104學習

API

是一種讓不同軟體系統能互相溝通和交換資料的介面。具備這項技能，代表你能設計、使用或維護這種介面，讓應用程式能更有效率地整合與擴展。對於軟體開發、系統整合、數據串接等工作非常重要，能提升產品功能與用戶體驗，也讓團隊合作更順暢。掌握這項技能，有助於提升職場競爭力和專業價值。

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AI工程師與企業開發必修！FastAPI後端精通：全面入門與進階實戰指南
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AI快速完成專業簡報
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【免費課程報名】技術開發技能 1-4 AWS 上的生成式人工智能和流程建構端到端優化 | 完課紀錄回傳履歷表
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Advanced Architecting on AWS
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智能文件編輯：AI和Word的整合
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電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
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Architecting on AWS
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【2026/12/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
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精選證照

考取專業證照，讓能力被市場看見

ACPT |
ACPT（亞太認證程式設計師）證照旨在驗證持有人具備軟體開發與程式設計的專業能力，涵蓋演算法設計、程式語言應用及系統分析等核心技能，適合軟體工程師及相關技術人員提升職場競爭力。該證照強調實務操作與問題解決能力，符合亞太地區產業需求，有助於求職者在資訊科技領域獲得更佳發展機會。
Apple
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Anywhere Developer |
Sybase Certified Associate -- Adaptive Server Anywhere Developer 證照驗證持有人具備使用 Sybase Adaptive Server Anywhere 資料庫系統進行開發的基本能力，涵蓋資料庫設計、查詢語言操作及應用程式整合等技能，適合從事嵌入式資料庫解決方案開發工作。此證照證明持有者能有效管理及優化輕量級資料庫，提升系統效能與穩定性，適合在企業內部資料管理及應用開發領域發展。
Sybase
AWS 認證的開發運維工程師-專業級認證 |
AWS Certified DevOps Engineer – Professional 可展示在 AWS 上佈建、操作和管理分散式應用程式系統的進階技術專長，讓其增加自信，並獲得同好、同事和客戶的信任。組織若有這些合格的專業人士，便可迅速交付安全與合規且具有高度可用性和可擴展性的系統。
AWS
SSE AI 提示詞工程師 |
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ] 隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
AWS 認證的解決方案架構師-助理級認證 |
AWS Certified Solutions Architect - Associate 著重於成本和效能最佳化解決方案的設計。對於擁有 AWS 雲端或強大的內部部署 IT 經驗的候選人來說，這是理想的起點。本考試不需要深入的編寫程式碼實作經驗，不過熟悉基本程式設計概念會讓您具備優勢。
AWS
AI-102 AI工程技術師 |
作為 Microsoft Azure AI 工程師，您可以建置、管理及部署 AI 解決方案，以充分利用： Azure 認知服務。 Azure 應用 AI 服務。 您的責任包括參與所有 AI 解決方案的開發階段，包括：需求定義與設計、開發、部署、整合、維護、效能微調、監視；您會和解決方案架構師合作，將架構師的願景轉換成現實，並與資料科學家、資料工程師、物聯網 (IoT) 專家、基礎結構系統管理員，和其他軟體開發人員合作，以建置完整的端對端 AI 解決方案。
Microsoft

精選貼文，掌握第一手知識

Felo 一款知識管理與內部協作工具，即時協作、支援第三方工具、開放API，幫助PM 提升工作效率

Felo 是一款 AI 驅動的 知識管理與內部協作工具，主要針對企業內部團隊的知識共享需求設計；而 Felo 對於產品經理（PM）來說，可以成為強大的知識管理與協作工具，幫助 PM 在跨部門協作、產品開發和市場推廣等方面提升效率，以下是 Felo 的核心功能介紹及PM如何應用在工作中： 【核心功能】 1. 知識庫管理 - 提供團隊共享的知識庫，便於存儲和檢索各種資訊，包括文件、FAQ 和培訓資料。 - 支援結構化資料的分類與標籤功能，方便快速找到相關內容。 2. AI 聊天助理 - AI 可即時回答團隊成員的問題，並從內部知識庫中提取最相關的內容，減少查找時間。 - 能學習團隊特有的專業知識，讓 AI 回答更貼合業務需求。 3. 即時協作 - 支援多人即時編輯文檔和註解，促進團隊間更高效的協作。 - 提供評論和任務分配功能，適合用於專案管理與跨部門溝通。 4. 搜索與個性化 - 高效的搜索功能支援全文檢索與推薦，讓團隊快速定位所需資訊。 - 個性化知識推送，根據用戶的角色和歷史記錄，推薦相關內容。 5. 整合與 API - 支援與第三方工具（如 Slack、Microsoft Teams 和 Google Workspace）的整合，讓知識管理融入日常工作流。 - 開放 API，便於企業根據需求進一步擴展功能。 【適用場景】 - 新員工培訓： 快速建立基於常見問題的學習路徑，幫助新員工上手。 - 技術支持團隊： 提供快速準確的回答，減少客戶等待時間。 - 跨部門溝通： 打破部門之間的資訊孤島，促進透明化協作。 【優勢】 - 效率提升： 減少花在查找資料上的時間。 - 智慧學習： AI 持續學習和優化知識回答的準確度。 - 安全性高： 確保企業內部敏感資訊的存儲與共享安全。 【具體應用方式】 1) 構建與管理產品知識庫 ➛ 用法： - 將產品需求文檔（PRD）、設計規範、用戶研究報告和市場分析集中存儲於 Felo 知識庫中。 - 使用標籤和分類功能按主題組織內容，例如「產品願景」、「客戶回饋」、「技術規範」。 - 價值：確保團隊成員快速找到最新的產品資訊，避免重複溝通和資料冗餘。 2) 加速需求澄清與解答 ➛ 用法： - 將內部的 FAQ（例如「某功能的用戶價值是什麼？」、「這個模塊的技術邏輯？」）輸入到 Felo，讓 AI 協助回答團隊的日常問題。 - 利用 AI 搜索功能快速從歷史資料中找到解決方案。 ➛ 價值：減少 PM 在需求澄清上的時間消耗，專注於策略性任務。 3) 支持跨部門協作 ➛ 用法： - 在 Felo 上創建跨部門的共享文檔，PM 可以和設計、工程、營銷等團隊即時協作。 - 使用 Felo 的任務分配與評論功能，跟進各部門的進度。 ➛ 價值：避免資訊孤島，提高團隊透明度，縮短項目交付周期。 4) 快速應對用戶回饋與市場需求 ➛ 用法： - 將來自用戶的回饋、客服數據或競品分析統整到 Felo，並分類整理。 - 在規劃新功能時，檢索相關資料，快速做出基於數據的決策。 ➛ 價值：增強對市場趨勢的敏感度，幫助 PM 快速響應用戶需求。 5) 提升內部培訓效率 ➛ 用法： - 利用 Felo 設置新團隊成員的學習路徑，例如產品願景、過往項目經驗、開發流程等。 - 將培訓材料與常見問題整合到知識庫中，新人可以通過 AI 獨立學習。 ➛ 價值：節省 PM 培訓新人的時間，提升新成員的上手速度。 6. 追蹤產品目標與指標（OKR/KPI） ➛ 用法： - 在 Felo 中建立 OKR 模板，存儲季度目標及其進度，確保所有相關方對產品目標保持一致。 - 自動提醒或檢索相關的歷史記錄，追蹤完成情況。 ➛ 價值：確保團隊專注於高影響力的產品方向，並隨時了解當前進度。 【實用案例舉例】 1. 需求會議後跟進： PM 可將會議記錄和討論要點立即同步到 Felo，便於後續團隊查看與追蹤。 2. 功能優化： 當開發團隊需要更多背景資料時，可直接在 Felo 中檢索用戶反饋或功能規劃歷史。 3. 競品調研： 整理競品分析數據，並輸入 Felo，讓團隊隨時了解市場競爭格局。 【結論】 Felo 能幫助產品經理在日常工作中實現知識集中管理、提升溝通效率，並將更多時間投入到高價值的策略與決策工作中。
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沒有理工背景的PM(產品經理)如何寫需求規格書中的「技術需求」？描述目標、API 設計等要知道

在沒有理科背景的情況下，PM 不需要深入技術細節，但還是要足夠理解技術需求，以便有效地協調和溝通。以下是這些技術方面在需求規格書中建議涵蓋的詳細程度： 1. 伺服器 - 描述目標：簡單說明系統需要什麼樣的伺服器，比如是否需要高效能、低延遲或高可擴展性等需求。 - 性能需求：了解伺服器的大致需求量，比如日活用戶數量、同時使用人數的預期。 - 是否要雲端：了解是否要使用雲端伺服器（如 AWS、GCP），以及雲端解決方案對於專案的好處（如彈性擴展）。 2. 數據庫 - 數據需求量：了解專案會處理多少數據（比如：數據量大，則可能需要分佈式數據庫）。 - 讀寫需求：描述系統是以讀取為主還是寫入為主，這有助於技術團隊選擇合適的數據庫類型。 - 資料保護：有無特別的數據安全需求，例如用戶敏感數據需要加密存儲，符合 GDPR 規範等。 3. API 設計 - API 功能範疇：描述 API 需要提供的基本功能，比如是否會讓第三方應用訪問數據、有哪些主要的接口。 - 用戶端需求：說明產品的用戶端（如網頁、APP）會如何使用 API，例如是否需要快速回應、多層數據整合等。 - 開放性與授權：描述 API 是否會開放給外部使用，並確認 API 需要的授權或認證（如 OAuth）。 【實際應用：讓技術團隊填補細節】 對於 PM 來說，需求規格書的技術部分應該是提供目標和高階需求，實際的技術實現（如伺服器規格、數據庫架構、API 詳細設計）可以交給技術團隊來制定。PM 需要知道每項技術如何支持產品目標和使用者需求，這樣可以在技術細節不清楚的情況下，依然能與開發團隊溝通需求、設定優先級和掌握風險。
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理

AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。 本文目錄（點擊可快速前往） AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？ AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化） 透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。 職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] n8n（開源的工作流程自動化工具） 可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。 使用範例 每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表 當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知 自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] Vibe Coding（氛圍程式設計） 工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區 職務結合AI工作機會 AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。 AI行銷人才 企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。 必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。 加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。 [joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3'] AI應用管理師 Project Manager、AI PM 結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] AI產品經理（AI Product Manager） 產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。 必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。 加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] AI設計師（UI/UX） 結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。 [joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3'] AI應用軟體工程人才 幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] AI、演算法工程師 邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] FAQ：AI工作常見問題 AI＋自動化技能能提高薪資嗎？ 能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。 學AI可以做什麼工作？ 學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。 看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
【104職場力】・AI

整理包／最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼？

2025-06-24報導／經濟日報記者吳康瑋　由聯合新聞網授權轉載 生成式人工智慧（GenAI）技術迅猛發展，多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具，將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出，為讀者分析四款生成式AI的各自效能，就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。 AI工具確實快速提升效率，不過使用者也要注意，目前的AI工具不保證完全正確，甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」，使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力，避免AI工具謬誤。 各家生成式AI重點馬上看 ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議 ChatGPT OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅，也有廣大用戶，付費企業客戶近期突破300萬戶，有免費與付費模式，每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元，用戶指出，付費版反應速度更快，用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。 「資料分析」方面，ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化，適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上，適合創作個人化內容。「圖表製作」方面，ChatGPT的圖表較為簡單，但圖片較無法把文字一起生成出來，繪圖時整體構圖比較簡單。 網址：https://chatgpt.com/ ChatGPT小檔案 開發者OpenAI付費版費用每月20美元（約新台幣610元）主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等 Gemini Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習，能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro，推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性，讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。 「資料分析」方面，Gemini提供的內容易於閱讀，文法經過重新梳理，適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上，Gemini能一次生成多達15個標題，提供選擇建議，對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面，Gemini 的完整度高，使用者可選擇不同的圖表類型，並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。 網址：https://gemini.google.com/ Gemini小檔案 開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元（約新台幣650元），可免付費試用一個月主功能強大的推理能力，擅長處理複雜的問題和情境，能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發 Grok Grok是由X（前稱 Twitter）開發的生成式AI，專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能，能即時生成與當前熱點話題相關的內容，結合社交媒體數據分析趨勢，提升用戶互動的實時性，成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。 「文案生成」方面，Grok風格簡潔有力，類似科技周刊的風格，適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面，Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表，並附上有關的資訊數據，對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。 網址：https://grok.com/ Grok小檔案 開發者應用程式X（前身為Twitter）付費版費用每月30美元（約新台幣970元）主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷 DeepSeek DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索，開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」，中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司，創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場，提供R1和R2兩種不同的服務模式。 「資料分析」方面，DeepSeek提供前言和總結，讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上，DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題，附上創作理念和選擇建議，適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面，DeepSeek使用文字排列呈現，提供Python程式碼，對於技術使用者來說相當便利。 網址：https://www.deepseek.com/ DeepSeek小檔案 開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬（輸入）tokens收費人民幣16元（約新台幣66.68元）主功能資料搜尋和訊息檢索，利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化，提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析 使用建議 生成式AI工具已經落地商業化，從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供，競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求，選擇最合適的AI工具，以提升工作效率與創造力。 綜合比較四款生成式AI後，提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案，可考慮Gemini；若喜歡口語化一點的表達，可選擇DeepSeek。AI繪圖方面，生成多幅圖片建議可使用Grok，若希望作品有較高的品質，可選擇Gemini。在「資料分析」方面，若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料，建議選擇「ChatGPT」，讀者若希望能得到比較容易理解的內容，應該選擇Gemini。 針對「表格整理」方面，若要以更快的速度掌握大致上的資訊，建議選用ChatGPT；若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容，可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上，若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型，建議使用Gemini。 推薦閱讀： AI聽話卻沒懂你？OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？ 除了ChatGPT，還有哪些生成式AI？16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理：專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
【104職場力】・AI

ChatGPT基本文章生成術：企劃案、介紹文用AI快速完成

運用AI工具快速生成文章，可以用更高效、更簡單的方式完成高品質文章。本文解析如何使用ChatGPT生成基本文章，從企劃案撰寫到段落內容都能輕鬆創作，工作效率大加分！ 文／陳冠霖（Brian Chen） 本文目錄（點擊可快速前往） ChatGPT基本文章生成ChatGPT段落文章書寫 ChatGPT基本文章生成 有了ChatGPT帳號後，我們來看看如何進行文本生成吧！ 情境範例： 今天上班，公司在經過幾個小時的開會，決定要開發一款新的懶骨頭沙發產品並上市販售。而撰寫產品企劃的重任像一顆石頭一樣重重的壓在你身上，而更可憎的是，老闆竟然要求你先將初版的企劃案寫出來，並在明天的會議上進行報告並討論。除此之外，你還被要求要在短時間內思考出懶骨頭沙發的優缺點、目標客群以及年齡層等各種面向的問題⋯⋯ 此時就可以跟ChatGPT說： 我想撰寫關於新的懶骨頭沙發的產品企劃案，我希望能夠為我分析一下目前此類商品的優點與缺點以及缺點預計可以改進的方向、目標客群以及年齡、預期成本和預期收益等，並幫我根據這些架構進行條列以及撰寫出一篇約400字的文章。 之後就可以看到GPT的回覆，如圖4-4至圖4-6： （圖／博碩文化提供） 是不是很厲害啊，俗話說萬事起頭難，但現在可以用AI幫你起頭之後，只需要根據這些架構草稿再慢慢去更改內容並撰寫出完整計畫就好了。在這過程中也可以持續使用AI工具來協助各位撰寫，所以在現在這個時代會使用AI工具真的會讓你在職場上的效率超級加倍！ 題外話：目前版本ChatGPT會有免費使用GPT-4o生成的服務，當額度用盡就會變回GPT-4o mini生成。所以如果突然發現回覆內容感覺變弱就是GPT-4o額度用完啦。不過別擔心，免費額度是會補充的。 ChatGPT段落文章書寫 如果今天只是需要生成一個段落而已，當然可以使用ChatGPT來進行生成。 情境範例： 在經過一天的煎熬，終於等到要下班的時間了，但你看到老闆向你走過來，心中升起一絲不祥的預感。果然，老闆想要你在明天上班前提交一份關於Python程式語言的介紹，但你只是一個在辦公室為了三餐溫飽而努力的小職員，對於Python這個程式語言根本完全沒有頭緒，加班到很晚看了很多文章還是一頭霧水，焦慮到快要爆炸了⋯⋯ 別擔心！在一切還沒變的糟糕之前，你可以直接求助無敵的ChatGPT，只需要在對話視窗中輸入： 請用500個字介紹Python這個程式語言，撰寫文章時請分成四個段落。 接著按下送出，等待ChatGPT回覆即可，以下圖4-7是ChatGPT的回覆內容。 （圖／博碩文化提供） 看到這段文章之後，你驚覺的發現似乎可以根據這段文章稍微修改一下，或者可以「請」ChatGPT協助代為修改，改完之後發現根本沒花太多時間，全部處理完之後終於可以準時下班了，灑花！ 基本上各位可以根據自己的需求（或者老闆或老師對你的需求）來對GPT進行文字生成的指示，而各位可以看到生成後的文字底下會有5個小圖標，這5個小圖標由左至右分別為： 大聲朗讀：這個功能可以讓ChatGPT預設的語音來朗讀他的回覆。 複製：淺顯易懂，就是複製這段對話的內容。 重新生成：如果生成的文章你不喜歡的話，可以像慣老闆一樣要求ChatGPT重新生成喔，重新生成後可以選擇重新生成的結果更好、更糟或是沒差別，這個選擇會些微影響到之後生成時的結果，ChatGPT會盡量根據你喜愛的風格生成，並盡可能避免掉你不喜歡的風格，重新生成的結果就像圖4-8這樣。 （圖／博碩文化提供） ● 回應不佳：如果你不喜歡這段回應，可以點選此按鈕並選擇原因告知ChatGPT的回應哪裡需要再修正如圖4-9，這也或多或少的會影響到後續的生成方式。 （圖／博碩文化提供） ● 變更模型：目前可以選擇GPT-4o與ChatGPT-4o mini來進行生成。 另外，目前最新的模型是OpenAI o1，若有購買完整版的話可以再使用o1 preview 模型與o1 mini。惟因本書最終完稿時大約是2024年8月初，所以在OpenAI o1 推出後（2024年9月中）緊急更新了部分內文，故OpenAI o1的部分會放在附錄介紹！ 以上就是一些基本的ChatGPT介紹了，各位可以根據這些基本的功能嘗試看看這項服務，相信學會使用ChatGPT一定能為各位後續無論是工作或是生活帶來更多的便利性。接下來我將會帶各位來看看更多的ChatGPT應用。 題外話：如果生成的段落文字過長，因為ChatGPT會有輸出限制，所以有時候輸出到一定程度就會中斷，此時可以輸入指令：「請接續上面的文章內容繼續生成」、「請繼續」、「請繼續生成」，來對ChatGPT下指令讓它繼續生成文章。 節錄自：博碩文化《即學即用！精選 30 招辦公室超高效 AI 生產術／陳冠霖（Brian Chen） 著 》 更多【實用AI工作術】推薦給你： 讓ChatGPT當求職教練！寫求職信、履歷建議、中英文面試練習指令 用AI快速寫Email！ChatGPT Writer、Copilot等中英文電子郵件生成 ChatGPT整理Excel表格超快速！用AI輕鬆搞定複雜資料 ChatGPT一鍵生成簡報！Slides Maker讓AI幫你快速做完整簡報
【104職場力】・AI

告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構

從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。 文／104人力銀行 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 本文導覽： 先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢 AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿 AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準 無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。 先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢 趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」 這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。 KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。 AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿 面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。 相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。 AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」 也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。 AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準 當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？ 觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。 正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 掌握更多科技業人才趨勢，大家都在看這些： 告別制式勞動、迎向職能重構：騰雲科技在 AI 時代的破局商業學 AI 時代，寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」 AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式 在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
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【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能｜2/20 線上免費直播

文／104人資市集 「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升 為每位忙碌的職場人士，創立一個能夠高效學習的節目平台，集結各領域專業講師的知識與分享，為職場人士帶來啟發和新視角。 必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用，全面提升工作效能 2025年想讓工作變得更輕鬆、高效嗎？ 這場講座將帶您解鎖全新的工作思維，從掌握大局、時間管理到善用AI技能，讓繁瑣流程迎刃而解，能更精準且有策略的執行，輕鬆達到事半功倍的效果。 一起加入這場聰明工作術的旅程，讓工作變得更簡單！ 講者及主題介紹 ★黑馬思維－看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長 ★掌握時間成本，創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師 ★用AI方法徹底改造工作，輕鬆成為效率達人！- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問 ★這輩子免學Excel公式，用AI全部解決 - 主講人 : 吳承穎 | 查特普拉斯管理顧問有限公司 共同創辦人 講座資訊： 講座時間：2025/2/20（四）13:30~15:00 報名截止時間：2025/2/18(二) 活動形式：線上免費直播 適合對象：所有職場人士 價值：3600元 → 免費 立即點我免費報名 【報名流程】 1. 活動前1天，我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您，請隨時留意Email，以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。 【注意事項】 報名前，請詳閱課程內容及購買須知。  104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權，可能視情況進行適當的修改與調整。  104 人資市集 保留報名審核權利。  如有課程相關問題，請至聯絡我們留下相關訊息。 ．　．　． 最划算的全方位教育訓練方案！免費申請全課程試閱 >> 推薦你更多相關的好文章>> 【104 talks】時代 vs 世代：不可不知的 EAP 推動要點 | 興智國際執行長 黃智儀 【104 talks】現代領導者的人生進化指南 | 波波黛莉共同創辦人黃晨皓 Kim 【104 talks】AI 數據智能時代的工作再定義 | 微軟人資長王有蘋 【104 talks】運用心理能量，職場一路順暢 | 蘇予昕心理師 【104 talks】啟動你的能量計畫，打造高效人生 | 最速總經理王冠翔 【104 talks】提前佈局不被市場淘汰！第二曲線創新學 | 郭瑞祥 滿足中小企業的培訓需求！超過150+課程任選 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息 >> 加入104人資市集 Line 獲得新知與獨家優惠！
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OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補

2025-07-18報導　經濟日報記者林薏茹　由聯合新聞網授權轉載 OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。 法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。 延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室 OpenAI牽手Google 事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人　由聯合新聞網授權轉載 廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。 [joblist_plugin title='104【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='3'] 英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。 [joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3'] 外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。 據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。 OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。 OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。 OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。 業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
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亞馬遜開會為何禁用PPT？貝佐斯談「6頁報告」如何提升效率

亞馬遜選擇禁止在會議中PPT，改以「6頁報告」來提升會議效率。貝佐斯認為，將想法寫成完整的段落能促進深入思考，使決策更具清晰度與可執行性。這種方式如何幫助亞馬遜維持高效運作？本文節錄自《亞馬遜領導力》，並解析正確決策對企業管理的影響。 文／約翰．羅斯曼（John Rossman） 別搞錯！亞馬遜毫無疑問對失敗有高度的忍受力，這是成功創新文化不可或缺的一點。但貝佐斯不能忍受的是重蹈覆轍，或因錯誤理由而導致失敗。 因此，亞馬遜期望領導者盡量多做正確的決定，遠多於錯誤的決定。不斷超越發展極限的企業免不了會做出錯誤決策，亞馬遜希望領導者失誤時，能夠從錯誤中學習，對於失誤的原因有深刻的體悟，再將這些發現與其他同僚分享。 若不高度重視清晰性（clarity），以學習、成長和負責為核心的文化無法實現──包括：設定清晰明確的目標、在組織中有效溝通目標、建立衡量標準，以及利用這些標準評估任何倡議行動的成功或失敗。「捏造數字」「瞎猜」「差不多」「要求通融」，還有「期限不是真正的截止日期」「純粹為抱負而設定目標，並非堅定的目的」等都是亞馬遜深惡痛絕的行為。 正如前文提到，我離開亞馬遜多年後，還能敘述亞馬遜的14條領導力原則的原因之一，是亞馬遜和其工作團隊分外清楚地闡述目標和流程。偉大的領導者（例如貝佐斯）創造出堅固、清晰的架構，持續應用並向團隊清楚闡述。從一開始就把事情做對，就能獲得優良的機制，由上到下貫徹正確的決策。 有趣的是，亞馬遜要求領導者將想法寫成長篇報告，這個方法似乎與「清晰」的價值觀背道而馳。畢竟多數商業簡報是以條列式的PowerPoint呈現，把複雜的概念簡化為幾項要點提示和生動的詞彙。 然而，亞馬遜禁止在會議中使用PowerPoint，如果你需要向S團隊或貝佐斯本人解釋新功能或新投資，必須從撰寫一份「6頁」的報告或論述開始。我無法告訴你自己花了多少週末在撰寫和編輯報告中度過。接著，會議開始時，你必須將報告發給與會者，然後坐下安靜10分鐘，讓大家閱讀報告。 這份報告是與同事分享想法時的有用工具，但構思計畫或提案的過程才是精華所在，這麼做希望達成的批判性目標是：把想法化成文字，讓重要的原理、功能和細微差別更清晰明確。德懷特．艾森豪（Dwight Eisenhower）有一句名言： 「計畫不值一文，規畫的過程才是關鍵。」（Plans are nothing; planning is everything.） 貝佐斯認為依賴簡報會簡化對話，無法促使團隊深入思考主題。貝佐斯在2013年接受主持人查理．羅斯（Charlie Rose）專訪時曾表示：「當你必須將想法寫成完整的句子和段落時，思慮會更加清晰。」 相較之下，在典型的簡報中，「你得到非常少的資訊，只有幾項重點提要。這對講者來說簡單，但對聽眾卻很困難。」書面文件能分享更多資訊，不需多做解釋。當你的態度必須極度具體明確時，畫面報告進一步推動了清楚、承諾和負責任的文化。與客戶和團隊合作時，我採用敘事式的方法。一開始這種方法很艱難，效果並不好。不僅需要練習如何構建敘事，還需要練習如何運用敘事，以及引導由敘事延伸的討論，但這是可以學會的。 貝佐斯也相信，當下屬提出新證據和新數據時，成功的領導者能夠接受新觀點。因此，貝佐斯尋找的人才是能不斷修正自己理解，而且能夠回頭審視他們認為已經解決的問題。他也在尋找能藉由指標、全心投入和完美執行計畫，維持對亞馬遜業務有通透了解的領導者。他相信透過書面報告形式的企業溝通系統，能比過於簡化的要點提示和圓餅圖，更有效、深入和快速激發想法。 節錄自：商業周刊《亞馬遜領導力：亞馬遜14條最強管理與領導原則》／約翰．羅斯曼（John Rossman） 著 推薦閱讀： 揭露Amazon職場文化「救生艇演練」：哪種人會收到PIP績效改善計畫？ 曾讓「員工想叛變」到「員工很懷念」，Amazon、Google創辦人都是他學生 開會提出新想法別踩大地雷！意見想被採納、不招反感的加分說法
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AI人才需求強勁！工作機會年增9.1%  企業數位轉型與人才培育成關鍵

全球加速邁向AI時代，企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services（AWS）台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢，整體AI人才需求較去年同期成長9.1%，發展面向則逐漸從研發推展至應用製造，許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫，建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能，打造具未來競爭力的智慧企業。 生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫 根據104人力銀行最新統計，2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個，若以年增幅來看，整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%，而AI工作機會最多的前三大產業當中，以第二名的一般製造業年增16%最顯著，其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%，工作機會最多的電子資訊／軟體／半導體業年增幅則為1.2%，顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。 104人力銀行人資長鍾文雄表示，近期國內外研究機構與104觀察發現，許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗，例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上，實際推動全體員工的AI訓練課程，獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程，AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。 人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能 企業對於AI人才的需求與日俱增，除了提升人才的專業能力，核心職能則包含學習力、科技力與溝通力：學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識，科技力是掌握數位工具提升工作效能，溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。 鍾文雄提醒，中小企業在有限資源下，可善用政府提供的訓練課程，如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫，或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定，都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構，透過合作開課、產學合作計畫，持續培育公司AI與數位人才。 整合學習平台與履歷資料庫  104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈 AWS台灣暨香港總經理王定愷表示，「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才，這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來，AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才，透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』（Zero-Intervention Technology Program），我們將進一步擴大人才培育的規模，並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』，期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能，為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太（台北）區域的啟用，我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢，全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」 「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目，預計首年觸及超過3萬名學習者，將AWS官方課程上架至104學習精靈平台，導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統，結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合，為台灣職場注入AI及數位動能。 更多AI趨勢，你還會想看 搶攻12.1萬個AI工作！104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才！綠領AI人才缺口激增到4,300個
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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

【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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