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
104學習
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這項技能主要是指使用 Google 提供的即時資料庫與後端服務，讓開發者能快速建置與管理行動或網頁應用程式。它支援即時資料同步、用戶身份驗證、雲端存儲、推播通知等功能，能大幅降低後端開發的複雜度，縮短產品上市時間。對於需要快速開發且具擴展性的專案，這項技能非常實用，尤其在新創公司或需要頻繁更新的應用程式開發中，具備此技能能提升競爭力與團隊協作效率。
提升你的實力，朝專業更進一步
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充實自己，讓能力持續成長
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（下）
Architecting on AWS
從實務出發－企業網路安全建置與技術展示| 資安線上課程
【2026/12/21開班】Architecting on AWS (AWS架構設計實務)
【2026/12/29開班】AWS架構設計實戰
AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
ATLearning企業主管必修課
軟體工程師就業培訓
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
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
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員證照專為具備網路架構設計、管理與維護能力的專業人才設計，涵蓋網路通訊協定、路由交換技術、防火牆設定及安全管理等核心技能，能有效規劃企業網路環境並確保系統穩定運作，適合從事資訊系統規劃、網路工程及資安防護等相關工作，提升職場競爭力。
經濟部ITE資訊人員鑑定
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
Sybase Certified Professional -- Adaptive Server Enterprise Developer
Sybase Certified Professional -- Adaptive Server Enterprise Developer證照專為具備Sybase ASE資料庫開發技能的人士設計，涵蓋資料庫結構設計、Transact-SQL程式撰寫及效能優化等核心能力。取得此證照代表持有人能有效管理資料庫應用程式，提升系統穩定性與效率，適合從事資料庫開發與維護相關工作，增強職場競爭力。
Sybase
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
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
精選貼文，掌握第一手知識
衝突管理別急著滅火！學會這招，將「火爆衝突」轉為「團隊火花」
真頭痛！員工投訴，頂尖業務為了救客戶，「踩線」搶了自己的訂單，身為主管的你，該如何處理？職場教練Simon比喻，衝突就像火柴與火柴盒的摩擦，沒有摩擦就不會產生火花，主管該拿捏介入的時機，找雙方、或是公正第三方釐清事實，甚至從中發現團隊管理的盲點。聽完這集，你將學會，不只要「滅火」，更要「用火」，將令人頭痛的人際衝突，轉化為教導員工、優化制度的絕佳機會。
【本集來賓】Simon，職場教練，104資訊科技董事、前104人力銀行總經理、前中國飛利浦數字影像系統中國區業務總監、比利時魯汶大學歐洲研究所碩士。目前仍協助新創及社企擔任(經管/領導力)顧問。
【本集重點】04:30 預測衝突的結果，產生的影響06:08 衝突如何管理火花？08:47 當員工投訴，同事違反客戶管理規範，主管如何處理？16:01 管理衝突：拿捏時機、釐清事實；借衝突之火，處理人員23:30 主管該不該主動放火？
▍ 增強管理職能，你還可以聽EP574【主管偷偷學】考績A該給「苦勞型」、還是「強運型」部屬？「田字四宮格」辨識人才，主管給考績不再天人交戰EP573【主管偷偷學】為什麼考績不是打分數，而是「合焦」的藝術？ 學會「關門開窗」彈性管理，平衡公平與激勵 EP562【主管偷偷學】間接說「不」的藝術！善用 But 引導溝通，取代 Yes or No二選一
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
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
隨著企業加速數位轉型、雲端原生應用（Cloud Native）成為主流，雲端工程師（Cloud Engineer）已從少數科技巨頭的專職角色，擴展成各產業數位基礎建設的關鍵人才。無論是新創、傳產還是政府機關，從資料備份、伺服器遷移、服務部署到跨雲架構設計，處處都仰賴具備雲端技能的工程人才。 本篇將帶你從「學習地圖」出發，建立入門到進階的技術藍圖，並說明適合對象與轉職建議，協助你掌握未來 5–10 年的高潛力職涯方向！
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
☁️ 雲端工程師是什麼？為何成為熱門職業？ 掌握雲端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職雲端工程師的學習策略 雲端工程師薪資行情與職涯發展 雲端工程師的挑戰與機會
☁️ 雲端工程師是什麼？為何成為熱門職業？
🎯 雲端工程師工作內容
雲端工程師（Cloud Engineer）是企業數位轉型的關鍵推手，負責設計、部署、維護雲端基礎架構，確保系統的安全性、可擴展性與高可用性。隨著企業加速上雲，這個角色在全球 IT 市場的需求持續攀升。
根據 Research.com 的報告，雲端工程市場預計從 2023 年的 147.6 億美元成長至 2032 年的 398 億美元，年均成長率達 11.65%。
🎯雲端工程師與相近職類比較表
職類 工作重點 常見技能 與雲端工程師發展關係 雲端工程師 Cloud Engineer 雲端架構設計、部署與管理，自動化基礎架構 AWS / GCP / Azure、Terraform、Kubernetes、CI/CD 本職角色，聚焦基礎設施與平台服務，是運維與開發之橋樑 雲端架構師 Cloud Architect 架構規劃與成本效益優化，安全設計與多區部署 架構設計模式、資源規劃、資安合規 雲端工程師進階角色，需具備橫向整合與設計思維 DevOps 工程師 DevOps Engineer 開發與維運整合、自動化流程與版本管理 Jenkins、GitLab CI、Docker、Ansible、GitOps 高度交集，雲端工程師常延伸學習 DevOps 流程進階 SRE 工程師 Site Reliability Engineer 系統穩定性、可用性維持、故障應變流程 Monitoring、Incident Response、SLI/SLO、Prometheus 與 DevOps、雲端工程師具重疊，偏向服務層維運監控 雲端安全工程師 Cloud Security Engineer 雲端安全防護與存取控制、風險偵測與稽核 IAM、VPC、防火牆設計、SOC 工具 雲端工程師可進階專精此方向，聚焦於資安與防護策略 平台工程師 Platform Engineer 打造團隊內部工具與平台，支援自助式部署 Internal Dev Tools、Infrastructure Platform、K8s Operators 著重於團隊工程效能提升，與雲端工程師互補合作 後端工程師 Backend Engineer 伺服器端邏輯、資料庫整合、API 設計 Java / Python、SQL、RESTful API、Redis 若參與部署與 CI/CD，可跨足雲端工程與平台設計 全端工程師 Full Stack Engineer 前端介面整合與後端邏輯開發 React / Vue、Node.js、DB 操作 若自行部署應用，可延伸學習基礎雲端與 DevOps 技能 系統管理員 / 維運工程師 SysAdmin / Ops 傳統伺服器與網路維護、資源監控與修復 Linux、Nagios、Shell Script、Log 管理 若學習 IaC 與雲端平台，可轉型為雲端工程師或 SRE
🎯 為什麼選擇雲端開發？三大關鍵原因
需求穩定且持續成長： 雲端轉型已是企業共識，雲端工程師幾乎每年都是 LinkedIn、104 等人才平台的「高薪搶手職缺榜首」。
跨產業技能： 從金融科技、電商、製造、醫療到教育，幾乎所有行業都需要雲端部署與維運能力，具備高度橫向轉職能力。
職涯路徑多元： 可橫向發展為 DevOps 工程師、SRE、資安工程師，或縱向升遷為 Cloud Architect、技術經理等管理職，不怕卡關、發展空間大。
此外，結合 Serverless、AI 工具、IoT、邊緣運算等新技術，也讓雲端職涯保持高度創新與學習挑戰，是工程師長線發展的黃金選項。
🎯 誰適合轉職雲端工程師？四大族群建議
剛起步的工程新手： 想培養工程職涯但還在觀望 Web、AI、App 開發的入門者，雲端工程是 硬底子技術起點，往後轉職彈性大。
已有開發經驗的前/後端工程師： 熟悉應用開發後，若對部署、架構、效能優化有興趣，可向雲端或 DevOps 跨足，提升系統設計與大局觀能力。
系統維運、MIS、SRE 人員： 習慣處理伺服器與網路系統，若願意學習 IaC 與自動化部署，可自然轉職為雲端工程師，掌握更現代的技術框架。
對跨技術整合有興趣的工程師： 雲端工程師需要結合程式語言、網路、部署與資安知識，適合喜歡「橫向整合、縱向打通」的技術人。
🎯轉職步驟建議
6 個月內：完成雲端平台入門課程 + 自建部署作品（可用 Skill Boost Lab）
取得初階認證：如 Google Cloud Digital Leader / AWS Practitioner
參與實作專案：GitHub 實作範例、雲端部署過程記錄 Blog
申請實習／外包任務：Freelancer 或 Cloud Intern 累積經驗
中階前進路線：加入 DevOps / Cloud Engineer 團隊，進一步考取 Associate / Professional 等級證照
掌握雲端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭雲端工程師技能 × 學習階段 對照表格
系統操作與基礎程式 雲端平台與部署實務 架構自動化與維運 監控、資安與成本優化 基礎 Linux CLI、Python、Git 初階操作 GCP/AWS 免費帳號開通、VM/靜態網站部署 手動建立雲端資源、JSON/YAML 入門 IAM 初探、Log 查看、成本報表基礎 核心 Shell 腳本自動化、Git 流程、Python 系統應用 Docker 容器化、Kubernetes 部署、CI/CD 實作 Terraform 實作 IaC、自動建置、CI/CD 流程 Prometheus/Grafana、ELK Stack、IAM 權限控管 進階 跨平台整合腳本、進階錯誤追蹤 Serverless（如 Lambda）、多雲整合、邊緣運算部署 HA 架構、多區部署、事件導向與資料管線設計 FinOps 成本優化、雲端安全策略、防火牆與金鑰管理 認證 Linux Foundation、Python PCAP 認證 AWS/GCP/Azure Cloud Engineer 認證 Terraform Associate、CKA AWS Security、FinOps Practitioner 認證 ▲ 雲端工程師應具備技能、工具能力、推薦認證，點選不同技能會對應到相關課程。
☁️ 雲端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
⛩ 初階學習（0–6 個月）：奠定技術基礎
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
Linux 系統操作（shell 指令、vim、權限管理）
網路基礎：IP、DNS、HTTP、TCP/IP
程式語言入門：Python 或 Shell script
雲端平台操作：建立並熟悉 AWS/GCP 免費帳號
基礎雲端資源管理（Compute Engine / EC2）
版本控制：Git 與 GitHub 基本操作
CLI 工具使用（如：gcloud, aws-cli）
實作練習：
在 GCP/AWS 上部署靜態網站
撰寫 Bash + CLI 工具的自動部署腳本
IAM 權限設定與防火牆規則實作
📌 AI 工具應用
使用 Google Cloud Console 智慧建議功能
使用 Gemini in Google Cloud 協助命令產出與錯誤修正
Copilot for CLI：快速生成 YAML 設定檔與指令
📌 備選學習（延伸）
推薦資源：
GCP Skill Boost Labs – 初學者路徑
AWS Cloud Practitioner Essentials（適合無經驗者）
Linux Journey（互動式學習網站）
雲端工程師入門推薦課程 👉Python 基礎程式設計｜開外掛勇闖 Python 異世界👉快速活用 MySQL，精準設計關聯式資料庫👉 Git 速成攻略：2.5 小時變身版本控制達人
⚙ 中階學習（6–12 個月）：掌握自動化與部署核心
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
Docker 容器化部署與映像檔建立
Kubernetes（GKE、EKS）叢集管理與應用部署
CI/CD 流程設計：GitHub Actions、GitLab CI/CD
Infrastructure as Code（IaC）：Terraform 或 Pulumi
Logging / Monitoring 工具整合：Prometheus、Grafana、Cloud Logging
IAM 精細權限控管與資源標記（Labeling）
實作挑戰：
使用 Terraform 建立 GKE 叢集並自動部署應用
建立一套 CI/CD pipeline，自動部署至 GCP/AWS
部署一個內部 Wiki 系統至 Kubernetes 並加入監控功能
📌 AI 工具應用
用 Gemini API / ChatGPT 協助生成 Terraform、K8s YAML、CI/CD pipeline 配置
以 Cloud Monitoring 整合 AI 偵測異常行為（AI-based anomaly detection）
使用 Cloud Deploy 的 AI 效能預測功能進行部署前模擬
📌 備選學習（延伸）
Google Cloud – Infrastructure Modernization Track
課外專案建議：
建立雲端部屬的部落格服務
模擬企業環境建置內部開發者平台（Internal Dev Platform）
Kubernetes the Hard Way（挑戰進階網路知識）
雲端工程師中階推薦課程 👉成為 AWS 達人第一步！打造你的第一個 AWS 架構！👉微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略👉AWS雲端架構規劃｜建置實務應用
🚀 高階學習（12 個月以上）：架構設計與商業導向
📌 學習內容（技能 ＆ 實作）
跨區高可用架構（Multi-zone HA、Failover、Load Balancing）
多雲與混合雲架構管理（GCP + AWS + On-Prem）
FinOps 成本優化與預算控管工具使用（如 Billing Report + BigQuery 分析）
雲端資安策略設計：VPC Service Controls、IAM Conditions、Cloud Armor
Serverless 應用設計（Cloud Functions、Cloud Run）
IoT + 雲端串接架構設計（Edge computing）
進階實作：
架設可擴充、高可用的企業級平台
使用 Cloud Storage + Dataflow + BigQuery 建立數據湖架構
整合第三方 SaaS（如 Stripe、Slack、Salesforce）進行 API 資料整合
📌 AI 工具應用
使用 Vertex AI 設計並部署機器學習模型（如預測負載）
整合生成式 AI API（如 Gemini、Claude）於產品功能中
應用 Gemini Code Assist 協助維護大型 Terraform 專案
📌 備選學習（延伸）
Google Professional Cloud Architect Certification
雲原生運算與 CNCF 專案探索（如 Istio、Envoy、Knative）
建議實習專案：
IoT 裝置即時資料流處理平台
架構具資料治理能力的 Data Lakehouse
雲端工程師高階推薦課程 👉AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展👉微軟 Azure｜通關 AZ-104 認證攻略，邁向雲端 IT 管理之路
🛠成為雲端工程師應具備的軟技能
雲端工程師不僅需要技術實力，更需要具備與角色高度契合的「軟實力」，才能真正勝任跨部門協作與快速變動的工作環境：
🧠 系統性思維：
面對分散式系統、跨區部署與資源配置，需具備架構整合、效能預測與風險管控能力。
🛠 問題解決力：
遇到部署錯誤、資源衝突或自動化失敗時，需能快速定位問題、擬定可行方案並有效執行。
【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
📚 持續學習動能：
雲端技術快速演進，需持續掌握新工具（如 Serverless、Cost Explorer、Spot Instance）、框架與平台特性，提升作業效率與創新能力。
🗣 溝通協調力：
需與開發、資安、業務等部門密切合作，說明技術選擇、協調需求優先順序，推動系統最佳化。
【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
🔧 成本洞察與技術節流智慧：
企業導入雲端後，常因錯誤配置導致成本居高不下。雲端工程師需具備資源規劃與預算優化的敏感度，善用 Auto Scaling、Load Balancer、IAM Policies 等工具，在維持穩定性與可用性的同時，有效降低長期支出，回應業務單位的效益期待。
🔋 壓力耐受力與責任感：
系統維運過程中需面對線上環境的高可用性要求與突發事件處理壓力，具備冷靜應變、精準決策與承擔風險的心態，是成為資深雲端人才的必要特質。
轉職雲端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略：
對於沒有工程背景者，切入點可循序漸進：
建構基礎觀念：從 Linux、網路基礎、程式語言入門、指令操作與雲端概念入手。
選擇一個平台專精（GCP、AWS、Azure），開始練習帳號申請與部署操作。
實作為導向學習：每學一個新技術就搭配小專案，例如用 GCP 建一個靜態網站並開通 HTTPS。
證照作為里程碑：初階考取 Cloud Practitioner、Cloud Digital Leader，有助於簡歷加分。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
🎯 不同領域的客製化學習策略：
背景 適合學習切入點 優勢 建議補強 系統管理員 Infrastructure as Code、CI/CD 熟悉作業系統與維運邏輯 編程能力與雲平台知識 資料分析師 BigQuery、Cloud Storage、Dataflow 對資料處理與 ETL 熟悉 雲端部署與自動化工具 前端工程師 Firebase、Serverless Functions 熟悉前後端整合 容器化與系統監控 專案管理/PM 雲端架構設計、FinOps 熟悉產品流程與商業目標 技術基礎與平台實操能力
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雲端工程師薪資行情與職涯發展
雲端工程師薪資概況
📌 台灣雲端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.6萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 7.2 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.2萬以上。（以上資料來源：104薪資情報）
📌 薪資影響因素
證照認證：擁有 AWS、GCP、Azure 等專業認證可顯著提升薪資級距。
年資與專案經驗：實務經驗越豐富，薪資越具彈性與談判空間。
技術栈能力：熟練容器化、IaC、自動化部署與監控工具者更受企業青睞。
平台熟悉度：具多雲（Multi-Cloud）經驗與架構設計能力者加分。
產業與公司規模：FinTech、SaaS、外商與顧問公司提供較高薪資範圍。
英文與國際協作力：能用英文參與文件撰寫、會議與跨國專案者更具競爭力。
團隊角色與責任：主導 CI/CD、導入雲架構、跨部門協作者薪資更高。
地區與工作模式：北部/Remote/海外接案機會多，國際行情可參考薪資上限。
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雲端工程師職涯發展路徑總覽
雲端工程師的職涯擁有高度彈性與多元出路，不僅可持續深化技術實力，也能橫向轉職至顧問、資安或管理等專業領域。以下分為兩大主軸：「技術專精路線」與「管理 / 顧問 / 專業轉軌路線」。
📈 技術專精路線：從工程師到架構大師
這條路線適合對系統部署、基礎建設自動化與雲端架構設計具高度興趣者。
Cloud Engineer（雲端工程師） 掌握雲平台部署、資源管理與自動化基礎技能。
Senior Cloud Engineer（資深雲端工程師） 具備跨專案經驗與高效監控、故障排除、成本優化能力。
Cloud Architect（雲端架構師） 專注於設計大型雲端架構，兼顧穩定性、安全性與擴展性。
🔄 交叉技術進階路線：DevOps / SRE / 平台工程
DevOps Engineer（開發營運工程師） 整合開發與維運流程，導入 CI/CD 與基礎設施即程式（IaC）。
SRE（Site Reliability Engineer） 專注於系統可用性、容量規劃、容錯設計與自動化修復。
Platform Engineer（平台工程師） 為內部團隊打造平台工具與運行環境，優化開發者體驗與交付效率。
🧭 管理與顧問發展路線
Tech Lead / Cloud Team Lead（技術主管 / 雲端團隊領導） 統整技術方向、團隊管理與資源分配，牽引大型專案落地。
Cloud Consultant / Pre-sales（雲端顧問 / 技術顧問） 結合業務與技術，負責客戶雲端架構規劃、導入與 PoC 驗證。
🔐 專業分支發展
Cloud Security Engineer（雲端資安工程師） 負責雲端環境的安全性設計、合規控管與風險評估。
Data Platform Engineer / Data Engineer（數據平台或數據工程師） 轉向數據領域，聚焦於資料湖、大數據平台建置與處理流程。
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職涯發展路徑圖
雲端工程師（Cloud Engineer）
│
├── A. 深化雲端部署與設計 → 資深雲端工程師（Senior Cloud Engineer）
│ └── 架構設計專精 → 雲端架構師（Cloud Architect）
│
├── B. 學習維運與自動化 → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
│ └── 穩定性與監控進階 → SRE 可靠性工程師（Site Reliability Engineer）
│
├── C. 打造開發平台與工具 → 平台工程師（Platform Engineer）
│
├── D. 發展團隊協作與領導 → 技術主管 / 團隊領導（Tech Lead / Cloud Team Lead）
│ └── 與客戶對接與規劃 → 雲端顧問（Cloud Consultant / Pre-sales）
│
└── E. 特化技能延伸：
├── 雲端資安工程師（Cloud Security Engineer）
└── 資料平台工程師（Data Platform Engineer）
哪些產業需要雲端工程師
幾乎所有中大型企業皆正在進行數位轉型，以下為最仰賴雲端技術的產業：
金融科技（FinTech）：如數位銀行、支付平台，需高可用性與資安規範的雲端架構。
電子商務與零售：需支撐高流量網站、彈性資源與後端整合。
遊戲與多媒體產業：使用雲端作為即時伺服器平台與玩家資料同步。
製造業與 IoT：使用混合雲處理邊緣裝置數據，結合數據湖與 AI 模型部署。
教育與遠距工作平台：採用 Serverless 或容器架構支撐大量即時互動與內容傳遞。
醫療與生技產業：處理敏感數據的雲端儲存與運算，須結合合規與安全設計。
雲端工程師的挑戰與機會
💣 面對的挑戰：
技術變動快、需持續學習：新工具、新架構層出不窮，需投入大量時間學習與實作。
平台廠商鎖定效應（Vendor Lock-in）：企業使用單一雲端平台，限制多雲選擇與遷移彈性。
維運壓力大、責任重大：雲端系統一旦出錯影響層面廣，尤其是電商或金融系統。
安全與法規要求提升：需考量資安事件、資料合規（如 GDPR、HIPAA）與營運韌性。
🚀 成長的機會：
企業數位轉型需求大：2025 年起預計全球 70% 的企業核心應用將遷移至雲端。
AI 與數據導向加速雲端應用：模型訓練與資料儲存強化對雲資源的需求。
高階職位人才稀缺：具備架構設計、資安合規能力的雲端專家仍供不應求。
Freelancer 與 Remote Job 蓬勃：全球雲端工程需求讓自由接案與遠距工作成為常態。
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延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
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
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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
破解招募惡性循環！從臨時急招到「長期人才儲備」的轉型策略
文/104獵才顧問行銷企劃部
2026 年招募預算怎麼配置？從「短期急招」到「長期人才庫」布局，是企業破解惡性循環的關鍵。本文分享《學會獵頭式搜尋術｜HR 的獵才戰力養成講座》內容，並重點整理 2026 年 HR 招募預算配置指南，深入分析人才庫投資與短期招募的成本效益差異，並附上 4 大自我評估問題，協助企業檢視預算規劃，打造更有彈性的用才策略。
立即建立人才庫
根據 104《 人資 F.B.I 研究報告 》數據顯示，企業對人才庫與獵才服務的使用率正快速攀升，使用官網、人才庫進行招募的企業，以及使用獵人頭進行招募的企業皆比前一年度上升 3.9%，顯示市場已意識到「被動等待」招募的侷限性。
尤其全球環境充滿變數：AI 技術快速普及、供應鏈重組、地緣政治衝突，都在重塑企業的人才需求地圖。以科技業為例，一份後端工程主管的職缺，可能因為電商平台轉型需求，突然從基礎的「軟體工程師/後端工程師」擴展到「Node.js、電商、DevOps/自動化佈署」等更精準的技能組合。若企業沒有提前布局相關人才，往往陷入「臨時急招 → 條件妥協 → 錯聘離職 → 重新招募」的惡性循環。
104 關鍵人才庫的數據證實了這個趨勢：使用關鍵人才庫的企業擁有多 5 倍的履歷量，更重要的是能接觸到「潛水人才」，那些暫時沒有求職意願但具備優秀能力的專業人士。我們將分享《學會獵頭式搜尋術｜HR 的獵才戰力養成講座》獵才顧問如何透過關鍵人才庫關鍵字搜尋，精準找到適合的人選！
短期補人易、留人難，短期招募的必要性與其侷限性
短期招募預算在企業運營中扮演重要的「止血」角色。傳統的人力銀行刊登、廣告投放，能快速觸及正在求職的候選人，對於急缺職位確實有其價值。
正如 104 獵才網路招聘處顧問服務部部主管劉俊鴻在《學會獵頭式搜尋術搶才攻略｜HR 的獵才戰力養成講座》分享中提到的真實案例：一位表現優秀的員工，三個月前的面談中還表示「很想一直待在公司，學習很多」，卻在一週前突然遞出離職信，讓用人主管和 HR 措手不及。這種「員工離職才開始找人」的被動模式，正是許多企業面臨的痛點。
短期招募的侷限性在於：
1.時效性壓力：
急需用人時，選擇空間有限，容易妥協標準
2.市場競爭激烈：
公開履歷往往是多家企業同時競爭的目標
3.無法觸及被動人才：
優秀的專業人士多數並非積極求職者
HR 招募面臨的雙重挑戰：外部與內部的壓力
即使 HR 努力優化流程，但面對「履歷灌水、新人快閃、品牌力薄弱、安靜離職」等結構性挑戰，招募時程與錯聘風險難以根本解決。2026 年企業若無新思維與專業外部協助，恐難突破人才斷層困境。
1.外部挑戰：產業突發事件與市場變局
全球政策波動、供應鏈重組與產業整併，隨時可能引爆突如其來的人才需求。例如，關稅政策、科技產業轉單潮或企業併購重組，常使企業面臨必須快速補齊新職缺的壓力。若HR反應不及，不僅容易錯失最佳時機，還可能陷入急招、錯聘或被迫高價挖角的人才惡性循環。
解方：提前布局「活人才庫」，打造企業應變優勢
持續經營企業人才庫、主動整合多元管道人才，才能在外部變局來臨時，第一時間啟動補位機制，因應各類人才風險。
2.內部挑戰：組織日常運作的結構性問題
員工突發離職，導致業務斷層
當關鍵人才或核心員工突然離職，常令部門與 HR 措手不及，造成專案中斷或業務運作停擺，影響組織穩定與產能
解方：提前儲備關鍵人才，降低空窗風險
企業應於人才庫中事先儲備各重要職缺的潛力候選人，遇突發離職時能迅速啟用，顯著降低業務斷層與產能損失
職缺說明與候選人認知落差，招募效率低落
複雜或跨領域職缺（如工程師、管理職等）通常涉及多元技能與角色定位，HR、用人主管與候選人對職缺說明易有不同解讀，導致多輪溝通與篩選成本提升
解方：AI 智能分析，加速需求對焦
104 關鍵人才庫內建 AI 智能分析（圖一），可根據「技能」、「職能」、「產業領域」三大面向自動比對人選，HR 只需輸入核心關鍵字，即可快速獲得高匹配度候選人名單，加速決策流程
圖一、104 關鍵人才庫的 AI 助手，能根據技能、職能、產業領域做履歷分析
臨時啟動招募，導致人才到位延遲
以被動、臨時方式啟動招募，常錯失市場人才流動的黃金時機，導致新專案或事業計畫無法如期展開
解方：長期經營人才名單，掌握即戰力資源
持續經營活躍的候選人名單、定期收藏、分類人才，能確保企業隨時擁有該類別的優質履歷庫
雇主品牌力不足，難以觸及被動人才
許多優秀人才並未主動尋職，僅靠徵才網站或廣告難以觸及，品牌影響力弱化招募成效
解方：品牌經營與動態推播，擴大人才觸及
104 關鍵人才庫的「企業動態推播」功能，讓企業可主動向潛在人才推送公司近況、產業趨勢與管理洞察，長期經營雇主品牌，提升被動人才的轉職意願
長期人才庫投資的核心價值：以 104 關鍵人才庫為例
1.「活的人才庫」確保即時可用性
與傳統履歷資料庫不同，104 關鍵人才庫可即時獲取最新、最活躍的人才資訊；相較於企業自建的人才庫，更具「活水」特性。系統會標示候選人的履歷更新時間，並可依更新日排序，確保 HR 優先聯繫到近期活躍、即刻可用的人選。
2.一鍵生成用人推薦信
除了技能符合度分析外，系統還提供 AI 推薦信生成功能，快速產出客製化的人才推薦內容，還能選擇語言類型，方便 HR 推薦履歷給用人主管
圖二、104 關鍵人才庫的 AI 助手，能生成不同風格的用人推薦信，一鍵直達用人主管
3.AI 智能分析履歷
系統能自動從技能、職能、產業等多元面向分析人選適配度，大幅加速篩選人選適配度。（圖一）
4.專家顧問進駐人才庫
由 104 獵頭顧問協助企業管理人才庫，整理、收藏優質人選履歷，並主動安排面談邀約，採成功才計費機制，讓招募流程更省力且具成效保障
5.品牌經營與動態推播，吸引被動人才\
企業可透過平台持續推播公司近況、產業洞察與未來規劃等內容，提升雇主品牌好感度，長期吸引被動但優秀的人才關注
2026 招募預算規劃策略
HR 的自我檢視問題：2026招募預算是否平衡？
想要讓招募預算發揮最大效益，HR 必須針對組織實際需求進行自我盤點。以下檢視面向與核心問題，能協助企業評估當前預算配置是否具備彈性、前瞻性與風險控管力：
檢視面向HR 必須問自己的問題突發缺口應變能力☐ 明天有核心員工突然離職，預算能否立即啟動補位？☐ 有無預留「關鍵職缺緊急啟動」專項預算？新市場拓展準備度☐ 明年公司若設新據點/新事業，是否已提前儲備人才？☐ 新事業人才需求有無納入年度預算？風險控管完整性☐ 面對產業變動/政策影響，預算能否避免被迫高價挖角？☐ 有無「人才庫經營」的長期預算項目？成本效益最佳化☐ 預算是否平衡短期需求與長期投資？☐ 是否計算過重複招募與錯聘的隱性成本？
👉 若以上問題，有任何一項無法肯定回答「是」，就代表 2026 招募預算的配置仍存在缺口，需要重新檢視並將「人才庫經營」納入核心策略。
2026 招募預算攻略：不要匆匆忙忙，要游刃有餘！
短期招募雖然能快速解決當前缺工問題，但若缺乏長期規劃，企業很容易陷入「急招、妥協、錯聘、再招」的惡性循環。唯有持續經營人才庫、建立長遠的人才資本，才能真正降低組織風險，強化面對未來變局的韌性。
2026 年不再重蹈 2025 年的招募錯誤，現在開始搜集履歷，啟動人才庫。
👇 立即試用 104 關鍵人才庫👇
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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 》
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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。
告別Excel地獄：用Google免費AI工具，打造零失誤自動化銷售報表
每到月底，您是否也被淹沒在無盡的Excel銷售報表中，為混亂的資料格式、複雜的公式計算和無止境的複製貼上而苦惱？這些耗時且易錯的手動流程，不僅消耗寶貴工時，更隱藏著營運風險。我們將帶您告別傳統的報表地獄，深入探討如何運用強大的免費工具——Google Apps Script + Gemini，將繁瑣的數據處理流程全面自動化。從資料清理、庫存分析到自動生成叫貨單並發送郵件，我們將一步步教您打造一套智慧高效的報表系統，將數天工作壓縮至幾分鐘，徹底解放您的生產力。
文／人資市集
前言
想像一下，每個月底，你的桌面上攤開著「銷售量表」Excel檔案，裡面記錄著數百項商品的銷售情況、進貨成本和庫存狀態；旁邊還有一份「廠商資訊」Excel檔案，記載著二十多家供應商的聯絡方式；以及一份「叫貨單」Word模板，等待被複製貼上無數次...
「又要熬夜了...」你嘆了口氣，開始了月底例行公事。
數據處理的三大痛點
痛點一：混亂的資料格式
銷售表中的庫存欄位，有些寫著「2包9個」，有些寫著「3盒40條」，還有些是「停售」、「尚未進貨」。你必須手動計算實際數量，還要處理重複記錄的品項，如「微糖黑豆奶」出現在兩個不同的列，售價還不一致。
痛點二：繁複的計算工作
計算各品項的總銷量、總營收和毛利率時，你需要設置複雜的Excel公式。特別是處理不同進貨單位的成本計算（如「4袋/40入」成本40元，每個單品成本為1元），稍有不慎就會算錯。
痛點三：重複的文書作業
分析完成後，你必須為每個需要補貨的廠商製作叫貨單，不停地複製貼上廠商資訊、品項、數量、單價、總價...然後將它們一一轉為PDF並發送郵件。這些重複性工作不僅耗時，還容易出錯。
Google Apps Script + Gemini AI 自動化解決方案
透過Google Apps Script結合Gemini AI的強大能力，我們可以將這些繁瑣的工作全部自動化，從數據清理到報表生成，再到郵件發送，全部一鍵完成。以下是具體步驟：
1. 環境準備與檔案設置
將Excel和Word檔案上傳至Google雲端硬碟，轉換為Google格式，並從試算表的「擴充功能」選單開啟Apps Script編輯環境。這一步確保所有檔案都能被自動化程式存取和修改。
2. 使用Gemini AI生成程式碼
這是整個自動化流程的核心環節。無需懂得編程，只要向Gemini AI清楚描述你的需求，它就能生成對應的Apps Script程式碼。例如：
當你告訴Gemini：「請寫一個Google Apps Script程式，從資料夾中找到銷售量表檔案，並讀取'綜合銷售量表_9-5月'分頁的內容」，它會立即生成完整的程式碼：
JavaScript
function findFilesInFolder() {
var folderId = '你的資料夾ID';
var folder = DriveApp.getFolderById(folderId);
var files = folder.getFiles();
while (files.hasNext()) {
var file = files.next();
Logger.log('找到檔案: ' + file.getName());
}
}
你只需將生成的程式碼複製到Apps Script編輯器中，按下執行按鈕，程式就會自動運行。每個步驟都可以用同樣的方式，向Gemini描述需求，獲取程式碼，然後執行。
這種方式特別適合不懂程式設計的使用者，因為你不需要了解程式語法，只需要清楚描述業務需求即可。如果程式執行結果不符合預期，你可以向Gemini解釋問題，它會提供修正後的程式碼。
3. 資料清理與標準化
向Gemini描述資料清理的需求，如「請寫程式將'2包9個'這樣的庫存記錄轉換為實際數量」，它會生成相應的程式碼，自動識別並處理重複品項、統一庫存記錄格式，並將其他備註文字記錄轉換為數字0。
4. 銷售數據分析
告訴Gemini你需要計算各品項的總銷量、總營收和毛利率，它會生成程式碼自動進行這些計算，並將結果按高到低排序，幫助你快速識別關鍵營收品項和高毛利率品項。
5. 庫存分析與補貨建議
描述你的庫存分析需求，如「計算近三個月平均銷量，與目前庫存比較，找出缺貨風險品項」，Gemini會生成程式碼自動執行這些分析，並根據公式計算建議補貨量。
6. 自動生成叫貨單
告訴Gemini你需要根據廠商資訊和補貨建議自動生成叫貨單，它會生成程式碼從廠商資訊表中找出各品項對應的廠商，複製叫貨單模板並填入所有必要資訊。
7. 自動發送郵件通知
描述郵件發送的需求，如「將叫貨單轉為PDF並發送給對應廠商」，Gemini會生成程式碼自動完成這些任務，完全消除手動發送郵件的工作量。
8. 透過Google Apps Script設置自動化觸發條件
在Apps Script編輯器中，點擊「觸發條件」選項，設定時間驅動的觸發機制，如每日、每週或每月自動執行。你可以選擇特定的時間點，確保報表在每個月底自動生成，叫貨單在固定日期自動發送。這樣，即使你不在辦公室，系統也能按照預設的時間表自動完成所有工作，實現真正的全自動化流程。
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自動化帶來的改變
透過Google Apps Script結合Gemini AI的自動化流程，你將原本需要2-3天完成的工作縮短為幾分鐘。不再需要熬夜處理數據，不再擔心計算錯誤，也不再被無止境的複製貼上折磨。
更重要的是，這種自動化方式不需要你懂得編程，只需清楚描述業務需求，Gemini就能生成所需的程式碼。這大大降低了自動化的門檻，讓任何人都能輕鬆實現工作流程的自動化。
現在，每當月底來臨，你只需輕鬆點擊幾下按鈕，就能完成所有工作，然後將寶貴的時間用在更具創意和策略性的任務上。無論你是零售業者、電商經營者，還是任何需要定期處理數據和報表的專業人士，這套自動化流程都能為你的工作帶來革命性的改變。
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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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臨時缺人不慌張！經營企業人才庫讓 HR 即時補位、降低人力風險
文/104獵才顧問行銷企劃部
你是否每天都在救火、補人卻永遠補不完？民生服務業缺工不是沒人可用，而是沒提前準備。《2025 民生服務業人才報告書》揭露：餐飲、零售、不動產等產業供需失衡已成常態。本文將帶你解析救火式招募的三大代價，並分享成功企業如何透過建立關鍵人才庫、啟動 AI 招募與動態牆經營，提前布局備援人力、提升招募效率。文末提供報告書下載，幫助企業從「臨時補人」走向「長期佈局」。
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你可能不知道：
資深門市店員：年薪中位數接近百萬
餐廳經理：年薪中位數約 77 萬；資深服務生中位數也有 70 萬
調薪幅度：業務銷售在一般服務業達 26.7%、運輸物流 26.8%、不動產 24%（圖一）
這些民生服務業的主管薪資是否與你認知的不同，多數人把「民生服務＝低薪」畫上等號，但事實上部分關鍵職務的薪資已具備市場競爭力，但企業仍面臨「有錢也找不到人」的困境。那為什麼會找不到人呢？
問題不只是薪水開得不夠高，而在於多數企業仍停留在傳統的救火式招募模式。當職缺出現時，才臨時啟動招募流程：「匆忙刊登、職缺描述模糊、面談倉促」，最後勉強錄用卻又快速離職。
這樣的惡性循環讓團隊不斷在「新人磨合、離職、員工過勞、再招募」間打轉，結果是人才疲憊不堪，企業留不下人才，也吸引不到新人加入。
圖一、《2025 民生服務業人才報告書》內民生服務業各產業之 調薪排行榜
本文將帶你了解，企業如何透過建立人才庫打造完善的人力備援制度，並藉由「雇主品牌經營」與潛在人才保持良好互動，打造穩定而長期的人才供應鏈。
想更深入掌握民生服務業的薪資趨勢與招募關鍵，滑到文末即可免費下載《2025 民生服務業人才報告書》完整版！
這篇文章會給你
精準招募策略：主動出擊心如止水的隱藏人才，提高團隊到職率與加速選人時程
打動人才的雇主品牌案例，讓人才按下訂閱的企業都怎麼做
企業人才庫實作步驟：人才池、標籤化管理、AI 推薦履歷、AI 撰寫推薦信
《2025 民生服務業人才報告書》內容：供需比、薪資行情、EVP 排名、招募趨勢
一、民生服務業的招募困境：你做的招募為什麼總在救火
傳統招募方法讓長人長期處於「救火模式」的原因，在於資訊來源狹窄、啟動時機過晚、且缺乏備援機制，導致一有離職就被動補洞、反覆循環。
為什麼救火式招募行不通？
只看得到公開履歷：主動求職者永遠比未公開履歷少，觸及的人才只佔冰山一角
臨時才啟動：等到缺人才刊登、面談，流程往往超過 1.5 個月，錯過補位時機
沒有備援人才：關鍵職位（如店長、廚師、車隊長）一出缺就無人可接，營運與管理立即受影響
空窗期成本高昂：服務品質下降、顧客滿意度受影響、現有員工工作負荷暴增，引發連鎖離職
招募品質妥協：時間壓力下降低錄用標準、錯誤聘用導致更高離職率、訓練投資成為浪費
品牌力不足留任力低：缺乏長期深耕的品牌印象，即使招到人，也容易因其他產業更高的吸引力而難以留任
HR 與主管精疲力竭：重複性補人任務佔據大量時間，無法進行策略性人才規劃，團隊士氣低落
尤其是民生服務業已經為極度缺工的產業了，救火式招募更是加劇民生服務業的挑戰、放大問題。
餐飲類職缺供需比 0.1（平均 10 個職缺才有 1 位求職者）
門市營業類供需比 0.18（平均約 5 個職缺才勉強等到 1 位求職者）；不動產業供需比 0.02（平均 50 個職缺才有 1 位投遞）
高流動率＋低供給＝永遠在缺人：就算臨時加大刊登與面談量，也難在短期內補上合適人選
因此長期缺工的企業往往陷入「先求有、再求好」的思維，結果難以找到真正勝任、能為組織帶來關鍵價值的人才。更重要的是，優秀候選人往往能從企業的招募節奏，看出其是否具備前瞻規劃與準備。當組織顯得倉促、缺乏長期布局時，自然會降低他們的投入意願。因此建立可隨時啟用的人才備援系統，才能提升整體招募品質與用才效率。
二、終結救火循環：這些企業這樣做
案例一：大型物流集團的轉型之路
面臨的挑戰
這家跨國物流集團的營運據點遍布美國、中國與東南亞，服務範圍涵蓋航空運輸與供應鏈管理。正值快速擴編與籌備 IPO 上市階段，HR 團隊同時面臨民生服務業的典型困境與組織轉型帶來的複雜挑戰：
部門變動頻繁、補才需求密集
內勤營運單位因業務特性與角色適應需求高，職務異動頻率快，需不定期補充即戰力人選
基層司機、倉管流動率偏高，讓 HR 必須同時處理短期補位與長期培訓
用人時機難以預測
組織決策彈性高，用才需求變化快
HR 需同步掌握策略方向與實際職務開缺時機，無法等待確定才行動
專業職缺履歷有限、適配度低
IPO 階段需招募會計主管，必須同時具備 IPO 經驗與制度導入能力
即使有履歷進來，也常與實際需求落差大。尤其產業有特定營運與報帳規則，新人難以同時學習新規範又同時保持即戰力
解決方式
導入企業人才庫，從即戰力媒合到中長期備才同步推進，進而改善企業招募體質。此物流集團導入 104 關鍵人才庫作為企業人才庫，以下為範例：
解決即時需求，縮短履歷等待時間
不再被動等待履歷投遞
顧問協助主動聯繫人才，快速安排面談，並且成為人選與企業之間的橋樑
平台有許多資深人員、主管履歷，且已具備一定互動意願，流程推進更順暢
建立人才池，強化內部儲備戰略
以即時找人為目標導入平台，後來逐步轉換為長線備才策略。
改善企業招募策略
成效
短時間
三週成功媒合 IPO 關鍵職缺，與過往傳統刊登方式招募時長落差極大
人選適配度高，背景符合、經歷符合、人選的工作價值觀與做事風格皆契合
長時間
招募不再受限於單一職缺開立，HR 養成主動互動、經營人才關係的思維
HR 可提前建立分類、人選名單，當組織有任何變化時，能夠快速啟動補才
案例二：故事動態牆經營讓人才主動靠近
除了建立人才庫，越來越多企業也透過「公司經營動態牆」強化雇主品牌，讓潛在人才能主動感受企業文化、了解組織氛圍，進而提升應徵意願。
動態牆不只是新聞欄位，而是企業對外展現文化與價值的舞台。企業可在上面持續發布內容，舉例來說：
品牌願景與核心理念
員工職涯故事與真實工作日常
新技術應用與創新成果
對外合作、獲獎資訊、社會參與與活動花絮（如圖二、圖三）
圖二、星宇航空發佈於 104 關鍵人才庫企業動態內容，與求職者分享星宇航空精品服務獲得國際 APEX 五星航空獎的好消息
圖三、foodpanda 發佈於 104 關鍵人才庫企業動態內容，與求職者分享企業獲得最佳雇主相關得獎事蹟，間接透露出企業是重視員工、友善育兒的工作環境
這些內容不僅能吸引一般求職者，更能打動資深與菁英人才。對這類候選人而言，薪資非跳槽的唯一訴求，同時他們也重視其他部分：
公司是否具有長期發展潛力
團隊文化是否具凝聚力與學習氛圍
組織價值觀是否與個人職涯方向契合
當企業能透過動態牆真實呈現「品牌的溫度與深度」，人才不僅看見職缺，更看見「值得加入的團隊」。
三、民生服務業導入人才庫的實戰 4 步驟
市面上有許多人才庫，我們下方以 104 關鍵人才庫為例，分享企業該如何經營人才庫。
Step 1：盤點企業救火對象和目標經營對象
找出最常缺人的職位，舉例：
餐飲業：廚師、外場人員、店長
零售業：門市人員、理貨員、賣場主管
旅宿業：房務人員、櫃檯接待、客服
評估每個職位的風險：
空窗期對營運的影響程度
招募難度與市場競爭狀況
培訓週期與成本
Step 2：建立企業專屬人才庫
盤點完企業現況後，下一步就是建立屬於企業自己的關鍵人才庫。這不只是收集履歷的工具，而是一套能隨時啟動的人才儲備系統，建立人才庫需要哪些步驟呢？
編修公司亮點：明確呈現企業文化、價值主張與發展方向，讓候選人快速理解「為什麼值得加入這家公司」
上架並刊登職務：針對當前開放的職缺，建立完整的職務說明與任用條件，提高曝光與媒合精準度
收藏冰山下人才：對尚未正式開缺的職位，企業可預先收藏「未公開履歷」的人才，互相關注、維持互動
透過這種方式，當職缺一開立，即可直接聯繫潛在人選，大幅縮短補位時間。
立即建立人才庫
Step 3：長期經營人才關係
建立人才庫後，重點不在「有多少履歷」，而是如何讓這些人才留下好印象，讓企業成為候選人心中的「首選雇主」。
定期互動機制：
每季更新企業動態與職缺訊息
分享產業趨勢與職涯發展文章
舉辦線上／線下招募活動，維持與人才社群的連結
公司動態牆經營：
展示員工故事與工作日常
公布福利制度、升遷案例與團隊成就
以真實內容強化雇主品牌好感度
其他內容推薦（如圖四）
透過這些持續互動，企業不再只是「招募時才出現」，而是能在人才心中建立長期信任與職涯期待，讓關鍵人選在還沒找工作時就已經對企業產生好感。
圖四、在選擇發佈於動態牆內容主題時，可參考此表格
Step 4：啟動招募與主動邀約
當企業已建立基礎人才庫，就能進入主動出擊階段。使用 104 關鍵人才庫，可以透過 AI 推薦與專屬顧問媒合，幫助 HR 快速找到最契合的候選人。
AI 智能推薦人選：系統依據條件自動篩選與媒合（如圖五），包括：
候選人的技能、經驗、特質
地理位置、薪資期望、工作型態
性格特質與企業文化契合度
並可自動生成「AI 內部推薦信」，主動向用人主管說明人才「可用原因」，協助 HR 判斷專業職能上的說明。
圖五、104 關鍵人才庫的 AI 獵頭，協助企業分析履歷「技能」、「職能」、「產業背景」等符合度分析
專屬顧問協助邀約：使用 104 關鍵人才庫，當企業想要邀約人才面試時，104 會派出企業專屬顧問，成為人才與企業間的有效溝通橋樑。他們會：
以專業角度溝通職缺亮點與企業優勢
協助候選人了解職務內容與文化環境
回報市場反饋，協助企業調整招募策略
協助企業進行履歷收藏，嚴選和管理冰山下的眾多人才
搶先掌握海量履歷，讓明年的招募不再救火
民生服務業的缺工問題，從來不是「沒人可用」的難題，而是「沒有提前準備」的結果。當企業仍習慣臨時招募、短線補位，就注定在救火循環中打轉。
提前建立人才庫、長期經營關係、善用數據與 AI 工具，才能讓企業在人力市場變動中仍保持穩定與彈性。
若企業看完這篇文章，想進行招募轉型，建議先從兩件事開始：
下載《2025 民生服務業人才報告書》完整版本，掌握薪資與供需趨勢，校準用才策略
試用 104 關鍵人才庫，建立你的三層備援名單，從現在起就與潛在人才互動
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餐飲、零售缺工潮下的招募祕訣：打造雇主品牌讓人才自己來
熱門AI新職缺，「前線部署工程師FDE」是什麼？
FDE前線部署工程師為何成為熱門新職缺？從Dcard、和泰汽車到和碩、鴻海、緯創都在開缺。生成式AI加速走進企業工作流程，新的職位也跟著浮現，從協助企業部署AI代理人的FDE，到負責治理的AI長，企業組織圖如何被重新改寫？
文／康瓊之 圖／謝寬 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅誰來制定AI戰略？車商也有「AI局長」需要同時懂技術與現場的人
財金系畢業、不會寫程式的資深PM李昆哲，從沒想過有一天會做起如此接近工程師的工作，開始幫企業打造AI代理人（AI Agent）。
今年5月底，在生成式AI浪潮下，台灣最大數位原生社群Dcard宣布成立新事業「GNTC」。
希望將自己在內部推動AI轉型的實戰經驗產品化，幫助企業導入AI Agent，讓企業串接既有內部系統、統一管理資料權限與工作流程。
原本在Dcard負責探索公司「第二成長曲線」的他，也因此把重心完全轉向AI。
李昆哲的工作，從蒐集各部門「AI可以幫我做什麼」的需求開始，有人每週做報表花太久，有人想從資料庫找資訊，有人希望快速做出客戶提案，他就和團隊一起拆解工作流程，協助同事把一項項需求做成Agent。
如今，公司內部已累積將近700個Agent。這不只是員工多了好用的AI工具而已，當AI能從回答問題的「助手」，進一步成為能取得資料、拆解任務、呼叫工具，甚至獨立完成一段工作流程的「數位同事」，企業的人力配置也開始跟著移動。
「前線部署工程師（FDE）」快速走紅
他的職涯變化，正好揭示一個重要的產業訊號：AI代理人時代，新工作不一定會從既有職稱裡長出來。當原本由人類負責的任務開始交給AI，企業也需要一批「人類與AI的中間人」，重新設計流程、串接資料、管理Agent，甚至教會其他員工怎麼把自己的工作交給AI。
企業組織圖隨著生成式AI爆發，正在重新畫一次。最明顯的新職位之一，就是前線部署工程師（FDE）。
李昆哲眼中的FDE，像是一個隨AI需求長出來的跨域工作。它不要求人先成為傳統工程師，而是從理解企業問題、整理需求、協助導入開始，更要走進客戶現場，把AI真正變成可以融入工作流程、發揮效益的工具。
GNTC另一名軟體工程師出身的FDE葉妮姍在一旁補充，如今團隊每週面對的工作都不同，她得先理解不同產業如何工作，再決定哪些資料、權限與系統必須打通，最後才輪到AI登場。
「大家都知道AI，但AI到底要怎麼用在工作上？」這才是企業真正碰到的難題。
本土最大系統整合商精誠資訊副總經理林宗瀛觀察，企業真正卡住的，往往不是沒有模型，而是內部資料、權限與系統並未完全打通，因此現在的熱門職缺FDE，需要進入企業第一線、串接資料流；另一方面還得理解員工原本的工作流程，把AI真正嵌進日常工作。
這個源自美國軟體公司Palantir的全新職位，正在AI浪潮下快速竄紅。
誰來制定AI戰略？
AI代理人改寫的不只有第一線，也開始往管理層延伸：前線需要FDE把AI接進流程，高階則要有人決定AI投資、治理與優先順序。IBM今年調查兩千名CEO，有76%受訪企業已經設置AI長或類似的管理職位。
以Palantir為例，該公司創立時就開始服務國防、政府等大型機構，面對高度敏感的資料與複雜的內部系統，光交付軟體並不足以解決問題，工程師必須深入客戶現場，與使用者一起完成資料整合、系統部署與問題排除，因此FDE職位逐漸形成。
不過，當企業裡不再只有幾套軟體，而是數百、甚至數千個會自行執行工作的Agent，另一種角色也開始浮上檯面：誰來決定整家公司怎麼用AI？
在台灣，擁有將近80年歷史的和泰汽車，也經歷過同樣的轉型路徑。
車商也有「AI局長」
去年，和泰便讓員工免費試用ChatGPT、Gemini等生成式AI工具，希望同仁先理解「AI能做什麼」。同時，更進一步鼓勵各部門自主研究，從自身工作中尋找AI應用場景，一年內累積超過四十項專案。
然而，當各部門都開始做AI，也浮現重複投資的問題。「A單位在做，B、C單位也在做，不免浪費人力，」和泰汽車MaaS（交通行動服務）先進策略本部長韓志剛受訪時說。
因此，和泰在去年成立由他擔任局長的「AI發展事務局」，由具備資訊與技術背景的專責團隊協助各單位評估工具、發展模型，並把可共用的功能放進「AI中台」。韓志剛形容，AI中台就像中央廚房：一個部門做好的報表整理、語音辨識或行銷模組，其他部門可以直接取用，不必各自重做。
現在和泰把AI組織分成三層。底層的「AI Ready」負責資料權限、資安、智慧財產與治理；「AI Driver」建置中台、模型與工具；最上層的「AI Empower」，則交由各單位依照自己的業務知識，決定哪些流程要導入AI。
需要同時懂技術與現場的人
從新創團隊到成立數10年、營收上千億元的大型企業，生成式AI人才需求正在快速擴散。過去FDE多半出現在AI新創或軟體公司，如今製造業也開始出現同樣職缺。
104人力銀行上，和碩、鴻海、緯創紛紛開出「Edge AI前線部署工程師」（FDE）職缺，要求人才直接面對內外部客戶，理解產線與營運痛點，再把電腦視覺、大型語言模型部署進實際場域，甚至必須串接MES、ERP等既有系統。
上述種種轉變都顯示，如今企業導入AI的瓶頸，正從「有沒有模型」轉向「能不能真正用起來」。愈是大型企業，內部資料、權限、IT系統與作業流程愈複雜，只懂模型的AI專家未必真能解決企業痛點。
如今企業更需要的是能同時理解技術與現場的人，走進業務或廠房第一線，把抽象的AI能力翻譯成具體流程，「AI是手段、不是目的，」連續創業家、WeMo執行長劉于遜強調。
目前這股風潮更已開始在台灣蔓延，從製造、軟體、教育等不同產業，均看得到企業開出愈來愈多的FDE職缺，職務內容普遍強調需求訪談、系統整合與客戶協作。
當AI從實驗室正式走進企業核心流程後，未來是否還將出現更多新型態工作？值得我們持續關注。
What's Next?
流程導入：企業真正缺的，不再只是會做模型的人，而是能把AI接進既有流程的人。
共同管理：未來AI主管管理的，將會是一套由人類員工、AI Agent共同組成的新型組織資源。
知識轉譯：愈來愈多員工可能同時扮演「領域專家＋AI流程設計者」，企業真正需要培養的，將從「會不會用AI」進一步變成能否把自己的專業轉化成AI可以執行的工作流程。
（原文標題：熱門AI新職缺，Dcard、和泰都搶著要！前線部署工程師FDE是什麼？）
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[joblist_plugin title='更多104【前線部署工程師 FDE】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E5%89%8D%E7%B7%9A%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB+FDE+AI&order=15&page=1' amount='4']
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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【人資工具包】不用會設計也能做好雇主品牌！用 ChatGPT + Canva，30 分鐘完成一套社群貼文
文/104獵才顧問行銷企劃部
想經營 IG、FB 雇主品牌，但沒有設計、沒有文案靈感？別擔心！現在 HR 真的不用從零開始煎熬。不用會設計也能做好雇主品牌！用 ChatGPT + Canva，30 分鐘完成一套社群貼文。這篇文章會教你：✔ 先用 ChatGPT 生成貼文文案✔ 再用 Canva 快速做出視覺圖✔ 最後組成一個可用在 IG / FB / LinkedIn 的內容包✔ HR 新手也能立即照做！ 只要善用 ChatGPT（幫你生文案） + Canva（幫你做圖片），你一個人就能完成一整套專業度很高的雇主品牌素材。
本文目錄(點擊快速前往)
Step 1｜先用 ChatGPT 產生「整篇貼文文案」（5 分鐘完成）
Step 2｜把文案變成 Canva 主視覺（10 分鐘完成）
Step 3｜依照文案亮點，拆成「三張吸睛輪播圖」
Step 4｜依文案內容，做出職缺資訊卡（HR 最常用！）
Step 5｜用 CTA「收尾」提高投遞率
Step 6｜組成完整雇主品牌內容包，放上 IG / FB 即可
結語：HR 真的可以自己完成雇主品牌！
⭐️為什麼企業一定要投入「雇主品牌」？
在這個求職者資訊透明、選擇越來越多的時代，企業不再只是「等待履歷」，而是必須主動被看到、被理解、被記住。尤其對 HR 來說，雇主品牌已經不是「加分項」，而是招募能不能成功的關鍵基礎。
雇主品牌的本質很簡單：讓適合的人願意靠近你。
當一家公司有清晰、溫度、有持續被看見的雇主品牌時，會帶來三個明顯的效果：
① 降低招募難度，讓「對的人」更願意主動來找你
求職者不只在看 JD，他們在看文化、成長性、風格、工作方式。當你的內容越透明、越真實，越能吸引到真正適合的人。 對 HR 來說，就是——省時、省力、省下不必要的錯誤邀約。
② 提升企業信任感，縮短求職者決定的時間
好的雇主品牌能回答求職者心中的疑問：「這家公司適合我嗎？」「我會不會有成長？」「我能不能在這裡發揮？」當疑慮被降低，投遞、面試、接受 offer 的速度都會提升。
③ 增加 HR 的影響力：不是只有招募，而是打造企業文化的窗口
雇主品牌是一種「文化傳遞」：你如何帶人？怎麼協作？團隊在乎什麼？這些都會透過 HR 的內容被看見。
做到最後，HR 不只是招募窗口，而是企業的「外部代言人」。
⭐️一句話總結：
雇主品牌不是做給外面的人看，而是讓「對的人」更快找到你。而 Canva + ChatGPT，正是讓 HR 能在最短時間完成這件事的工具組。
🧩 Step 1｜先用 ChatGPT 產生「整篇貼文文案」（5 分鐘完成）
很多 HR 一開始就直接打開 Canva，結果卡住不知道要放什麼字。
👉 先用 ChatGPT 產生主題 + 文案 → 再決定要做幾張圖
以下是你可以直接複製使用的指令：
✔ ChatGPT 萬用指令 ：
「我是一名 HR，要製作 IG/FB 雇主品牌貼文。請根據以下主題產生 120–150 字貼文文案：主題： {{填入主題，例如：104 培育人才計畫}}內容需要包含：吸睛開頭 Hook（需吸引大四生、新鮮人）三個亮點：{{亮點 1，例如：跨單位學習}}{{亮點 2，例如：Mentor 制度}}{{亮點 3，例如：實戰經驗}}鼓勵行動 CTA（例如：掃碼了解、立即應徵）建議 hashtags語氣設定：溫暖、易讀、友善，適合大四生與職場新鮮人。」
ChatGPT 會立即生成貼文文案，你可以挑你喜歡的語氣版本。
👉 接著，我們就能把這份文案變成「完整的貼文素材」。
🎨 Step 2｜把文案變成 Canva 主視覺（10 分鐘完成）
有了文案後，打開 Canva，我們先做第一張「主視覺」。
✔ Canva 主視覺的做法：
選模板：
搜尋instagram 貼文，按建立空白設計
選 IG 貼文模板(若想製作職缺貼文，可直接蒐尋職缺)
加背景：星空、科技感、簡潔深色都很耐看
加入小 icon：拉入喜歡的元素望遠鏡、箭頭、放大鏡都很合適
放標題：把文案的主句（例如：104 培育人才計畫）放大置中
加入亮點：放 2～3 個 hashtags（#45K起 #大四可加入）
小技巧：字要大、行距放寬，看起來會更像專業設計。
🧑🏫 Step 3｜依照文案亮點，拆成「三張吸睛輪播圖」
文案裡通常有「3 個亮點」，這 3 個亮點就能拆成 3 張圖。
✔ Canva 亮點圖做法：
每張圖放一個亮點
加上 icon（學習、Mentor、成長）
亮點標題放大，下面用一句話補充
為什麼一定要拆？因為：
✔ 輪播貼文更容易停留✔ 求職者也比較容易理解內容✔ 你能把複雜資訊變成「一眼懂」的視覺
💼 Step 4｜依文案內容，做出職缺資訊卡（HR 最常用！）
職缺資訊卡是 HR 經營社群最重要的一塊。你已經提供了三種職缺示例，非常棒！
✔ Canva 職缺卡做法：
左上角放職缺 icon（PM、Python、PHP）
中間放工作內容 bullet（可請 ChatGPT 優化 JD）
底部放 CTA + QR Code（我想了解 → 引導至履歷頁）
配色統一：整套內容看起來有品牌感
👉 這類素材可以長期使用，不用每次都重做。
🚀 Step 5｜用 CTA「收尾」提高投遞率
最後一張圖就是行動引導圖，主要目的是把人往「投遞」導引。
✔ CTA 圖做法：
QR Code 放大
加一句明確行動句：「機會有限，立即投遞！」
視覺保持空白度，記得強調重點資訊
👉 這張圖能提高至少 30% 的投遞機率，是一定要做的。
🌈 Step 6｜組成完整雇主品牌內容包，放上 IG / FB 即可
整套 Canva 素材＋ChatGPT 文案完成後，你會有：
主視覺（封面）
三張亮點輪播圖
三張職缺資訊卡
CTA 行動引導圖
ChatGPT 生成的貼文文案
👉 你只要將這些一次上傳 IG / FB，就完成一組專業級的雇主品牌內容！
🎁 給 HR 的小建議：什麼時候該發這類內容？
以下是最佳時機：
新職缺上線時
想推企業文化時
正在招募新鮮人時（你這套非常適合）
年度專案徵才
補人季（2–4 月、8–10 月）
👉 長期發，就能讓人才慢慢對你的企業建立好印象。
7-ELEVEN 雇主品牌社群經營非常值得 HR 學習：
FB 每週固定更新案例
IG 推輪播視覺＋emoji
Line@ 做招募 CTA
不同管道每週都有排程 → 求職者不會忘記這個品牌
企業雇主品牌成功的核心不只是「內容」，有沒有持續更新也非常重要
進階內容形式——加入「真實員工代言」提升信任度
除了亮點視覺與職缺卡片，另一個效果極佳的內容形式，是 真實員工出鏡的代言圖或故事貼文。
拍照＋一句簡短故事即可。
7-ELEVEN 長期使用員工代言，讓求職者能感受到：
這份工作「長什麼樣子」
公司文化是否真實可信
適不適合自己
員工在裡面的成長路徑
📌 真實人臉 + 一句心路歷程，比企業口號更有說服力。 這類內容 HR 可直接用 Canva 搭配照片製作，也可以請 ChatGPT 整理訪談語句。
🏁 結語：HR 真的可以自己完成雇主品牌！
用 ChatGPT 生文案、用 Canva 做圖，真的能讓 HR 大幅減少時間成本，不需要會設計、不需要會寫文案，也能產出一套專業度很高的雇主品牌素材。
但——如果你嘗試後還是覺得：
版面總是抓不好？
視覺做起來沒質感？
不知道怎麼把「企業文化」講得吸引人？
想做更高階、更多元的內容，但時間根本不夠？
那也完全沒問題。
👉 如果覺得全套流程太花時間？104 整合招募可以幫你一手包辦
看完以上步驟，你已經知道 HR 自己也能做出高質感雇主品牌內容。
但如果你同時要處理招募、面試、教育訓練、跨部門協作…… 真的很容易做到沒時間、沒有產能。
這時候，你也可以選擇由 104 整合招募來幫你完成：
✔ 從零開始的專屬招募網頁（文案＋設計＋視覺） ✔ 社群貼文製作（IG｜FB｜限動｜卡片｜輪播） ✔ 企業雇主品牌曝光（站內＋站外廣告整合） ✔ 短影音拍攝與後製 ✔ Podcast / 多元素材製作 ✔ 整檔招募活動企劃 → 到曝光排程 → 全程製作推廣
👉 你只需要提供需求與基本資料， 剩下的設計、文案、曝光、優化，我們都幫你做好。
讓 HR 能真正把時間專注在「招募關鍵人」上，而不是被素材困住。
如果你希望 提升曝光、降低錯聘成本、快速找到更適合的人才， 歡迎洽詢 104 整合招募，我們會提供客製化策略建議。
看完本文章企業 / HR 後可以開始：
申請雇主品牌健診，找出企業問題與現況
查詢可用資源和管道時間，以及確定好目標、預算
羅列年度招募計畫（可以聯絡104顧問諮詢喔！）
104獵才顧問>> 點我聯繫
104整合招募>>點我聯繫
104關鍵人才庫>>點我聯繫
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