軟體工程師就業培訓
104學習
工程研發
指利用專業技術與創意思維，設計、開發及優化產品或系統，解決技術問題並提升效能。此能力強調跨領域協作、實驗驗證與持續改良，確保產品符合市場需求與品質標準。具備此技能的人才能有效推動新技術應用，促進企業創新與競爭力提升。
測測你現在的程度
花 5 分鐘了解自己的能力，找到最適合的學習起點
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
Onshape實戰工場：探索創新設計的無限可能
打造高投入團隊：遊戲化工作設計與激勵機制實作班【9/17】
文組跨域轉職工程師
工作方法進化論 首部曲
三階段快速突破框架創意思考術
【大師開講】人工智慧於金融創新服務之應用
面試秘笈｜破解資料工程師，專業面試實戰題｜104獨家求職線上課
【天下學習｜線上課】AI 高績效協作｜人才逆分工，未來職場新法則
AI驅動的創新管理實戰：打造高效、創新的智慧型企業【11/03】
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
專利分析師
專利主要是指發明、實用新型及新式樣(又稱「外觀設計」)，此三者經申請並通過審查後所授予的一種權利。
高科技業界及傳統產業界對於專利分析之業務日益重視，無論是在市場區隔、研發走向或是訴訟策略上，產業界已將專利分析列為各公司核心業務項目；專利分析之重要性在於利用專利分析迅速掌握相關技術發展的趨勢以及專利佈局現況突破技術障礙，提供企業現有技術的未來發展空間，縮短研發時間以減少研發經費，進而提昇國際競爭優勢。
工業技術研究院
初級複合材料工程師
為強化台灣經濟發展，人力資本已成為主要的動能。由於複合材料產業具有發展潛力及前景，因此建置複合材料產業職能基準及人才能力認證機制，協助業界提高人力素質是國家必須朝向的目標。持續建立複合材料工程師的專業能力標準與認證體系，有效導引相關人才的教育訓練，除縮短學用落差，並可提供企業界優良人才，提升複合材料專業人才素質及產業競爭力。
財團法人塑膠工業技術發展中心
工業工程師證照
工業工程為推動國家經濟建設之重要專業領域，其為唯一整合工程與管理，達到系統與效率的專業技能且為少數需求大於供給之專業職能，其應用涵蓋各行各業之生產與服務領域。
中國工業工程學會
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
高級機械設計工程師
於民國97年9月發行，為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過高級機械設計工程師認證者，應能獨立負責整體系統規劃之工作與具備整合協調之能力。
工業技術研究院
精選貼文，掌握第一手知識
RD研發工程師工作內容？工程研發履歷面試、2025薪資行情總整理｜附熱門職缺
RD、R&D(Research and Development)是指研發工程師，常見領域包括：軟體、硬體、生技、醫療器材產業等。本文整理「工程研發」的相關工作及精選公司職缺，更有業界人資傳授半導體產業履歷面試技巧原則，大大提升錄取率！
文／《104職場力》小編
本文目錄（點擊可快速前往）
研發工程師種類、工作內容及能力需求工程研發、半導體履歷面試實戰技巧工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新）工程研發精選企業，馬上應徵去！
研發工程師種類、工作內容及能力需求
RD、R&D(Research and Development)是指「研發工程師」職務。在不同產業的工作內容也不相同，常見的領域包括：軟體、硬體（如：半導體）、生技／醫療產業等。其中「工程研發類」的熱門工作類型及需求技能如下（資料來源：104工作世界）：
半導體工程師→看職缺
工作：從事半導體工程之問題研究、設計及技術指導、發展、構建等工作。
技能：製程、Customer Support、production
工具：Assembly、EUV、ATE
硬體研發工程師→看職缺
工作：研究、設計、開發及檢測商業、工業、軍事或科學用途之電腦或電腦相關設備，並負責監督該設備及其零組件之製造與安裝。
技能：PCB Layout、硬體設計、EMC
工具：OrCAD、PADS、Assembly
數位IC設計工程師→看職缺
工作：設計及改良IC晶片，讓電子產品（如手機）效能提升！
技能：DFT、STA、UVM
工具：Verilog、FPGA、RTL
至於新鮮人想要進入工程研發領域，有校系限制嗎？104玩數據指出，104人力銀行資料庫顯示，有48.6%的理工職缺歡迎社會新鮮人，當過軟體工程師的職人，約有20%是文科生；而當過工程研發的職人，約12%是文科生；最近五年，文科生突圍理工職的比例也逐年升高。
工程研發、半導體履歷面試實戰技巧
在各類工程研發職務之中，半導體產業更是許多求職者嚮往進入的高薪產業，究竟人資看重求職者哪些個人特質和門檻？面試、履歷又該如何準備？
綜合104職涯診所Podcast半導體產業特輯，來自ASML人資主管、104獵才主管、國際半導體產業協會的建議，企業在挑選半導體人才時看重的關鍵特質能力，包括問題解決、邏輯思考、抗壓力、外語能力等，想進入半導體產業的履歷面試實戰心法，一定要知道！
半導體產業履歷經歷建議：
針對工程類職缺，碩士畢業是基本門檻。
亮眼的學歷大加分（有些企業非常重視應徵者的校系）。
在有限的履歷篇幅裡，清楚簡潔的總結出最大亮點。
自我檢視和評估，平時就要有整理自身經歷及工作成果的習慣。
非相關科系畢業也不用卻步，累積相關課外經驗，敢挑戰就有機會！
半導體產業面試注意事項：
充分練習面試問答，釐清思緒、訓練好口語表達。
加強英文能力，至少要敢說或多益750分以上。
面試被問「優缺點」別害怕，因為人資問優點是想看求職者的「自信」，問缺點則是想了解「自覺」。
線上面試準備也不能草率，設備、環境、服儀都要注意。
態度必須誠懇，這是不敗關鍵。
充分表達出自己可以為公司帶來的「價值」。
以下提供研發工程師履歷真實撰寫範例：
104個人品牌：真實求職者案例，研發工程履歷範本提供寫履歷參考
工程研發類研發工程師薪水待遇（2025最新更新）
根據104薪資情報，研發工程師薪資依照不同工作任務、產業有不同薪資範圍，平均薪資依工作經驗而定。工程研發類薪資行情可參考如下：
研發工程師類型薪資行情硬體研發工程師月均薪6.9萬，看職缺>>半導體工程師月均薪7.4萬，看職缺>>數位IC設計工程師月均薪10.6萬，看職缺>>
工程研發精選企業，馬上應徵去！
公司名稱薪資福利工作機會聯電_聯華電子股份有限公司看薪資福利看職缺台灣美光看薪資福利看職缺力晶積成電子製造股份有限公司(力積電)看薪資福利看職缺旺宏電子股份有限公司看薪資福利看職缺美商科磊股份有限公司台灣分公司_KLA Taiwan看薪資福利看職缺世界先進積體電路股份有限公司看薪資福利看職缺台灣積體電路製造股份有限公司(台積電)看薪資福利看職缺友達光電股份有限公司看薪資福利看職缺(ASML)台灣艾司摩爾科技股份有限公司看薪資福利看職缺穩懋半導體股份有限公司看薪資福利看職缺南亞科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯詠科技股份有限公司看薪資福利看職缺瑞昱半導體股份有限公司看薪資福利看職缺光寶科技股份有限公司看薪資福利看職缺緯穎科技服務股份有限公司看薪資福利看職缺和碩集團_和碩聯合科技股份有限公司看薪資福利看職缺聯發科技集團_立錡科技股份有限公司看薪資福利看職缺創意電子股份有限公司看薪資福利看職缺新唐科技股份有限公司看薪資福利看職缺台灣應用材料股份有限公司看薪資福利看職缺
[joblist_plugin title='【工程研發】精選職缺' url=' https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=1&jobcat=2008001000&expansionType=area%2Cspec%2Ccom%2Cjob%2Cwf%2Cwktm&order=15&asc=0&page=1&jobexp=1&mode=s&jobsource=2018indexpoc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0&utm_source=104&utm_medium=freshgroup' amount='6']
推薦閱讀：
理工新鮮人第一份工作怎麼選？前台積電主管薪資、轉職、錄取率三大攻略
想進半導體又怕壓力撐不住？輪班on call不心累，前台積主管傳授三心法
近五成工程缺 歡迎社會新鮮人｜104玩數據
精選 會計人注意！Copilot 接手對帳、分錄、差異分析，財務工作只剩什麼要自己做？
月底關帳前，你是不是又在 Excel 裡一筆一筆勾銀行對帳單、補應計分錄、寫「實際 vs 預算」差異說明？
10 月 29 日，微軟宣布 Copilot 加入一整組財會技能，對帳、分錄、差異分析都能先交給 AI 處理。
先看這個數字：
微軟 Excel 產品部門副總裁 Brian Jones 公布，會計技能只開放給一小批 Insider 測試 7 天，就有超過 8,000 人在 18,000 多段 Copilot 對話中，叫用了 44,000 多次。
用得最兇的，就是每天被關帳追著跑的財會人。
Copilot 這次能幫財會做什麼？三個重點：
1. 對帳
比對帳戶餘額與交易明細，找出差異，整理成調節項目給你審核。
2. 分錄
草擬應計、重分類、分攤、迴轉和週期性分錄，還會檢查必要欄位有沒有填、借貸有沒有平衡。
3. 差異分析
把實際數字和預算、計畫比較，找出主要影響因素，寫進報告，說明「改變了什麼、為什麼改變」。
另外也能接 QuickBooks、Xero、Zoho Books 等會計系統，以及 Dynamics 365 ERP 的資料。
先搞清楚你現在用得到哪些：
・Excel 裡的財務技能：已正式開放
・對帳、分錄這些會計技能：目前只在 Frontier 搶先體驗計畫裡，要公司 IT 有開通才看得到
・串接 ERP、外部會計系統：陸續推出中，可能另外需要授權或管理員設定
那財務工作還剩什麼要自己做？微軟官方自己寫得很清楚：建議、決策、核准和後續行動，控制權都留在財務人員手上。
換句話說，AI 做的是「草稿」，你負責的是「簽名」。這 5 件事，還是你的：
1. 判斷差異是不是真的有問題
AI 找得出差異，但它不知道那筆款項是客戶慢付，還是有人做錯帳。追查原因、決定要不要調整，還是得靠你。
2. 審分錄、按核准
借貸平衡不代表科目對、金額對、期間對。每一張 AI 草擬的分錄，都要有人看過、負責。
3. 會計判斷
收入什麼時候認列、費用要不要資本化、估計值怎麼抓，這些要懂準則、懂公司狀況，AI 只能給參考。
4. 把數字講成故事
差異分析報告寫得再快，主管要問的是「下一季怎麼辦」。把數字翻譯成建議，才是 FP&A 的價值。
5. 守住內控與稽核軌跡
Excel 可以開啟稽核記錄，記下 Copilot 改了什麼、為什麼改。記得打開，查帳時才說得清楚。
最常見的三個錯誤：
・AI 對帳說「已平衡」就直接過，沒抽查明細
・把整份總帳丟給 AI，卻沒先確認自己有沒有權限、資料有沒有機密標籤
・只會叫 AI 做，自己不懂 Excel 公式和會計邏輯，AI 算錯也看不出來
小練習：下面三件事，你會交給 Copilot，還是自己來？
① 把 3 月銀行對帳單和帳上存款明細逐筆比對
② 決定一筆 50 萬的軟體支出要列費用還是資本化
③ 寫行銷費用超出預算 20% 的差異說明初稿
（參考答案：① 交給 Copilot，再抽查調節項目 ② 自己來，這是會計判斷 ③ 交給 Copilot 寫初稿，你補上原因和改善建議）
AI 越會做帳，越需要看得懂它在做什麼的人。
Excel 基本功打穩，才看得出 AI 的公式和報表哪裡怪怪的，推薦「【資料整理術】Excel資料整理分析入門」：
https://nabi.104.com.tw/course/tibame/41ff32a6-ef22-4da3-9045-8dc3d08ad238
想直接學 AI 搭配 Excel 寫公式、做報表，可以看「ChatGPT × Excel 最強整合術：AI幫你寫Excel公式，不會函數也能做出各種計算報表！」：
https://nabi.104.com.tw/course/cite/037a877a-da3c-4af6-ab5b-2007b9df6a7f
也歡迎留言分享：你們公司開始用 AI 做帳了嗎？你最想把哪一項財會工作交給 AI？
資料來源：
Microsoft Copilot Blog〈Microsoft Copilot for finance: Purpose-built for the way finance teams work〉
https://www.microsoft.com/en-us/copilot/blog/2026/10/29/microsoft-copilot-for-finance-purpose-built-for-the-way-finance-teams-work/
CFO Dive〈Microsoft expands Copilot reach in finance workflows〉
https://www.cfodive.com/news/microsoft-expands-copilot-reach-in-finance-workflows/873239/
（內容以 2026 年 11 月微軟官方說明為準。會計技能目前在 Frontier 搶先體驗階段，微軟尚未公布對帳與分錄的準確率，各功能需要的授權以公司 IT 與官方說明為準）
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
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
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，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。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
[joblist_plugin title='更多104【技嘉科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a4kvltk' amount='3']
從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
力抗科技業虹吸效應！非科技業邀約面試力道兇猛 建築營造不動產最積極
數位轉型浪潮，企業不分產業，全面搶徵科技人！104人力銀行大數據分析企業發出的68萬次面試邀約發現，第一季「非科技產業」邀約「科技人才」面試力道強於「科技產業」；其中，「建築營造及不動產業」單一職缺平均發出29次不重複面試邀約，搶才力道居產業之冠；廣招英雄帖的前十大產業幾乎都是「非科技業」，唯一科技業僅「電子資訊／軟體／半導體業」排名第9；整體徵才市場，不分產業，積極搶攻年資3到7年的「半熟科技人」。「科技業」由於科技人才的吸納量高，邀約新鮮人面試次數，反而高於「非科技業」。
文／104人力銀行
本文目錄（點擊可快速前往）
【大數據發現1：企業篇】科技業「人才虹吸效應」，非科技業積極搶才【大數據發現2：人才篇】黃金30崛起！「半熟科技人」最受企業青睞技能價值重組：AI與數位行銷成雙引擎更多104「科技人才」工作機會
【大數據發現1：企業篇】科技業「人才虹吸效應」，非科技業積極搶才
專業經營科技人才的104人力銀行分眾服務事業部資深經理楊鎧維指出，AI半導體等科技業憑藉高薪與發展性，大力展現「人才虹吸現象」Siphoning Effect，導致非科技業的科技職缺高度難尋。
104人力銀行透過大數據資料庫分析科技職缺與科技人才供需關係。針對第一季共1.5萬家徵才企業開出6大類（工程研發、行銷、專案/產品管理、設計、軟體/工程、MIS/網管）共4萬筆科技職缺，觀察企業發出68萬次面試邀約給5.7萬名想找6大類科技職缺的求職者，結果發現：
「建築營造及不動產相關業」單一科技職缺平均發出29.12次不重複面試邀約、次數最多。104人力銀行分眾服務事業部資深經理楊鎧維分析，近年建築營造不動產積極發展大數據房價預測、AR線上看房等技術，愈缺工或愈科技轉型的產業，愈必須主動出擊邀約優秀科技人才；其次是「大眾傳播業」26.08次、「文教相關業」24.69次，也因為進入系統自動化轉型期，同樣需要地毯式邀約尋覓科技人才。
相較於非科技產業的招募焦慮，「電子資訊/軟體/半導體相關業」因產業本身即對科技人才具有自然的磁吸效應，單一科技職缺平均發出15.36次不重複面試邀約，僅排名第9，為前十名中少數的科技產業。另外，「零售業」18.26次、「批發業」18.24次、「餐飲業」18.03次，民生消費產業持續需要電商、POS系統優化等科技人才，在薪資競爭力無法與科技大廠相較的限制下，仍需維持一定的邀約力道。
各產業科技職缺 邀約科技人才次數
各產業科技職缺邀約科技人才次數前5名（2026第一季）
註：科技人才定義包括工程研發、行銷、專案/產品管理、設計、軟體/工程、MIS/網管等6大類職缺
※點擊可查看工作機會
排名產業每職缺平均邀約次數工作機會1建築營造及不動產相關業29.12看職缺2大眾傳播相關業26.08看職缺3文教相關業24.69看職缺4一般服務業21.37看職缺5農林漁牧水電資源業18.95看職缺
【大數據發現2：人才篇】黃金30崛起！「半熟科技人」最受企業青睞
104人力銀行分眾服務事業部資深經理楊鎧維指出，AI產業人才可分為研究、開發、應用三大類型，伴隨AI貫穿各產業、以及企業數位轉型浪潮，科技人才的職場落點也從技術本位走向商業應用，跨界流動日益明顯，不論工程師、行銷人，還是準備跨領域轉職的上班族，AI跨域技能已經成為產業人才的發展關鍵。
104人力銀行透過大數據資料庫分析，希望從事6大科技職務的求職者，以工作經驗3到7年的科技人才最搶手！第一季招募6大職缺的「科技業」平均發出4.78個面試邀約，「非科技業」平均發出5.19個面試邀約，雙雙居各年資之冠；其次是1至3年工作經驗的初階人才，獲「科技業」4.33個、獲「非科技業」4.44個面試邀約，企業推動科技轉型的過程仍相對倚重有一定技術背景與溝通經驗的中堅力量，搭配具備潛力的新鮮即戰力。
另外，「科技業」邀約無工作經驗、以及工作經驗一年以下新鮮人面試次數各約3次，皆高於「非科技業」的1~2次。「科技業」強大的科技能量與技術場域具備「消化」並「轉化」新鮮人的胃納量，加上AI技術更新速度快，企業必須不斷注入新血，仰賴新鮮人對新技術，例如大型語言模型、新程式語言等研發、開發、與應用。
各年資科技人才獲各產業面試科技工作的邀約數
技能價值重組：AI與數位行銷成雙引擎
104人力銀行分眾服務事業部資深經理楊鎧維指出，AI與數位行銷相關能力已成為提高邀約數的關鍵因素。在「科技業」，具備AI、機器學習技能的人才，平均邀約數明顯高於其他職能；在「非科技業」，社群經營、廣告企劃文案、數位活動規劃等能力，則能帶來更高的邀約機會。
104人力銀行將於7月4日（六）09:30-17:00在台北世貿一館B區舉辦「2026職涯博覽會」，邀請東京威力科創、美光、廣達、台達電、統一、中信、UNIQLO、鼎泰豐、王品等300家頂尖知名品牌企業現場徵才，共計超過1.2萬個科技人才需求，詳細資訊請詳見活動頁面 https://104cweb.pse.is/8u5j4n。
報名【2026職涯博覽會】
更多104「科技人才」工作機會
工程研發行銷專案/產品管理設計軟體/工程MIS/網管
[joblist_plugin title='更多104【工程研發】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&jobcat=2008001000' amount='3']
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
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
[joblist_plugin title='更多104【Trend Micro_趨勢科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/apio4y0' amount='3']
從工業配線到智能控制——大安高工電機科：兼具強電配線與弱電控制的專業課程
從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。
深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才
投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。
談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。
如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。
從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力
高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。
「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。
進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。
此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。
圖片：學生實作課程
課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力
高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。
洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。
相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。
兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。
圖片：洪同學遊戲開發成果圖
從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗
除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。
競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。
在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。
專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。
圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機
升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造
電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。
未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。
受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。
選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要
什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。
洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。
張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。
從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」
開箱電機科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
國科會115年度預算793億元 聚焦AI、晶片、機器人與太空科技
2026-05-06 聯合報記者董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
國科會主委吳誠文表示，面對國際局勢快速變遷與地緣政治競合，科技已成為確保國家安全、提升社會韌性的關鍵。國科會今年度主管預算編列793億元，較去年增加108億元，將持續投入前瞻科技，強化台灣在AI、半導體、智慧機器人、太空科技及基礎研究等領域的競爭力。
國科會主委吳誠文今天赴立法院教育及文化委員會，報告今年度預算編列情形。吳誠文指出，國科會已提出「國家科學技術發展計畫（114至117年）」，擘劃未來四年科技發展藍圖，並將於115年啟動研擬「科學技術白皮書（116至119年）」，實現「智慧創新、民主韌性，打造均衡台灣」目標。115年度整體科技預算編列1665億元，投入重點包括AI及算力、晶創台灣方案、智慧機器人、太空科技等，以回應未來關鍵議題。
在AI布局方面，吳誠文表示，國發會、國科會、經濟部與數發部等部會合力規畫「AI新十大建設」，其中國科會主責全民智慧生活圈、量子科技、智慧機器人、主權AI及算力等項目，並將跨部會推動AI應用落地於交通、醫療等關鍵場域。半導體方面，國科會今年將延續「晶創台灣方案」，推動AI晶片與跨領域應用深度結合，將台灣既有晶片優勢轉化為整體產業競爭力。太空科技方面，福衛八號首顆衛星「齊柏林」已於114年11月29日成功發射，並自115年1月起展開正式取像任務，預計2031年完成高解析度光學遙測衛星星系布建。在基礎研究與人才培育方面，國科會115年度整體編列427億元，穩定支持學研界長期投入科研，並鼓勵對社會民生具重大影響力的研究。國科會也將擴大攜手技職校院及私立大學，在既有技專計畫中新增跨域實作類型，培育產業與社會所需的實務人才。
吳誠文表示，國科會也將持續推動科普教育，去年10月底發車的科普環島列車已新增南迴線站點，讓資源普及更多偏鄉學生及多元族群。國科會也會在科研合作協議基礎上，持續結盟國際夥伴，吸引國內外優秀年輕人才留台發展，並進一步擴及產業合作。
科學園區發展方面，吳誠文表示，科學園區114年營業額達5.8兆元，再創歷史新高，主要受惠於AI應用加速滲透，預期115年全年營業額也可望穩健成長。南科沙崙生態科學園區籌設計畫已於114年12月獲行政院核定，未來將以「生態先行」理念續辦開發計畫，並結合「大南方新矽谷推動方案」，以台南沙崙為核心，串聯嘉義、台南、高雄、屏東等地區成為半導體S廊帶，構建以AI為核心的產業生態系。
吳誠文表示，科技預算是國家戰略投資，國科會將持續投入前瞻科技，確保台灣未來在國際競爭中更具韌性與繁榮。
[joblist_plugin title='104精選【國家實驗研究院】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/76sfnje' amount='5']
AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
推薦閱讀：
AI會取代工程師嗎？寫程式不再是門檻，如何打造不可替代的能力？
AI強勢取代！企業寧僱AI也不找菜鳥，今年畢業生有多慘？
念到博士卻失業？AI時代，大學畢業該繼續升學嗎？
AI浪潮下孩子還要上學嗎？世界權威、母親李飛飛：教育是這4重點
AI秒殺人類工程師，現在矽谷科技家長都希望小孩讀「這類科系」
[joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&jobcat=2007001004' amount='3']
AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
延伸閱讀：
AI取代誰？報告揭「科技業職位最危險Top 4」 這領域反而人才荒
Gartner公布2026年十大戰略技術趨勢 AI帶動創新新成果將大量湧現
AWS免費課程幫你打造AI「學力」證明，攻搶12萬AI職缺！
完整版《2025製造業人才報告書》免費下載！揭露關鍵 4 大人才危機，全面進入人才攻防戰
文/104獵才顧問行銷企劃部
製造業是支撐台灣經濟的核心，橫跨十七大關鍵領域，近年更加速邁向智慧製造與永續轉型，對人才提出全新挑戰。104 以大數據觀察產業脈動，推出《製造業人才報告書》，完整揭露製造業在人力供需、薪資、穩定任職與員工體驗的關鍵變化。面對全球競爭與本地缺工壓力，企業不僅要補足技術人才，更需打造具吸引力的雇主品牌與工作環境。期望本報告協助企業掌握趨勢、檢視優劣勢，迎接「台灣製造」的新階段。
👇點擊下載《2025製造業人才報告書》👇
立即下載完整報告
本文目錄（點擊可快速前往）
🟧揭開製造服務業缺工 四大發現
發現一｜工作機會最多、供需比最低：0.2 個求職者搶不到人
發現二｜業務銷售年薪最高，但仍最缺人
發現三｜工程研發需求升溫，技術轉型加速缺才
發現四｜員工體驗兩大強項：永續力 × 文化推廣力
🟧 【深度解析】製造業為何同時「缺工 × 缺才 × 缺形象」？
🟧 面對 2025「製造業人才新戰局」，HR 必須採取的 5 大策略
🟧 結語｜製造業進入人才新時代：從「等人來」到「吸引人」的轉型
2025 年，台灣製造業進入前所未有的人力轉折。雖景氣循環仍在調整，但製造業人才需求不減反增，甚至在 2025 年初創下 三年新高、突破 16 萬筆職缺，然而與需求同時上升的，是更嚴峻的人才斷層：
操作／技術類一年缺口超過 4 萬筆
供需比僅 0.2，每五個職缺僅能吸到一位求職者
基層技術 × 業務銷售 × 研發工程 → 三大缺工線同時拉警報
更關鍵的是，這不只是「缺工」，而是 結構性的人力斷層 × 職涯吸引力不足 × 品牌形象落差。台灣製造業已從「搶人」正式走向 「搶不到人」 的新時代。
🟧揭開製造服務業缺工 四大發現
發現一｜工作機會最多、供需比最低：0.2 個求職者搶不到人
根據報告，製造業十大熱門職務中：
🟠 操作／技術人員
工作機會：42,396 筆（全產業最多）
供需比僅 0.21
這意味著：每 100 個職缺，平均僅有 21 位求職者願意嘗試。
在少子化、青年多往科技、網路、服務業流動的情況下，「產線技術人才」成為製造業缺工最嚴峻的戰場。
｜為什麼招不到？
工作場域多為輪班、強度高
年輕人對傳統製造業「刻板印象」根深蒂固
基層職涯發展管道不清晰
自動化設備升級，技能門檻變高，但薪資跟不上
這形成典型的：量大 × 低薪 × 高難度 × 低意願 → 招募惡性循環
發現二｜業務銷售年薪最高，但仍最缺人
雖然製造業普遍給人「工程導向」的印象，但數據顯示：
🟠 製造業第一高薪非主管職：汽車銷售人員
年薪中位數：104.7 萬
而在十大熱門職務中：
🟠 業務銷售職缺
年薪中位數：83.8 萬
供需比僅 0.15 → 全產業最難找之一
高薪卻不易補位的主因：
新世代抗拒業績壓力與長工時
通路與品牌端同時缺人
市場競爭加劇，人才轉職速度快
高薪不代表好招募，尤其在製造業。
發現三｜工程研發需求升溫，技術轉型加速缺才
2025 年製造業人才需求成長最快的，是「技術密集與高附加價值」領域
成長最快產業
電力機械設備製造業
化學相關製造業
精密儀器及醫療器材
這些產業受：
綠能轉型
智慧製造
自動化設備導入
強力推動，研發人才需求同步上升：
🟠 工程研發人員
年薪中位數：76.8 萬
供需比僅：0.24
技術含量越高、缺工越明顯。
發現四｜員工體驗兩大強項：永續力 × 文化推廣力
領導力、發展力、合作力仍遠落後
《製造業人才報告書》首次納入「員工體驗七大面向」比較
製造業強項：
永續力（ESG 文化強）
文化推廣力（內部作業、流程標準高）
但四項弱點清晰浮現：
領導力偏低
合作力偏低
發展力偏低
薪酬力感受中段
這代表多數製造業：
組織階層多、垂直溝通強
降低人才參與感與自主空間
難吸引新世代，更難留住關鍵員工
真正影響留才的不是薪水，而是「我在這裡能不能成長？」
🟧 【深度解析】製造業為何同時「缺工 × 缺才 × 缺形象」？
以下三道系統性斷層，把製造業推進更嚴重的人力危機——
① 產線人力大量空缺，但薪資與職涯不具吸引力
報告揭露：操作／技術職薪資落在 55.7 萬，遠低於業界具競爭力水準。
加上職務特性：
高強度、輪班、不友善工時
所需技能提升（自動化系統 × 數位化）
卻未同步提供學習資源或職涯路徑
→ 年輕人「不進來」→ 老員工「撐不住」→ 企業「招不到」
② 製造業形象未被更新，「新傳產」故事缺席
雖然製造業早已導入：
智慧工廠
ESG 管理
跨國供應鏈
自動化設備
但在求職者心中，仍是：
「辛苦、傳統、沒前途」
報告指出，製造業的品牌形象與真實轉型程度存在巨大落差。
這讓 HR 的招募轉換更困難：
面試意願低
面試放鳥率高
Offer 接受率不佳
③ 管理文化偏傳統，員工缺乏成長動能
員工體驗調查顯示：製造業在「領導力、合作力、發展力」皆落後。
常見現象：
基層主管欠缺領導訓練
重紀律、重流程，但輕授權
職涯晉升階梯不明確
年輕人無法從工作中獲得成就感
換句話說：人不是因為辛苦離開，而是因為「沒看到未來」離開。
🟧 面對 2025「製造業人才新戰局」，HR 必須採取的 5 大策略
以下策略全面依據報告建議整理，可直接內化為你明年的招募計畫：
① 招募要看「個性與職能」而非只看學歷
報告明確指出，能穩定任職的製造業人才具備：
主動積極
溝通協調
抗壓性
正直性
秩序性
特別是三大典型職務：
操作/技術業務銷售工程研發品質導向顧客服務創新能力認真負責人脈建立分析思考工作管理銷售技巧團隊合作
建議 HR：
✔ 導入性格測評✔ 增加實作或情境測驗✔ 以「穩定度 × 職能」為核心選才
② 重建主管職能，讓人才「心不委屈」
基層主管是製造業流動率的關鍵。報告顯示：領導力是製造業最低分項目。
企業應：
✔ 建立主管職能框架✔ 實施主管評鑑與訓練（溝通、授權、教練式領導）✔ 減少命令式管理✔ 提升團隊感與安全感
留才首要不是調薪，而是 讓員工覺得被帶得好。
③ 重新包裝製造業形象
從「傳產」敘事 → 「智慧製造 × 永續 × 科技」敘事
製造業不是傳產，而是：
經濟命脈
全球供應鏈核心
自動化設備技術大戶
ESG 推動先行者
有百億營收的隱形冠軍集團
HR 若不改寫品牌故事，永遠吸引不到最佳人才。
建議導入：
✔ 企業影像（品牌影片／Reels）✔ 校園互動活動✔ 社群化內容行銷✔ 將智能工廠、永續成果故事化呈現
④ 建立「非薪資吸引力」
三大 HR 必備制度
製造業人才不是只看薪水，他們最在意：
1. 成長性（最關鍵）
明確職涯路徑
內部晉升制度
職能培訓地圖
2. 學習制度
外訓補助
技術認證
上機實作訓練
3. 彈性制度（逐步導入）
彈性工時
遠距日試行（非產線職）
這些都能讓人才覺得「我在這裡能變得更好」。
⑤ 與外部夥伴合作，補強招募火力
報告指出，成功企業善用外部專家協助
市場薪資數據
產業人才趨勢
中高階獵才
品牌敘事
校園行銷
人才儲備工具
製造業的轉型，是 技術 × 文化 × 組織管理 的長期工程，企業不需單打獨鬥。
🟧 結語｜製造業進入人才新時代：從「等人來」到「吸引人」的轉型
2025 製造業不只缺人，缺的是 能一起走下去的人。
未來的製造業競爭力，將不再只是：
技術
設備
成本
而是：你能不能吸引、培養並留住對的那群人。
製造業的下一個黃金十年，不在工廠，而在 人才策略。
📩 想取得《2025 製造業人才報告書》完整版？
內容包含完整圖表、17 大產業供需比、薪資儀表板、員工體驗數據與策略建議。
立即下載完整報告
掌握更多人才趨勢，大家都在看這些：
「半導體產業人才白皮書」歷年完整版，免費下載！
每個技術職缺，平均僅 0.2 人應徵！《2025半導體業人才報告書》四大警訊搶先揭露｜搶先下載報告書
半導體人才薪資揭密！類比IC設計工程師年薪中位數178萬居冠
《2025半導體業人才報告書》半導體每月徵才3.4萬人，生產製造/品管/環衛類、研發類每月缺才近1萬人最多
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！