價值和意義,進而影響他們的留任意願。 圖三、員工滿意度調查報告中「工作」項指標 4.進行產業比對才知道企業真實的競爭力在資源有限的情況下,當企業發現員工滿意度各方面均未達理想時,應如何優先著手改善?此時進行產業比對,能幫助企業清楚瞭解自身的招募競爭力,發現與同行相比存在的劣勢,以及在哪些領域有競爭優勢。 例如,如果發現企業在薪酬、發展機會或企業文化方面的分數低於同行業的標準,這意味著公司在吸引或留任關鍵人才時處於不利位置。企業應該優先改善與競爭對手相比的劣勢,例如提升薪酬福利、改善薪酬結構,或是透過其他制度上的優勢(遠端工作、彈性上下班等)增加人才吸引力和員工留任力。 本文中的企業剛好沒有低於產業平均項的危險指標需要改善。當貴公司與本文企業相同時,我們建議再參考系統提供的盲點項(圖四),加入後續改善計畫(圖四橘色表格),但如果已有危險項目應優先處理危險項。 圖四、員工滿意度調查「盲點」項指標 5.對組織滿意員工不一定會留下來,員工敬業分數不可忽視即便員工對組織的工作環境、薪酬或企業文化等方面滿意,這並不保證他們會長期留在公司。員工的敬業度(價值認同、努力承諾、留職意願)指標,對其留任具有直接影響(由於是調查員工「意願」)。若員工缺乏對企業價值觀的認同、感受不到想要努力工作的意願等,即便其他條件再好,他們的流失風險也很高。因此企業應關注這些敬業度指標,制定有針對性的改善措施、經營雇主品牌,提升員工對企業使命和願景的認同。 對內強化雇主品牌 在進行員工滿意度調查時,企業除了關注需改善的項目,往往忽略了發掘和強化自身的「優勢」。實際上,這些優勢若能有效放大,不僅能提升員工的滿意度,還能增強雇主品牌。 舉例來說,若員工對「發展」項目的滿意度較高,企業應該加大這方面的宣導力度。在內部公告欄中定期更新發展機會及成效,讓員工瞭解自己可以透過哪些管道提升專業技能,並激勵員工自主分享自己使用這些資源後的心得或成功案例。這樣不僅能鼓勵更多員工使用這些資源,提升員工技術力、加深員工敬業度中對工作努力承諾的指標,還能塑造內部分享的環境,更貼合企業積極向上、熱於分享的的企業文化。 另外透過產業比對分析(圖五)後,若發現企業在某些領域的PR分數優於競業,更該將這些優勢進行宣傳,例如將分數放在職缺頁,或是在轉職潮的月份提醒員工:「企業的工作環境表現並不差」。舉個例子,若企業在員工「發展」方面優於同行,管理層可以專門訪問該團隊或部門,請他們分享成功的經驗與做法,將這些正面的聲音與實踐素材進一步行銷,使之成為企業的雇主品牌的一部分,進而提升員工對企業的認同感與忠誠度,也有助於避免員工因為外部誘惑而產生跳槽念頭。 圖五之一、員工滿意度調查中優勢、劣勢成績 圖五之二、員工滿意度調查中優勢放在職缺頁範例 除了分數本身可以作為雇主品牌使用的武器外,組織想要進行調查的「誠意」和「決心」也很重要。如果企業在進行員工滿意度調查前,能夠承諾這不僅僅是一份「做做樣子」的問卷,而是會根據結果採取具體的改善措施,並在調查結束後對內公布成效,這樣的透明度作法和誠意能增強員工的信任感。但還是要提醒企業調查固然重要,但比起年年進行調查,員工更在意的是調查背後是否有行動。 104員工滿意度調查,節省50% HR時間成本 進行員工滿意度調查並不是一項輕鬆的任務,從設計問卷、推動填答、整理分析結果、提出改善計劃,到後續追蹤改善成效、行銷利用等,都需要HR投入大量的精力與時間。如果想要節省50%的人力即可完成滿意度調查的話,104不僅提供全面的員工滿意度調查系統,幫助企業輕鬆完成這些繁瑣的步驟,還能與專業的顧問團隊合作,根據調查結果,提供進一步分析,以及改善措施和追蹤成效之作法建議。畢竟,在面對如此多需要改善的議題時,最難的往往是如何排序、如何實踐,哪些問題會直接影響員工留任、影響組織生產力。如果您從未使用過104員工滿意度調查系統,歡迎與我們聯繫申請免費試用的機會。我們的顧問團隊將協助您深入分析調查結果,制定有效的人力資源計劃,幫助您的企業在軟體業的人才競爭中展現出企業的招募留才實力。 >> 最受軟體業青睞的員工滿意度調查系統:104員工滿意度調查系統
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