CompTIA Project+ 國際專案管理師認證暨實務課程
104學習
Elasticsearch
這項技能主要用來快速搜尋大量資料，提升系統查詢效率與即時分析能力。它常應用在網站搜尋功能、大數據分析及日誌管理，幫助企業即時找到所需資訊，優化用戶體驗和決策速度。具備這項技能代表你能處理分散式資料庫、設計高效索引結構，並熟悉JSON格式與RESTful API，對數據密集型產業尤其重要。掌握它有助於提升職場競爭力，特別是在IT、電商和金融科技領域。
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充實自己，讓能力持續成長
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SPSS統計分析與資料探勘
SPSS統計分析與資料探勘是一項專注於統計分析和資料挖掘的證照，旨在培養專業人士在各種領域中運用SPSS軟體進行數據分析和洞察。這項證照涵蓋了SPSS軟體的各個方面，包括資料輸入、清理、分析和視覺化。持有此證照的人能夠利用SPSS來進行複雜的統計分析，從而發現數據中的模式、趨勢和關聯性，並提出具有洞察力的解釋和建議。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
SSE Data Analysis Using Excel
隨著大數據的氾濫及電腦計算速度快速地成長，藉助套裝軟體快速分析資料來提升決策速度與品質，幾乎是全民運動了。也因此在許多資訊發達的國家，尤其是美國，造就了大量資料分析家(Data Analyst)的職缺需求。使用Microsoft Excel軟體來進行資料分析的能力。是提供國際大企業獵才的參考，並取得資料分析師的入場券。
Silicon Stone Education (SSE)
專案管理軟體應用Project 2007
Project 2007證照驗證持有人具備使用微軟Project 2007專案管理軟體進行計畫排程、資源分配及進度追蹤的能力，能有效協助專案團隊掌握專案進展並提升管理效率，適合專案經理及相關專業人員提升專案執行與管理技能。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網頁設計專業人員
TQC＋認證依各領域設計人才之專業謀生技能為出發點，根據國內各產業專業設計人才需求，依其工作職能及核心職能，規劃出各項認證測驗。
在視傳設計領域中，本會經過調查分析最普遍的工作職稱，根據各專業人員之職務不同，彙整出相對應之工作職務（Task），以及執行這些工作職務所需具備之核心職能（Core Competency）與專業職能（Functional Competency），規劃出幾項專業設計人員，分別為：「平面設計專業人員」、「Flash動畫設計專業人員」、「多媒體網頁設計專業人員」、「網頁設計專業人員」、「數位出版專業人員」等。
財團法人中華民國電腦技能基金會
SSE Data Power Today國際認證
統計是目前處理不確定性最成熟的一門科學，俱備良好的統計知識，透過統計方法的整理與分析就能有效快速地將資料轉成一種數據資訊，進而提升決策品質與商業價值。具備基本的統計分析能力，有助於爾後適切的使用各種的高等統計方法，提升對於未來的決策分析與品質，也有助於職場上之所需。
Silicon Stone Education (SSE)
GSNA
GSNA證照主要針對大數據分析與應用能力進行評估，涵蓋資料蒐集、處理、分析及視覺化等技能，協助持證人具備運用數據驅動決策的專業素養，提升在企業數據管理與分析領域的競爭力。
SANS Institute
精選貼文，掌握第一手知識
搜尋檔案還是找不到…提升搜尋效率，命名至少加入「2個關鍵字」
花時間找檔案是省時的大敵！作者曾在多間外商企業擔任高層秘書，傳授檔案命名原則：以「搜尋」為前提，加入「2個關鍵字」。只需改變一個小習慣，就能讓工作效率翻倍，不再為了找資料而心累。本文節錄自《節省工時的100種方法》。
文／森田幸（森田ゆき）
花時間找東西，是省時的敵人。凡是可能讓你心想「東西跑到哪去了？」的情況，都應該事先排除，才能真正省下無謂的浪費。.
雖然清楚知道「什麼東西放在哪」是基本原則，但對於資料檔案，還有一個重點應該特別留意：命名。
如果你在資料夾裡找不到想要的檔案，或是只記得幾週前下載過，卻完全不記得自己放在哪，這時候你會怎麼做？你大概會選擇搜尋吧？而在這個時候，你必定會一邊回想檔名是什麼，一邊輸入關鍵字。
反過來說，在替檔案命名時，你必須以「搜尋」為前提來思考。具體來說，就像是以下這樣的概念。
不好的範例
「202501 銷售匯總」
「202501 A公司簡報資料」
好的範例
「202501 月度銷售匯總_ 關東分店_ 最終版」
「202501 A公司簡報資料_ 系統建置提案」
重點是，要加入2個以上的關鍵字。在搜尋時，如果只輸入1個詞彙，幾乎都會跳出多筆符合條件的資料。但只要輸入2個詞彙，一次就找到檔案的可能性將會提高。
此外，郵件的標題或內文也是同樣道理。請一邊思考「如果之後要搜尋，我會輸入哪些字？」一邊將這些關鍵字都寫進去。回覆對方寄來的郵件也一樣，只要你撰寫句子時意識到這一點，搜尋效率必然提升。
POINT：資料要以「搜尋」為前提，加入2個以上的關鍵字來命名。
節錄自：大是文化《節省工時的100種方法：我在巴克萊銀行、AIG、安聯等外商主管身邊學會，品質與速度兼顧的時短工作術，不用拚命就有高績效。》／森田幸（森田ゆき） 著
用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
Google在台灣設立AI研發中心！工作內容、為何建立、台美實驗室差異一次看
2025-11-20 聯合新聞網科技編輯 張明哲、莊翰 由聯合新聞網授權轉載
Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，這是Google在彰化成立資料中心、新北市板橋成立海外最大硬體研發中心後最大投資之一，而Google台灣AI基礎建設研發中心 集結硬體工程、軟體工程、與供應鏈團隊的數百位員工，是Google在美國 總部以外規模最大的AI基礎建設硬體研發工程團隊。
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Google台灣AI基礎建設研發中心今（20）日進駐台北市士林區承德路上，鄰近捷運劍潭站，賴清德總統出席力挺。（攝影／聯合新聞網《科技玩家》）
Google為何在台建AI研究中心？
Google台灣AI基礎建設研發中心也讓外界好奇到底會做些什麼工作，Google表示，工程師幾乎全程參與過程，包含最初的架構、設計與工程、製造與部署、測試時程，到後續的產品交付，台灣團隊在軟硬體與供應鏈專業的高度緊密結合帶來不少優勢，讓他們能縮短開發週期、更快解決問題。
全新的Google台灣AI基礎建設研發中心（Google Cloud 辦公室 ）裡頭有10幾座專業實驗室 ，可讓Google工程與供應鏈團隊及台灣合作夥伴，在研發出的產品部署到Google 世界各地的資料中心和AI基礎建設之前，進行最嚴謹的測試、檢驗與優化。
圖片來源／Google
台灣美國實驗室差異是什麼？
Google Cloud辦公室在台北市士林區設置10幾座Google實驗室，與美國Google實驗室有何不同？Google官方表示，兩者僅在規模上有些差異，研究方面，如散熱技術、debug、主機板、機械、永續等都很類似；在設備部分，美國與台灣的實驗室都一樣優異，都來自於供應商的夥伴。
圖片來源／Google
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104 AI工具再升級！用戶使用率突破86.8% 智慧媒合率超過4成
精準善用每天5,000萬筆以上使用者行為軌跡 打造最強AI求職求才引擎
AI浪潮推動全球人才生態系快速變革，如何透過AI工具精準媒合企業與求職者，成為人力資源領域重要任務。104人力銀行每天處理超過5,000萬筆使用者行為軌跡，已成全台規模最大的人才資料庫，成功模擬徵才企業與求職者的雙向溝通並推測需求偏好，開發包含「AI推薦工作／推薦人才、AI訊息分類、AI履歷健檢」等功能服務，目前已有86.8%的使用者用過站內AI產品服務，智慧媒合率達41.12%，幫助工作與人才更有效率地找到對方，引領整體求職求才生態開啟AI智慧嶄新篇章。
AI破解雙向媒合難題 智慧篩選提升效率
104人力銀行研發處協理張世淳指出，人力資源媒合的技術門檻遠高於一般電商的推薦系統，既不能把最知名的企業推給所有人，也不能透過演算法「創造需求」，主因職缺與人才無法被無限複製，且必須雙方都有意願；求職求才系統最大的挑戰在於讓AI理解「人性化的平衡」，找出真正能促成行動的匹配組合。他說，104 AI工具的核心在於濃縮資訊、提升判斷效率，使用者原本可能需要看二、三十筆或是更多的職缺或履歷，現在可能只需看十筆職缺或履歷就能精準掌握重點，顯著提升媒合效率與成功率。
推薦工作與人才、訊息分類、履歷健檢 三大AI工具解決使用者痛點
104人力銀行產品暨價值營運處資深協理王之璘指出，求職者面臨「資訊太多卻不知從哪開始」，企業端則面臨「履歷量大卻難以快速篩選」的共同痛點，因此需要能同時提升搜尋效率與行動意願的AI工具。為解決這些核心問題，104人力銀行導入各種AI服務，協助求職求才雙方更快速找到適合的工作和人才。包含：
AI推薦工作／推薦人才：透過104內部數據與行為模型，根據求職者的履歷與個人偏好等資料主動推薦職缺，以及依照企業所需條件與徵才偏好提供具備高符合度的人才，透過深入理解使用者需求減少「盲搜」。實際成效顯示，求職者應徵AI推薦的職缺，獲得企業邀約面試的機會是自行查詢工作的3.2倍；企業邀約AI推薦人才的面試同意率也是一般查詢的3倍，不僅大幅提升了求職效率，媒合成功率也相應成長。
AI訊息分類：在傳統求職過程中，求職者常會收到企業大量邀約訊息，104的AI精選自動將企業面試邀約訊息分為「專屬」和「一般」。其中，「專屬」大約占60%，由AI精選和求職者履歷、自傳、求職偏好、求職行為軌跡等相關性較高的訊息，另外40%和求職者較無關聯會被隔離在「一般」，且允許使用者隨時手動調整分類，或啟用/停用此功能，增加了使用的靈活性。
AI履歷健檢：求職者經常面臨對自身優勢與市場需求理解有限的盲點，AI履歷健檢工具針對求職者的履歷表進行分析，只需3秒鐘就能提供客製化的調整方向與建議，且為確保真實性，主要提供撰寫方向參考而非直接代寫，例如提示補充獎項、專案或描述細節，引導求職者依自身經歷調整，協助提升亮點與面試機會。近4成求職者獲取AI建議後，都會進一步更新履歷，整體面試機會提升20%。
從海量數據到精準匹配 104用AI推動智慧招募新時代
AI應用不斷推陳出新，104人力銀行研發處協理張世淳表示，開發AI產品的關鍵思維，需要面對龐大的數據與複雜的媒合需求，104全集團將AI視為人才升級的社會創新，投入大量資源研發能夠理解並學習使用者行為與偏好的AI演算法，技術難點包括如何從非結構化數據中提取有價值資訊、如何確保推薦的公平性與精準度，以及如何將複雜的AI模型無縫整合至用戶介面，都考驗著104的技術實力與創新能力。
張世淳指出，導入AI工具並非取代人力，而是釋放人力，加速人才與企業「找到彼此」的過程；透過AI工具，能夠超越個人主觀判斷，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率。 更多內容請參考：104 AI+ 全服務網頁（ https://tw104.pse.is/8nrlya）
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【工作快找App】新增AI訊息分類的啟用開關、專屬外籍人才的導覽入口｜3.25.0版本更新教學
我的履歷缺少哪些關鍵要素？104「AI履歷健檢」提高履歷完整度｜104履歷診療室
【工作快找App】捷運搜尋更彈性、封鎖公司更夠用、職缺資訊更透明｜3.37.0 版本更新教學
為了讓求職過程更有彈性，本版本針對搜尋條件、隱私設定與職缺資訊推出三項優化：「近捷運」站點篩選上限從 3 站提升至 10 站，跨線通勤一次設定到位；「封鎖公司」額度從 10 組提升至 30 組，開放履歷更安心；「企業最後處理履歷時間」與「企業最後聯絡時間」顯示範圍也從 7 天延長至 30 天，投遞前就能掌握企業的徵才動態，每一次選擇都更有依據！
文 / 104 工作快找 APP
【104 工作快找 App】更版摘要：
捷運站點篩選一次可選 10 站，找工作更有彈性
封鎖公司最多可設定 30 組，讓履歷開放更安心
企業處理履歷時間、企業最後聯絡時間最長顯示到30天，幫助你掌握工作機會的真實動態
立即更新下載【104工作快找App】Android，iOS
App名稱：104工作快找-工作機會多，找工作、找打工兼職的優質求職平台
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捷運站點篩選一次可選 10 站，找工作更有彈性
通勤範圍不只一條線？現在找工作更方便了！
這次我們將「近捷運」篩選功能全面升級，站點選取上限由原本 3 站提升至 10 站，無論是轉乘族、跨區通勤，或是想同時搜尋多個生活圈的工作，都能一次設定更多捷運站，幫助你更快速找到符合需求的職缺。
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開啟 App > 搜尋 > 更多條件 > 近捷運
即可一次選擇最多 10 個捷運站作為搜尋條件
封鎖公司最多可設定 30 組，讓履歷開放更安心
想避開特定企業，現在可以一次設定更多封鎖公司！
這次我們提高了封鎖公司的設定上限，不論使用公司關鍵字或公司統編，都可設定最多 30 組，讓你更靈活管理不想曝光履歷的公司，安心開放履歷，不必擔心收到不符合期待的企業邀約。
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開啟 App > 關於我 > 隱私設定 > 封鎖公司
設定完成後，即可安心開放履歷，封鎖的公司將無法查看你的履歷
企業處理履歷時間、企業最後聯絡時間最長顯示到30天，幫助你掌握工作機會的真實動態
求職路上，資訊越透明，選擇更有把握！這次我們把「企業最後處理履歷時間」與「企業最後聯絡時間」的顯示範圍從7天擴大到30天，讓你在投遞履歷前就能看到更完整的工作資訊，多一份參考、多一份安心，讓每一次選擇都更有依據。
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若企業在7天內仍有積極徵才，會另外顯示「徵才行為活躍」標籤
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從「難搞的低績效員工」到可管理的績效課題—HR 必備的診斷與處理策略
文／黃愛 Lilian Huang 104人資學院 資深專任顧問
績效其實等於「能力 × 意願」，處理低績效的第一步是釐清到底是哪一端出了問題。先檢視目標是否具挑戰性又可達成，避免因訂錯目標誤判員工；若是能力不足，可透過訓練、SOP或職務調整來支持；若是意願不足，則需透過面談釐清動機，並檢視主管互動與組織文化。管理者應以公平且具建設性的回饋促進進步，配合可量化的成長指標與定期檢視，將績效管理從零碎行為轉為制度、技能與文化並重的流程。
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前言：績效 = 能力 × 意願(1) 先檢視目標是否合理(2) 區分能力問題與意願問題(3) 注意管理者回饋與認可的公平性(4) 強化進步導向的回饋機制將績效管理視為一門「藝術」與系統工程為什麼現在就要重視？需要協助把策略落地？
在許多公司裡，主管與老闆常抱怨：「這位員工績效太低，真難處理！」但在執行績效管理（績效管理、低績效員工、目標設定）時，我們常忽略一個簡單卻關鍵的出發點：績效 = 能力（ability） × 意願（willingness）。弄清楚是哪一端出了問題，才能有對症下藥的作法。
1. 先檢視目標是否合理
很多所謂的「低績效」，其實是目標訂錯了。目標應該既有挑戰性也要可達成—不是要求會騎腳踏車的人去開車。年度目標應考量外在情勢（通膨、競爭）與個人進步期待（經驗累積、勝任力提升），逐步提高，而不是一夕暴增。合理的目標設定是誤評低績效的第一道防線。
2. 區分能力問題與意願問題
能力不足時，檢視是否給予足夠訓練、SOP、範本與時間，或是否須調整到更適配的職務。意願問題則可能源自個人價值觀或外在環境（主管態度、文化認可）。透過面談與行為觀察釐清原因，才能決定是投入發展還是結束關係。
3. 注意管理者回饋與認可的公平性
績效文化會因主管反應而塑造成型。若主管只在「少數錯誤」時嚴厲批評，卻在「少數成功」時過度獎勵某些低基期人員，會讓持續穩健表現的優秀員工感到不公平，反而破壞動力。管理者應誠實回應每位員工的貢獻，兼顧進步肯定與長期表現獎勵。
4. 強化進步導向的回饋機制
對於努力但尚未到位的員工，除了給予資源與明確指導，還要及時肯定每一次的改善；對於一貫表現佳但偶有失誤者，也要以發展角度回饋，而非一味責難。建立可量化的成長指標與定期回顧，有助於讓員工看到自己的職涯軌跡。
將績效管理視為一門「藝術」與系統工程
優秀的績效管理結合制度（績效評估、目標管理）、技能（主管領導、回饋技巧）與文化（公平、透明）。HR 應主動學習管理典範、設計培訓課程，並可透過顧問協助與系統工具把流程標準化，降低人為偏差，提升決策品質。
為什麼現在就要重視？
有效的績效管理能提升員工生產力、降低流動成本並促進人才發展，是人才策略（人才發展、員工激勵）成功的關鍵。錯誤的處理方式不只傷害當事人，也會讓整體團隊出現「不敢優秀」或「只追求半成功」的扭曲行為。
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員工滿意度自己調查？小心掉進數據陷阱！
文/104人資學院
許多人資想透過員工滿意度調查，掌握組織健康與留才風險，但自行調查常遇到信效度不足、填答率低、數據難分析等難題，結果往往流於形式。本文深入探討HR在內部自辦調查的常見困境，並比較104員工體驗調查的專業優勢，包括專家題庫、智能化流程、產業常模比對、視覺化報告與改善建議。透過科學化、數據化的工具，企業不僅能真正聽見員工心聲，更能有效轉化為行動方案，提升敬業度、強化雇主品牌，進而推動企業營運績效成長。
本文導覽
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
填答率低落：匿名性與員工疑慮
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
從數據到行動：HR推動改善的斷層
104員工體驗調查的五大優勢
成效驗證：如何降低離職風險、提升績效
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
讓員工調查成為企業成長引擎
在少子化與人才競爭加劇的環境下，員工是否滿意工作、是否願意長期投入，已成為企業能否穩定成長的關鍵指標。許多企業人資部門都嘗試以員工滿意度調查作為診斷工具，期望從中洞察組織氛圍與改善方向。然而，當企業選擇自行執行調查時，往往發現過程比想像中複雜，從問卷設計、資料蒐集到結果分析，每一步都潛藏挑戰。
為何內部自行調查員工滿意度如此困難？
許多人資深知，員工滿意度調查是一項重要的管理工具，能協助企業了解員工心聲，並進一步改善組織氛圍。然而，當HR嘗試自行設計與執行調查時，卻往往在過程中遇到難以克服的挑戰：問卷題目不夠專業，HR需要收集很多文獻或資料，才知道調查向度是否夠廣、夠深。倘若沒有受過專業訓練，題目可能設計得模擬兩可，問不出真實狀況。或是一個題目兩個問法，讓員工不知如何回答。題目設計若不夠精準，很可能導致員工誤解或回答偏差，進而影響調查的有效性。
信效度不足：問卷設計的隱藏風險
自行設計問卷的最大問題之一是缺乏科學驗證。好的調查題目必須經過信度與效度的檢驗才能信賴。信度指的是同一構面下各題目是否反映相同的意涵，這需要專家判斷與足夠樣本，才能判定是否達標。
效度則關乎題目是否真正測到我們想要的概念，特別是與組織目標相關的關聯效度：專業調查會以組織承諾、留任率等作為效標，檢視題目與這些重要結果是否有實質關聯。沒有高信效度支撐的題庫，所得數據難以真實反映員工心聲，最終只會讓調查淪為形式，無法提供可執行的管理洞見與決策依據。
填答率低落：匿名性與員工疑慮
若HR直接以公司名義發放問卷，員工往往擔心填答內容會影響升遷或考核，導致不敢誠實作答。即便表面上回收率不低，內容也可能因顧慮而失真。缺乏第三方匿名保障，數據很難反映組織的真實狀況。
分析困境：缺乏外部常模與基準比較
許多HR坦言，從設計問卷、管理回收到自行分析，內部調查既耗時又費力，且缺乏可比的行業常模，使結果通常停留在「部門A高於部門B」這類內部差異，無法回答「我們在產業中的相對表現如何」。
在當前缺工的時代，與外部比較變得更為關鍵：例如薪資項目通常是員工滿意度中得分最低，但若沒有業界基準，唯一的解法往往只會是全面調薪；若能與同業比對，便可能發現實際差距並不大，進而避免不必要的成本支出。缺乏外部參照的調查結果容易流於表面，難以取得主管認同，也無法為高層提供具體的決策依據或可執行的改善方案。
從數據到行動：HR推動改善的斷層
另一個常見挑戰是「數據無法轉化為行動」。調查雖指出需改善的面向，但倘若負責設計調查者的人資經歷較不深厚或不夠全面，提出的方案往往片面或停留於短期修正，無法兼顧系統性與長期效益。建議與具備多年業界實務經驗的資深專家合作，協助從數據擬定可執行的改善計畫、優先順序與衡量指標，並規劃後續追蹤，才能讓調查從一份靜態報告轉為驅動組織改善的實際動力。
104員工體驗調查的五大優勢
專業題庫與高信效度由專家設計題庫，涵蓋九大構面與八大情境題組，題目經過信效度驗證，能確保數據真實反映員工想法，避免誤差與片面性。
自動化流程，降低HR負擔提供一鍵建置問卷、智能發送與填答提醒，HR 不需再花大量時間管理流程，大幅提升作業效率。
第三方匿名調查，提升真實回饋由第三方平台執行，確保調查全程匿名，讓員工放心填答，取得最真實的意見。依104執行員工滿意度顧問專案的經驗顯示，回答率通常可提高至80%。
產業與職務常模，掌握競爭定位平台擁有上千家企業、產業X職務常模779種的大數據比對資料，HR可快速比較內外部落差，找出競爭優勢與改善弱點。
視覺化報告與改善方案落地自動生成圖表化報告，提供PR值定位與關鍵改善建議，企業可依據結果進一步優化各項人資策略，幫助企業將數據轉化為行動。
成效驗證：如何降低離職風險、提升營運績效
實際導入後，許多企業明顯降低員工流失率，並在組織氛圍與敬業度上獲得提升。有研究顯示，敬業度高的企業，業績成長率與獲利率均明顯優於同業，這證明員工調查若能轉化為行動，確實能帶來長遠效益。
自行調查 vs. 104調查：比較一目了然
項目企業自行調查104員工體驗調查題庫品質自行設計，信效度未驗證專家設計，信效度經科學驗證平台功能一般問卷平台，無法即時催測，產出專業報告一鍵建置、智能發送、自動提醒、專業報告匿名性員工疑慮高，回覆失真第三方匿名，提升填答率與真實度分析深度僅能內部比較，缺乏業界資訊比對產業與職務常模，掌握相對競爭力行動落地受限於HR的專業是否資深，影響策略成效提供改善建議與資源連結，支持策略落實表：自行調查員工滿意度與104員工體驗調查的比較
讓員工體驗調查成為企業成長引擎
員工體驗調查若只停留在「做過」的層次，對企業幫助有限。透過104員工體驗調查系統及人資顧問團隊的專案解方，HR不僅能快速取得可靠數據，更能掌握外部比較基準，並將結果轉化為具體行動。這不僅可提升員工敬業度，也能強化雇主品牌與企業競爭力。對企業而言，調查不再只是例行性作業，而是推動營運績效成長與永續發展的重要引擎。
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【2025員工C.E.O.調查報告】工作價值認知、求轉職在意重點、生成式AI使用情況｜完整報告
服務超過46萬家企業會員的104人力銀行，為瞭解員工對於工作職務在意的因素，提供雇主作為員工職涯發展規劃的參考，建立多元共融的友善職場，以促進勞資雙方關係的穩定與和諧，因此針對「在職者」與「求職者」進行量化研究，藉由5個層面的工作價值，完成「2025年員工C.E.O.」研究報告，拆解員工對工作的期待！
文／《104職場力》小編
【2025員工C.E.O.員工工作價職認知調查研究發現】
《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》大綱主要發現1：工作價值認知情形（重要度 vs 符合度）主要發現2：轉換工作的原因主要發現3：求職時在意的重點主要發現4：安靜離職主要發現5：轉換工作的原因《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》總結《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查》研究設計
《104職場力》根據104人力銀行於2025年所提出的《員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》，為大家先行整理報告的重點摘要，期望提供雇主作為員工職涯發展規劃的參考，建立多元共融的友善職場，以促進勞資雙方關係的穩定與和諧，針對在職者與求職者進行量化研究。
《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》大綱
◆ 主要發現1工作價值認知情形（重要度 vs 符合度）人際價值重要度愈趨提升，工作生活平衡普遍被重視◆ 主要發現2轉換工作的原因薪資為重要促動力，工時過長對年輕人影響力大◆ 主要發現3求職時在意的重點薪資報酬仍為重要考量，工作生活平衡考量提升人和在求職者決定是否到職上扮演重要角色◆ 主要發現4安靜離職主管視角與同事視角大不同◆ 主要發現5生成式AI使用情形在職者使用率過半，未來想持續使用比例也高
完整報告【2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查】
主要發現1：工作價值認知情形（重要度 vs 符合度）
員工對於工作價值認知的重要度排序：「經濟報酬」仍為重要項目，其次為「組織安全與安定」、「人際價值」。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1：工作價值認知情形
工作有保障連續四年第一名。
今年在職者心中對於工作生活良好平衡的重要度提升至第2名，與同事間溝通互動良好的人際價值提升至第5名；整體前10名重要項目與去年相同。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1：工作價值認知情形
除了工作保障與報酬層面之外，追求工作與生活有好的平衡，在6年級後的世代間也是重要的因素，尤以在8年級後，更是將工作與生活平衡列為最重要的項目。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1：工作價值認知情形
近三年的調查結果顯示，「組織安全與安定」，以及「人際價值」的符合度仍然較高。
「工作有保障」在今年調查中重回Top10排行榜。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1：工作價值認知情形
「經濟層面」的重要度考量仍是相對重要，但符合度也仍偏低，整體與去年相同位在改善重點區域中。
「公司形象」因重要度下降，已從持續保持區域轉移至不須刻意追求的區域；而「工作回饋性」在今年在職者心中的重要度與符合度均有下降，落到觀察項目外。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現1：工作價值認知情形
完整篇章請參考：【2025員工C.E.O.調查研究發現】
主要發現2：轉換工作的原因
針對轉職者詢問過去一年導致想轉換工作的因素，經濟報酬同樣是最主要的層面。
至於詳細轉換工作前三大原因則與去年相同，分別為：薪水太低、不喜歡主管的領導風格以及公司制度不佳。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現2：轉換工作的原因
8年級後的族群中，會因為』工時過長」而想換工作的比例較其他族群高，但同時，這些年輕族群以及 4、5 年級世代他們「想尋求新挑戰」的比例也較高。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現2：轉換工作的原因
完整篇章請參考：【2025員工C.E.O.調查研究發現】
主要發現3：求職時在意的重點
今年調查結果顯示，求職者找工作時初步關心的重點，主要結果與去年相近，而今年工作與個人生活間的平衡排名持續往前提升。而在8年級後的年輕族群中他們較注重工作與生活的平衡，比起其他族群也更重視是否有機會學習新技能。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3：求職時在意的重點
實際面試過程中說明工作內容與預期符合、面試主管的態度以及實際洽談後薪資是影響求職者決定是否到職的前三大因素。其中，工作內容符合預期，面試主管的態度無論在各年級世代均是最重要的前兩大影響因素
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3：求職時在意的重點
從求職者認為自己欠缺的能力來看，個人成長、語文學習以及投資理財仍然是今年整體求職者想要進修的前三大領域。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現3：求職時在意的重點
完整篇章請參考：【2025員工C.E.O.調查研究發現】
主要發現4：安靜離職
四成以上在職者曾進行過安靜離職，且男性進行過安靜離職比例比女性高，年紀越輕者曾進行安靜離職的比例也越高。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4：安靜離職
以管理者視角與同事視角觀察，各有半數以上的在職者曾觀察到部屬/同事近一年曾進行過安靜離職。且觀察到曾安靜離職的同事年紀大多為20、30歲代。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4：安靜離職
以管理者視角多以部屬表現的情緒態度顯著變化發現部屬安靜離職，因為觀察到有所變化，而發現部屬的安靜離職。同事視角則有將近半數認為同事一直以來都有安靜離職行為。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4：安靜離職
以管理者視角，發現部屬安靜離職後，大多會採取積極行為來因應，包含一對一交談或是調整工作內容責任同事視角則有將近四成的人認為主管會忽視這個行為。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4：安靜離職
以管理者視角，針對安靜離職員工，無論是進行一對一交談、提供更多支持或資源或是調整部屬工作內容，都有半數以上認為這些做法可以得到改善；然而以同事視角，則認為這些方法能改善的比例均不到四成。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現4：安靜離職
完整篇章請參考：【2025員工C.E.O.調查研究發現】
主要發現5：轉換工作的原因
在職者中有超過半數以上使用過生成式AI，其中男性使用的比例較高；年紀越輕者使用過AI 的比例也越高。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5：生成式AI使用情形
使用過AI者，應用在工作中，以文檔編寫以及報告生成是最主要的應用領域。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5：生成式AI使用情形
使用過AI 者，未來使用意願仍高，超過九成未來預計持續使用。
詢問未來想減少使用者原因，主要是數據隱私的問題。
《員工C.E.O.調查研究發現》主要發現5：生成式AI使用情形
完整篇章請參考：【2025員工C.E.O.調查研究發現】
《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查研究發現》總結
員工對於今年工作價值認知的重要度項目和去年雷同，且工作有保障已連續第四年度蟬聯最重要的項目；人際價值在員工心中重要度愈趨提升，其中工作生活之間有好的平衡普遍被重視。
綜合目前工作符合度的結果來看，整體與去年結果接近，經濟層面仍為改善重點。
薪資仍為促動想轉換工作的最大動力因素，並且工時過長對於促動年輕人想轉換工作的影響較大。求職者在找工作時，薪資報酬仍為最重要的因素，除此之外由於在職者對職場人和以及工作生活平衡的愈趨重視，求職者找工作時會考量工作生活平衡的比例持續提升，且在面試時，面試官的說明、態度以及面試所營造的氛圍對於求職者決定是否到職扮演重要角色。
面對安靜離職，不同視角所看到的樣貌略有不同；管理者大多認為自己面對部屬的安靜離職有積極作為，且採取因應後情況有所改善；但同事視角則有較高比例認為主管對於安靜離職是採取忽視不作為，即便主管有所作為，情況也不見得得到改善。
職場上有半數以上的人搭上浪潮表示曾使用過生成式AI，並且未來會持續(或擴大) 使用，AI 參與工作成果的展現勢不可擋。
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完整報告【2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查】
《2025員工C.E.O.員工工作價值認知調查》研究設計
資料蒐集方式：透過EDM發送問卷給104人力銀行會員中有訂閱會員特刊以及推播給有登入APP的會員。
調查期間：2025年1月17日～3月14日
受訪對象：2024年1月~2025年3月有登入過的履歷會員。
成功樣本數：
在職者共回收1,653份有效問卷，在95%信心水準下，抽樣誤差為±2.41%
求職者共回收2,789份有效問卷，在95%信心水準下，抽樣誤差為±1.86%
※ 在職者為調查期間有全職或兼職工作者；求職者為最近一年內有轉換(找)工作或調查期間打算找工作者。
※ 加權處理：在職者以勞動部就業者(113年2月)性別、年齡、教育程度結構進行加權；求職者以104會員有求職行為者(113年1~3月) 性別、年齡、教育程度結構進行加權。
軟體工程師內推管道及注意事項？工程師社群、LinkedIn等求職網以外的找工作管道
軟體工程師「內部推薦」有哪些管道和注意事項？本文作者ExplainThis團隊，曾協助多名軟體工程師成功進入外商科技大廠、海外新創，解析除了求職網以外的找工作管道，包括內推、學徒計畫、工程師網路社群、經營LinkedIn等。
文／ExplainThis（王鵬傑、李俊廷、林品均）
本文目錄：求職網以外的找工作管道（點擊可快速前往）
一、內部推薦內推（Referral）比較容易獲得面試機會內推管道內推該注意的4個事項最好的內推是強內推二、學徒計畫三、工程師的網路社群四、經營LinkedIn
當提到找工作，多數人第一直覺想到的，可能會是求職網。以台灣來說，像是傳統的求職網104、1111，或者新興平台CakeResume與Yourator。而找海外工作，可能第一直覺會想到老牌的Indeed、Glassdoor，或者是新興的LinkedIn。
然而，除了這些求職網，事實上還有許多其他的找工作管道。我們在這個小節將會詳細談幾個不同的找工作管道，讓讀者們能透過不同的管道，增加獲得面試的機會。
一、內部推薦
在找工作上，業界公認比透過求職網站或公司官網申請更有效的方式，是透過內部推薦（referral）。當你上求職網站申請，往往需要先經過前面提到的ATS系統，跟上百位申請者一同競爭，脫穎而出後才可能被真人招募員看到你的履歷。
然而，如果能夠被內推，將有可能跳過這個環節，直接被招募員或用人主管等真人審履歷。這雖然不代表一定會通過招募員或用人主管的篩選，但最起碼能直接省去前面的系統審核。
內推（Referral）比較容易獲得面試機會
你可能會問，為什麼內推比較容易獲得面試機會？因為，通常來自公司內部員工的推薦，表示推薦者對應徵者有一定程度的認識和信任。
與此同時，內部員工對公司文化和工作環境有比較深入的了解，所以推薦的人通常會更適合公司的需求，因此，公司較傾向相信現有員工的判斷，這讓透過內推進來的申請者，比較可能在茫茫履歷海中受到青睞。
內推管道
如果你想要找人幫你內推，在台灣的軟體工程師社群中，有歹晚郎內推互助網絡（https://bit.ly/3FlItvp）與Nex Work（https://work.nexf.org/）等由海外軟體業前輩發起的內推網絡。此外，也可以在LinkedIn或是Blind（https://www.teamblind.com/）上，搜尋「#referral」的標籤，或是找有在該公司任職的人，然後禮貌地發個私訊請對方幫忙內推。
當然，很多時候可能不會立即得到回應，又或者可能對方太忙沒回應，也不要感到氣餒，可以多詢問同一家公司中不同的人幫忙內推。
（圖／博碩文化提供）
內推該注意的4個事項
在找人內推時，如果能依循某些注意事項，會比較容易讓人想幫你忙。以下我們分享幾個建議大家要遵循的原則。
1. 履歷好好寫
在各大海外公司工作的人，也知道自己公司的標準，所以不會來者不拒、盲目內推。你想提高別人內推你的意願，務必要好好寫履歷。好好寫代表著格式上要正確，以及內容描述上要讓人覺得你有達到對方公司想要找的人才水準。假如不知道怎麼寫好履歷，可以參考Chapter 2的履歷撰寫相關內容。
2. 附上想被內推的職位
在多數大公司，光是一個大組可能就幾百人，比一間新創公司還大，因此除非是專職招募的招募員或者是工程經理，不然多數人其實不知道其他組現在有什麼職位開缺。所以不要找人內推時，還說什麼「你有沒有建議我申請哪些職位」，這只會讓人覺得你沒做功課。
大家平常工作已經夠忙了，沒空幫你去看你適合申請的職位，所以務必自己附上。通常大公司的職缺都會有Job ID，可以附上你想申請的。附上你為何適合這個職位：內推的人也不會想自己在公司內的名聲臭掉，所以多半會先判斷你是不是真的適合被內推。如果你想提高別人內推你的意願，就要做到讓別人認為你適合被內推。
要做到這點，務必附上你為何適合這個你想被內推的職位。理想上也要附上為何你適合該公司（建議多做一些功課來研究該公司，進而能闡述你為何跟該公司文化契合）。花時間幫你的這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
可以用的句型是在簡短自我介紹後，提及「我目前在找XX領域的工作，對這個職位很感興趣。過去我在XX領域有OO經歷，我相信我能對這個職位有所貢獻」。
3. 記得表達感謝
假如一個原本跟你不相識的人願意內推你，務必要表達感謝。因為大家平時工作很忙，可能還有家庭事務要兼顧，額外抽時間幫你，這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
即使內推沒有讓你拿到面試機會，也要記得感謝對方。畢竟很多公司冷凍期半年，你之後還可以再嘗試，與對方維持良好關係，這次沒上之後要請對方幫忙也會讓對方更有意願。
最好的內推是強內推
雖然上一段有提到可以找人幫忙內推的管道，但如果要獲得比較有幫助的內推，或俗稱的「強內推」，建議平時就要建立起能幫自己內推的人脈。
所謂的強內推，是指對方在內推時，有註明是「強力內推」。一般來說，多數公司的內推系統，都會詢問「你跟被推薦者的熟悉程度」以及「你有多推薦這位被推薦人」。不同公司具體問的問題可能會不同，但大多不脫離這兩類問題。
而唯有這兩個問題都回答「很熟悉」、「強烈推薦」，並且推薦理由寫得很詳細，才會被認定為是強內推。
當然，一般內推已經比直接在公司網站或人力銀行網站申請來得好，只是如果能的話，獲得強內推會是更好。
至於如何獲得強內推？一個是平時有好的工作表現，可能你現在的同事，未來會去不同公司，如果跟他們合作時，做到對方發自內心會想推薦你，這時要獲得強內推就容易得多。
又或者假如你還是學生，在平常的小組作業中，盡可能地貢獻，在同組的同學心中留下好的印象，未來同學們進到不同的公司，你要找他們內推，也會容易獲得強內推。
另一個則是多參與不同的社群活動，例如貢獻到開源社群，或者是參與技術會議等，這些也是一個你能夠曝光、與他人協作的機會，在這些場合貢獻價值，也相對容易獲得強內推。
上面提到這些要獲得強內推的方式，都是需要時間去耕耘而非速成的。因此，如果你現在還沒辦法獲得任何強內推，建議從現在開始行動，而不是等到要求職時才發現沒有人能為你強內推。
二、學徒計畫
學徒計畫（Apprenticeship Program）是近期各大公司越來越盛行的一個專案，包括：LinkedIn、Microsoft和Google等，都曾推出類似的計畫。
這些專案旨在招募更多元的人到科技公司，其中常見符合此計畫的人條件包含以下：
自學程式
參加過程式戰鬥營（coding bootcamp）
非傳統電腦科學背景
暫時離開工作，並嘗試重回職場
學徒計畫在經歷上的審核以及面試上，技術層面比起正職的初階工程師更簡單一點。多數的學徒計畫也都有轉正職的機制。
部落客「半路出家軟體工程師在矽谷」有一篇專門彙整各大公司學徒計畫的文章（https://brianhsublog.blogspot.com/2019/08/TechApprenticeship.html），並且時常更新，非常推薦有興趣、有需求的讀者可以去看看。
（圖／博碩文化提供）
三、工程師的網路社群
除了上述提到的3點，網路社群是軟體工程師不可錯過的資源。這些社群不僅提供了工作機會，也能幫助你與同業交流、了解產業趨勢，以及許多面試經驗的分享。以下是幾個會張貼工程師工作機會的熱門或相關網路社群：
PTT Tech_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/index.html
PTT Soft_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/index.html
PTT Oversea_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/index.html
Facebook Front-End Developers Taiwan：https://www.facebook.com/groups/ f2e.tw/
Backend台灣（Backend Tw）： https://www.facebook.com/groups/backendtw/
四、經營LinkedIn
對比傳統的求職網，目前新興的人脈社交媒體LinkedIn已經逐漸成為找工作的首選，特別是對於外商與海外求職，LinkedIn基本上比一般專注於本土市場的求職網有更多的職缺機會。比起求職網投遞履歷，經營Linkedin能夠讓獵人頭或招募員，看到你更多元、更深入的一面，以及看到你更長期的累積。現在已經有許多獵人頭與人資，會直接在LinkedIn上找人選，所以花心思經營LinkedIn將有可能讓自己獲得更多機會。
節錄自：博碩文化《軟體工程師求職策略大全／ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》
[joblist_plugin title='104【外商軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=3&zone=4,5' amount='3']
[joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
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從數位工具到商務實戰──義民高中資料處理科：培養跨域競爭力的數位職人
如何讓學生在 AI 崛起與網路經濟爆發的時代脫穎而出？義民高中資料處理科給出了一個清晰的答案。這門兼具「資訊技術」與「商業管理」的學科，不僅教導學生如何操作電腦、考取證照，更著重於跨領域的邏輯思維與實務整合。在這裡，學生從最基礎的文書處理出發，逐步踏入會計、經濟與商業專題製作的殿堂，在數字與程式碼之間，編織出屬於自己的未來職涯藍圖。
跨域思維的先行者：結合資訊與商務的學科優勢
「資料處理科最核心的優勢，就在於它的『跨領域』。」義民高中資料處理科陳昭君主任在訪談中一針見血地指出。面對許多國中生與家長常將「資訊科」與「資料處理科」混淆的疑問，主任給出了一個簡單而明確的判別方式：「資訊科是工業類群，面對的是機器；而資料處理科（資處科）則是商業管理群，面對的是人。網路世界的基礎是電腦，當你具備了電腦操作能力，又懂得商業運作邏輯，就能直接跨入電子商務與現代商務的領域。」
在課程設計上，資處科將複雜的電腦應用與統整商管知識相結合。高一到高三的學科內容涵蓋兩大體系：
資訊技術： 電腦軟體應用（Word、Excel、PowerPoint）、中英文輸入、計算機概論與Python 程式語言。
商業類科： 會計學、經濟學、商業概論到專題製作。
這種雙軌並進的訓練，讓資處科的學生在面對複雜的商業環境時，既擁有清晰的邏輯思維，又具備資料處理的執行力。
圖：學生透過上機實作，培養文書能力
從基本功到高階應用：以證照檢定奠定實力自信
在義民高中資處科，學習成果不只體現在課堂的聽講上，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立無可替代的硬實力。
「我們透過考取證照的過程，給孩子們建立信心。」主任分享，高一時學生會先從電腦軟體應用丙級、TQC 辦公室應用軟體（Word、Excel、PowerPoint）以及中英文輸入開始扎根；到了高二、高三，則進階挑戰高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，以及人工記帳會計丙級等專業證照。
目前就讀資處科的林同學與戴同學，便充分展現了這項環境帶來的專業實力。林同學在三年內考取了包括電腦軟體應用乙級與丙級、商教會會計一級檢定、人工記帳會計丙級等多張高含金量證照；戴同學也順利拿下了電腦軟體應用丙級及多張 TQC 證照。這些努力，成為他們畢業時最堅實的備忘錄。
圖：高中三年努力考取多張證照，展現學以致用的實力
理論與實務的交會：專題製作打開職涯的無限可能
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為資處科高三學生最重要的核心課程。專題製作要求學生必須主動整合三年所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或企劃報告。
主任分享，目前科大在競賽與專題上喜好的取向，多圍繞在 ESG（環境、社會與治理）、APP 應用、產品行銷企劃與活動企劃。因此，學生的專題主題也緊扣這些時代脈動，例如有組別便以「心理舒壓」為核心研發創意點子，完成了具備高度整合性的專題成果。
在專題製作的過程中，學生必須寫出完整的企劃書，內容涵蓋室內設計構想、成本預算控制、人力資源配置、行銷宣傳策略等。主任透露：「在討論行銷推廣時，學生提出想利用 Instagram作為宣傳通路。我不直接教他們怎麼進行推廣，但我會以過去做行銷的經驗挑戰他們：『你們的推廣策略就只有這樣嗎？要怎麼寫文案？文稿跟圖片要怎麼呈現？』」這種高互動性的引導，讓學生養成思考每一步驟背後的邏輯與效益。
圖：高三專題成果，榮獲商業類技藝競賽獎項，展現跨域整合與實作能力
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀資處科，最大的好處就是未來的出路非常寬廣。」主任驕傲地表示。由於兼具資訊與商管背景，資處科畢業生在統測升學時擁有極大的優勢，可選擇的落點涵蓋：資訊管理系、企業管理系、財務金融系、會計系、財稅系等…甚至是跨足跨域的工業管理、資訊工程系等。
對於有志於在高中畢業後直接投入職場的「實用技能班」學生，資處科也提供了充足的就業準備。林同學與戴同學便分享，身邊選擇直接就業的同學，多數能順利進入餐飲業、零售通路（如全聯）等服務產業服務。更有實用技能班的孩子在畢業後，一邊在知名科技公司（如緯創）上班，一邊在國立大學研究所繼續深造，實現了產學無縫接軌。
究竟什麼樣的孩子適合就讀資料處理科？主任與兩位學生的分享總結出了以下幾項人格特質：
樂於與人互動、不排斥溝通： 商管群的核心在於服務與協調，具備良好的文字與言語表達能力是重要基石。
對數字與細節具備敏感度： 不需要數學成績頂尖，但必須對數字有耐心，能從簡單的數據中發現脈絡。
喜好操作電腦、不排斥邏輯思考： 面對系統與程式工具，願意動腦思考其運作邏輯。
航向數位未來的羅盤：在多變環境中發光的跨域英才
在義民高中資料處理科的三年的時光裡，學生學到的從來不只是死板的軟體操作，而是一套與現代數位世界對話的方式。從高一敲擊鍵盤的生疏，到高三能在講台上自信展示專題成果；從面對數據的迷惘，到能用多元工具梳理資料邏輯。這群資處科的學生在細節中鍛鍊判斷力，在跨領域的碰撞中摸索自我，陪伴著他們走向未，在各自的領域裡閃閃發光。
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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。
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專家工作都怎麼用「AI搜尋」？3招高效提問讓AI工具幫你找資料
生成式AI的搜尋功能既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。本文示範關於AI搜尋網路知識、公司內部知識庫、專家知識的提示詞，幫助升級AI搜尋技巧，為你找到更有價值的答案。本文節錄自《職場人的生成式AI工作法》。
文／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼
本文目錄：讓AI幫你做資訊搜尋（點擊可快速前往）
1. 網路知識2. 公司知識3. 專家知識
所有管理者必須取得資訊，才能做出好決策。你還記得過去在圖書館翻找書籍的日子嗎？搜尋引擎和關鍵字觸發網路革命，做研究變得容易許多，而且更快。現在，生成式AI再次改變這個典範。管理者可以向生成式AI提問，獲得以自然語言呈現的詳盡資訊。這種方式既直觀又有效率，還可以提出後續問題深入探討。現在，不只網路搜尋可做到這點，管理者也可藉由生成式AI驅動的聊天介面，在搜尋公司內部知識庫時，獲得更多互動和個人化的體驗。生成式AI不只會找出內部文件或資料夾的連結，還能直接回答問題或是提供摘要。
將生成式AI當作助理，可以改變傳統上檢索資訊的方法，你可以利用它來取得：
1. 網路知識
與傳統瀏覽器整合時，你可以請生成式AI瀏覽網路資料，擷取重點，並於回應中直接標示出處。你可以提出複雜的問題，不只是使用關鍵字，還可把搜尋範圍縮小到特定來源，例如：新聞文章、產業報告或YouTube影片。生成式AI不但可以瀏覽多個網站的資料，甚至能快速生成摘要，大大加快你的搜尋速度。
試試看：請生成式AI就過去一年供應鏈管理技術[請自行指定技術]的最新發展做摘要，並把焦點放在優勢、挑戰和實際應用。請引用來自可靠來源[請自行指定來源]的重要研究和文章。
提醒：務必查證引用來源的可靠性
生成式AI系統有一個明顯缺點，尤其在早期階段很明顯，也就是常會捏造引用、來源，甚至整個研究和論文都是子虛烏有。為了因應這個問題，一些專門的生成式AI系統納入「謙虛」的護欄，這些機制讓AI識別並承認其局限性，明確表示找不到相關資訊或無法提供確切答案。這種方法有助於減少錯誤資訊，確保接收資訊的可靠程度和來源。然而，最終的檢查和驗證仍然是人類的責任。
另一個有用的策略是，在你的提示詞中加入「請不要捏造來源」等指示；雖然這個指示仍然無法完全消除風險。
2. 公司知識
如果生成式AI連接到公司的內部知識庫，就能快速搜尋公司內部資料庫、文件和報告。除了提供來源或連結列表，還能歸納重點，並從現有資源找出其中的關聯和發現。管理者可輸入：「就這個問題[請自行指定問題]，過去嘗試過哪些解決方案？」生成式AI會根據已有的文件找出相關資訊，並將發現精簡為條列式的重點或短文。
試試看：就技術面[請自行指定技術]的應用，要求生成式AI列出過去三年的相關項目，歸納做法上的共同點和差異。
試試看：有關[請自行指定主題]，要求生成式AI找出過去一個月內與[請自行指定對象]分享的所有檔案。
試試看：要求生成式AI找出你的同事[請自行指定指定]評論過的所有檔案。
3. 專家知識
你可以要求生成式AI把聊天紀錄和虛擬團隊討論中共享的大量訊息，轉化為有系統且易於使用的資源。如果你必須監督、參與某些專家社群或群組，共享大量有價值的知識，這一點會對你特別有幫助。你可以要求生成式AI依照副標將資訊歸類，並做總結。生成式AI可以辨識趨勢和廣泛討論問題，提供你可能想要聯絡或追蹤的活躍貢獻者名單。
生成式AI如何幫助社群管理者？
每個組織都有專家社群或群組，由一群樂於分享知識、對某個主題懷抱熱情的人組成。如果你是社群管理者，內建於軟體產品中的生成式AI模型（如Microsoft 365 Copilot for Office和Google Gemini for Workspace）可以在很多層面上幫忙：
擷取對話。要求生成式AI監控社群聊天內容，擷取其中最好的見解和學習內容。你可以在每週摘要或通訊中分享這些內容。
偵測主題。要求生成式AI識別重複出現的主題、趨勢和問題，包括拆解對話，藉此了解上下文並對訊息進行分類。
整理知識。指導生成式AI把識別出來的主題整理成有條理的表格。無論是撰寫知識庫文章、摘要報告或資料庫條目，AI都可以加入重要見解和專家意見，快速供使用者參考。
提高查找方便性。要求生成式AI將整理好的知識整合到公司內部知識庫中，使員工得以透過關鍵詞或主題輕鬆搜尋。
專家地圖。建立主題與相關專家之間的連結。要求生成式AI識別且標記在某個主題提供有價值見解的成員，以建立內部專業知識地圖。如此一來，特定主題或查詢結果可直接連結該社群中的專家。
節錄自：天下文化《職場人的生成式AI工作法：《哈佛商業評論》提升生產力、團隊創意和決策品質的35堂課》／艾麗莎．法瑞、賈布里．羅薩尼 著
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