SolidWorks零組件機構設計
104學習
機構工程
指設計、分析及製造各類機械結構與系統，確保其功能穩定且符合安全標準。涵蓋零件設計、動力傳輸、機械運動控制及材料選用等，需具備力學、材料學與製造技術知識。廣泛應用於自動化設備、機械工具及精密儀器，對提升產品效能與可靠性至關重要。具備此技能者，通常能有效解決機械相關問題，提升生產效率與品質。
提升你的實力，朝專業更進一步
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軟體工程師就業培訓
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Onshape實戰工場：探索創新設計的無限可能
AI快速完成專業簡報
生成式 AI 辦公室應用能力課程
行銷/業務 AI 超能力(三)： 動態模擬引擎 x 客戶關係自動化系統
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
實體設計 (Creo Parametric/SolidWorks)
實體設計證照主要驗證持有者在Creo Parametric或SolidWorks軟體操作上的專業能力，涵蓋三維建模、零件設計、組件裝配及工程圖繪製等技能，能有效運用軟體完成產品設計與修改，提升設計效率與精確度，適用於機械、電子及工業設計等多種產業，具備此證照者具備良好的CAD工具應用能力，能協助企業加速產品開發流程，提升競爭力。
尚未查核發照單位
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
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
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
SSE Interior Design Using AutoCAD
要成為一名專業專職的高薪室內設計師，AutoCAD是必須要會使用的軟體，只有能夠熟練運用AutoCAD製圖技術，才有可能進入室內設計的業界一展身手。
而同樣是AutoCAD，在室內設計領域所慣用的一些表現方式，也有其特殊性，必須要能畫出符合專業規範的AutoCAD室內設計平面圖及施工圖，才能讓雇主、業主乃至同行，信服你的專業能力，以及更實際的，讓實際施工的團隊，能百分百的完成建案，避免施工錯誤。
本試題即為AutoCAD室內設計的專業檢定，通過本測驗，代表您具有AutoCAD室內設計相關的專業製圖能力，是可以進入室內設計公司任職，即戰力的能力認可。
Silicon Stone Education (SSE)
機械工程師基礎能力鑑定
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。
通過機械工程師基礎能力鑑定考試者，代表其具有大專程度之專業，且具備繪圖之能力，達到進入機械產業服務之入門能力水準。
工業技術研究院
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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
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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。
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從創意到實現──屏東高工製圖科打造設計落地的能力
一項產品誕生之前，需要先有一個想法；而一個好的想法，要真正成為看得見、摸得到的作品，還需要經過設計、繪圖、建模、驗證與修正等一連串過程。設計圖不只是產品的藍圖，更是串連創意與製造的重要橋梁。 屏東高工製圖科培養的，正是這種將創意轉化為現實的能力。許多人不清楚製圖科與機械科的差異與關聯性，其實兩者分別著重同一種專業中不同階段的能力：機械科著重於加工製造，特別擅長動手操作，而製圖科則站在製造流程的前端，負責將構想轉化為工程圖，再透過模型製作與實作驗證，讓一個想法逐步成為真正能被製造的產品。
（圖：學生操作電腦繪圖軟體完成圖面設計 ）
從想法開始，循序建立設計能力
把創意化為現實，並不是一蹴可幾，而是需要一步步累積專業能力。
屏東高工製圖科的課程安排，在高一時，讓學生先從工程字、三視圖等基礎開始，透過手繪建立空間概念與圖面表達能力，同時接觸機械加工基礎，認識不同材料、加工方式及機械原理。進入高二後，課程逐步導入 AutoCAD、Inventor 等電腦繪圖軟體，讓學生學習如何將平面圖轉換成立體模型；到了高三，則結合專題製作、3D列印等課程，讓設計真正從螢幕上的圖面走向實體作品。
看似是不同階段的課程，其實都圍繞著同一件事情──培養學生將想法具體表達、逐步實現的能力。從最初的一筆一畫，到完成立體模型，每一門課都不是獨立存在，而是在不同學習階段，引導學生建立完整的設計思維，也理解一件作品如何從概念走向成品。
（圖：學生運用尺規工具完成手繪製圖練習 ）
好的設計，建立在理解製造之上
不少人認為設計就是發揮創意，但在屏東高工製圖科，創意只是起點，更重要的是讓設計真正能夠被實現。
製圖科主任陳儀峻指出，學生除了學習繪圖之外，也必須接觸加工基礎與製造流程。因為一件產品是否可行，不只是取決於設計是否美觀，更需要考慮材料特性、加工方式及結構安排。如果不了解後端製造流程，再有創意的設計，也可能因為無法加工而停留在想像階段。
因此，製圖科希望培養的並非只是繪圖技巧，而是兼具創意與實務的設計能力。學生在學習設計的同時，也會實際接觸車床等加工設備，了解不同零件是如何製造出來，也理解設計圖上的每一條線、每一個尺寸，最後都會影響產品是否能夠順利完成。
換句話說，在製圖科，設計與製造並不是彼此獨立的兩件事情，而是不斷來回驗證、相互修正的過程。學生不只是學會使用繪圖軟體，更逐漸建立工程設計所需要的判斷能力，知道如何在創意與實際製造之間取得平衡，讓一個構想真正具備落地實現的可能。
（圖：學生操作車床設備進行金屬加工練習 ）
在一次次驗證與修正中，讓創意真正成形
如果說設計是一個把想法化為現實的過程，學生真正的學習，往往發生在作品第一次被做出來之後。受訪的方同學分享，自己最喜歡的課程之一，是結合 3D 列印的鑄造原理課。過去停留在圖面上的設計，透過電腦建模、3D列印與翻模製作，逐漸變成一件可以拿在手中的作品，讓他第一次真正感受到設計「從無到有」的過程，也因此對製圖產生更深的興趣。
然而，真正開始製作後，他才發現設計並不是把圖畫出來就結束了。尺寸是否正確、結構是否穩固、組裝是否順利，許多原本在螢幕上看不出的問題，都會在實際製作時一一浮現。有時需要重新修改尺寸，有時則必須重新思考整體設計方式，再重新列印、重新測試，才能完成一件真正符合需求的作品。對他而言，這些反覆修改的過程雖然花時間，卻也是學習最大的收穫，因為每一次修正，都讓他更理解設計背後需要考量的細節。這也讓他發現，好的設計並非一次完成，而是在一次次驗證與修正中逐漸成熟。
（圖：學生展示皮革散子包專題成果 ）
另一段讓他印象深刻的學習經驗，則來自第一次接觸大型加工設備。實際面對機械設備，剛開始難免因高速旋轉的刀具與飛散的鐵屑感到緊張，但隨著老師一步步指導，以及不斷練習與考取證照，他逐漸克服原本的害怕，也開始享受親手把設計完成的成就感。對他而言，製圖科帶來的不只是專業能力，更讓自己在一次次挑戰中建立起面對問題、解決問題的信心。
從生活中發現問題，再用設計提出解方
除了培養專業技術，課程設計上也希望學生理解，設計並不是為了完成一份作業，而是為了解決真實世界的問題。
因此，高三的專題製作不只是整合三年所學，更鼓勵學生從生活中尋找靈感，思考如何運用設計改善日常需求。有些作品源自生活中的小困擾，有些則結合機械結構與力學原理，希望透過設計讓使用更加便利。從問題發想、繪製圖面、建立模型，到最後完成實體作品，每一個環節都需要學生反覆討論、測試與修正，也讓他們體會設計並不是憑空想像，而是一個持續思考與解決問題的過程。
陳主任也提到，課堂上經常利用生活中的工具作為教材，引導學生從熟悉的事物理解工程原理，再思考如何運用設計讓產品更符合需求。透過這樣的學習方式，抽象的力學、結構與製圖知識，不再只是課本上的內容，而是逐漸與生活建立連結，也讓學生更理解設計真正存在的價值。
從創意到實現，培養讓設計落地的人才
設計，不只是天馬行空地發想，更重要的是讓一個想法真正被實現。
屏東高工製圖科透過手繪基礎、電腦繪圖、加工實作、3D列印與專題製作等完整課程，引導學生在一次次設計、驗證與修正的循環中，逐步建立空間思考、設計規劃與解決問題的能力，也理解設計與製造之間密不可分的關係。
在陳主任眼中，製圖更像是一種「工程語言」。它不只是畫出一張圖，而是一套讓設計者、工程師與製造端彼此溝通的共同語言。學生在三年的學習中所累積的，也不只是繪圖技巧，而是將創意轉化為現實、把想法真正落地的能力。這份能力，不僅是未來進入工程與設計領域的重要基礎，更是面對快速變化產業時，持續創新與解決問題的核心競爭力。
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從房屋結構到數位建模——成大南工建築科，打造「營建產業IT人才」的搖籃
有人從一張房屋平面圖開始認識建築，也有人因為喜歡畫畫、模型或空間設計，逐漸走進建築專業。成大南工建築科從製圖、測量及施工基礎出發，再把資訊與人工智慧帶入課程，也讓學生理解一棟建築如何從想法形成圖面，最後走向真實施工。
從愛看房屋平面圖開始，走進建築教育十五年
成大南工建築科主任翁漱璞從小就對空間感到好奇。他看到房屋銷售上的平面圖，常會仔細研究家具可以如何擺放，各個空間又要如何連接。他後來就讀台中高工建築科，並在民國100年進入成大南工任教，至今已在成大南工深耕十五年。
成大南工建築科的歷史可追溯至民國30年。科別曾隨產業發展調整，並在民國89年正式定名為建築科。學校改隸成功大學後，科內獲得更多設備、經費與交流資源，也積極和成大建築系及土木系合作。學生曾和成大義築團隊共同製作義賣攤車及木造溜滑梯，從實際構築過程理解設計如何被完成。
測量到施工圖，三年建立房屋建築基本功
建築科三年的課程安排具有明確順序。高一先建立製圖、測量與空間概念。學生會接觸基礎手繪，也會認識建築資訊與人工智慧的基本應用。老師們希望學生在入門階段就知道，建築已經和資料、軟體及數位工具密切相關。
高二的課程開始進入電腦繪圖及實際建模。學生會使用軟體建立建築模型，並把平面圖轉化成立體空間。蘇同學與江同學都對施工圖實習印象深刻。兩人提到，Revit可以把原本平面的圖面逐步建成立體建築。當牆面、樓板與空間真正出現在畫面中時，自己會很有成就感。
學生在高二了解不同領域後，高三可以透過多元選修選擇方向。對規劃設計有興趣的學生，可以加強建築造型、建築設計及法規。偏好工程實務的學生，則可以學習施工、建築工程實務、建築結構與測量。BIM課程也會進一步教學生從模型產出平面圖、立面圖與組合圖，並運用模型估算鋼筋、混凝土及其他工程數量。
圖：學生使用測量儀器進行校園測量
BIM不只是畫立體圖，更是建築工程的資訊中心
成大南工設立BIM數位建設科技應用實驗班，希望增加高中和大學之間的合作，也回應營建產業的數位轉型需求。原有課程已相當完整。若直接增加大量資訊課程，可能排擠其他專業科目。因此，學校透過實驗班重新規劃課程，讓學生可以進行更深入的學習。
翁漱璞主任指出，傳統營建產業常被視為勞力密集產業，但BIM正在改變工作方式。BIM模型除了呈現建築外觀，也能整合材料、尺寸、構件與工程資料。工程人員可以先在電腦中檢查問題、估算數量及模擬施工，減少現場錯誤並提高效率。
未來當人工智慧、機械手臂與自動化施工發展更成熟時，能夠同時理解建築與資訊的人才，將成為串聯模型、設備與施工現場的重要角色。
圖：學生於課程實際操作BIM建模軟體
透過證照及專題，展現學習成果
科重視實際操作，也為學生安排清楚的證照準備方向。高一以測量丙級技術士證照為主要目標，高二則準備建築製圖應用電繪丙級技術士證照。進入高三，教師也會鼓勵有興趣及能力的學生挑戰乙級證照。
高三學生必須完成專題，可以自行製作，也可以與同學組隊。題目不只限於建築設計，也能從施工或生活問題出發。例如，有學生針對收納需求設計可變形家具。老師會協助評估可行性，學校也會提供補助。表現優秀的作品可以參加校內初賽，前四名再代表學校參加全國專題競賽，成為升學作品集中的重要成果。
目前就讀建築科的蘇同學分享，其曾參加抗震盃，先以AutoCAD設計結構，再使用西卡紙製作模型。這段經驗讓他發現，電腦中的線條必須經過不斷測試與調整，才能成為穩定的構造。江同學則對力學課程印象最深。雖然課程具有挑戰性，同學們也因此經常聚在一起討論，在互相解題的過程中共同進步。
圖：學生參加高雄科技大學土木系 2025 年抗震盃之合照
升學分成三條路，BIM也帶來新的職涯選擇
建築科學生的升學方向大致分成三類。第一類是規劃設計，包括建築、室內設計及景觀設計。第二類是施工營建，包括土木、營建工程、水土保持及職業安全。第三類則是房地產、休閒管理及其他和空間規劃相關的科系。
科主任提到，未來建築方向的出路可以選擇進入建築師事務所、結構或土木技師事務所，也可以擔任主管職的工地主任、監工及職安管理人員。
具備BIM能力的學生還能朝建模師、建模員、工程數量估算及資訊整合等工作發展。這些職務需要把建築知識轉化為可運算、可共享的模型資料。
不必先會畫圖，重要的是對空間有興趣
翁漱璞主任認為，適合建築科的學生通常喜歡積木、樂高或模型，或者會注意生活周遭的空間。學生可能會思考房間如何重新安排，或希望改變某個使用不便的地方。這些觀察都代表學生對三度空間、結構或設計具有興趣。
學生不需要在入學前具備完整基礎。江同學表示，只要真的有興趣就可以嘗試，因為大家都是從零開始學習。蘇同學也認為，學生只要願意投入，便能逐步把專業學好。家長平時也可以帶孩子參觀建築展覽，觀察不同建築與空間，幫助孩子確認自己是否喜歡這個領域。
從手上的鉛筆到電腦中的數位模型，成大南工建築科讓學生同時學習設計、工程與科技。學生在三年內不只學會如何畫出一棟建築，也逐漸理解它如何被計算、施工與管理。當營建產業持續數位化，這群能看懂空間、掌握工程，也能操作資訊工具的學生，將擁有更多升學與職涯選擇。
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科技業面試「上機考」成常態 整理5大刷題平台助攻求職者
AI工具快速普及，科技業招募工程人才的方式也正在改變。除了傳統面試，越來越多企業在招募流程中加入「線上機測」（Online Assessment），也就是俗稱的「上機考」，要求求職者在限定時間內寫程式、解題，從實際作答過程觀察技術能力。對求職者而言，上機考已成為科技業面試的重要關卡。104人力銀行整理5大熱門刷題平台，建議求職者依自身程度進行準備，並提前熟悉常見題型與測驗節奏，才能在正式應試時充分展現實力。
文／104人力銀行
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寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式完全沒接觸過演算法 → NeetCode程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks鎖定外商軟體職缺 → LeetCode想先熟悉正式線上測驗 → Codility想練習多元技術題型 → HackerRank刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力
AI讓寫程式變得更加容易，企業對工程人才的要求也逐漸改變，單純從零開始撰寫程式的重要性下降，取而代之的是系統設計與除錯調校等能力。104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘觀察，企業透過上機考，看的不只是求職者能不能寫出正確答案，更重視以下3項能力：
1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解
企業不只看最後答案對不對，也會觀察求職者如何理解問題、拆解步驟，以及選擇什麼方式解題。
2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？
AI可以協助產生程式碼，但不代表答案一定正確。工程師除了會使用AI，也必須具備判斷能力，能看懂AI產出的內容、找出可能的錯誤，並自行修改、測試與驗證。
3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題
上機考的題型也逐漸不再只是單純考演算法，而是加入更貼近實際工作的情境，觀察求職者能否將技術應用在真實問題上。
5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘指出，準備上機考不一定是題目做得越多越好，重點是依照自己的程度選擇適合的工具。104人力銀行整理5大主流刷題平台，從完全沒接觸過演算法的新手，到已經收到企業線上測驗通知的求職者，都能找到相對應的練習方式。
完全沒接觸過演算法 → NeetCode
想從零開始準備演算法與技術面試，可從NeetCode入門。平台將不同難度的題目整理成學習地圖，並提供影音解說，幫助使用者理解解題思路。建議先從「Blind 75」建立學習骨架，再利用「NeetCode 150」逐步補強，若已有明確目標企業，也可進一步參考公司相關題目進行準備。
程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks
如果已具備基本程式能力，但對作業系統、資料庫等電腦科學核心知識還不熟悉，GeeksforGeeks提供相關教學與題目，可協助補足基礎觀念。求職者可先透過「GfG 160」熟悉常見面試題型，再利用「Company Wise」依目標企業進行練習，並透過每日題目持續累積解題經驗。
鎖定外商軟體職缺 → LeetCode
LeetCode是技術面試與線上程式測驗常見的練習平台，適合已有一定程式基礎、希望進一步強化演算法與解題能力的求職者。平台提供「Study Plan」協助安排練習進度，也可透過討論區比較不同解法；完成題目後，還能查看程式效能表現，了解自己的解法是否還有優化空間。
想先熟悉正式線上測驗 → Codility
如果已收到企業的線上測驗通知，或希望提前熟悉限時作答的節奏，可利用Codility進行模擬。平台提供Demo Test，讓使用者在正式測驗前先熟悉作答介面與流程。除了答案是否正確外，系統也會測試程式的執行效率，因此求職者除了追求「答對」，也必須思考如何讓程式跑得更有效率。
想練習多元技術題型 → HackerRank
HackerRank的題庫涵蓋演算法、SQL、資料科學等不同領域，適合希望擴大練習範圍的求職者。可先透過「Practice」熟悉各類題型與作答方式，若目標職缺需要資料庫能力，也能直接針對SQL等相關題目加強練習。部分技能測驗完成後，也可取得對應的技能認證放進履歷。
刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
第一次使用線上刷題平台，看到AC、WA、TLE等英文縮寫，可能讓不少求職者一頭霧水。104人力銀行整理6個常見結果，幫助求職者快速判讀程式到底出了什麼問題。
簡寫涵義AC（Accepted）測試通過：所有測試資料都跑出正確答案WA（Wrong Answer）答案錯誤：結果不符，通常是邊界條件沒處理TLE（Time Limit Exceeded）執行超時：程式跑太慢，代表演算法效率太低MLE（Memory Limit Exceeded）記憶體超限：程式佔用的空間超過題目上限RE（Runtime Error）執行錯誤：程式中途當掉，如除以零、陣列越界CE（Compile Error）編譯錯誤：語法出現問題，程式沒跑起來
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘提醒，AI工具讓程式開發的門檻降低，也讓企業在招募工程人才時，更重視求職者能否理解問題、判斷解法、找出錯誤並解決實際狀況。對求職者而言，準備上機考不只是「多刷幾題」，更重要的是建立解題邏輯、培養程式除錯能力，並熟悉限時作答的節奏與各平台操作方式。建議依照自身程度選擇合適的練習平台，在正式測驗前做好準備，才能更充分展現自己的技術實力。
AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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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》
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Claude Design怎麼用？AI工具生成原型、簡報怎麼做和修改？Anthropic設計師建議使用技巧
Claude Design是什麼？Anthropic新推出的「Claude Design」，只需用自然語言描述需求，就能生成互動原型、簡報、行銷素材、甚至可點擊的網頁雛型。《104職場力》小編整理Claude Design使用方式、費用、操作步驟實測，包括Claude Design生成的原型和簡報修改方式，以及Anthropic設計師分享的使用心得，看看設計工具如何翻轉工作流程！
※更新時間：2026/06/29
文／《104職場力》小編
本文目錄（點擊可快速前往）
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Claude Design
網址：claude.ai/design
費用：使用Claude Design功能，需先確認已升級到Claude Pro以上方案（需付費訂閱）。
「Claude Design」是什麼？免費版能用嗎？
2026年6月更新：Claude Design於6月中更新，包括支援畫布直接編輯、匯出目的地擴充，以及Claude Design與Claude Code的雙向同步。使用「/design-sync」指令，可將設計系統引入Claude Design，也能將設計交到Claude Code接續開發，取代原本的單向交接流程。
圖／Claude Design
Claude Design是Anthropic推出的全新產品，由Claude Opus 4.7所驅動，這是Anthropic目前最強的視覺模型。Claude Design讓使用者可以創建原型、投影片、單頁說明文件等各種視覺素材，只需要用自然語言描述需求，Claude就會建立初版視覺稿，接著你可以透過對話、內嵌評論、直接編輯或自訂調整滑桿（由Claude即時生成）來反覆修改。
不論你是專業設計師，或是「腦中有想法、但不知道怎麼做出視覺成品」的工作者，都可以運用Claude Design快速生成視覺設計，大大顛覆傳統工作流程。
Claude Design能做什麼？主要應用場景整理
根據Anthropic官方公告，Claude Design目前主要應用場景包括：互動原型（設計師可將靜態稿轉為可分享的可點擊原型，無需走程式碼審查流程）、產品線框圖與視覺稿（PM可快速畫出功能流程，再交給Claude Code實作或給設計師精修）、設計探索、簡報與提案deck（創業者或業務人員可將粗略大綱在幾分鐘內生成完整的品牌風格投影片，並匯出為PPTX或傳送至Canva），以及行銷素材與前沿原型設計（包含語音、影片、3D效果與內建AI功能的互動原型）。
Claude Design誰能使用？免費版能用嗎？
Claude Design目前以研究預覽版本（Research Preview）形式，提供給Claude Pro、Max、Team及Enterprise方案的訂閱用戶，免費版目前無法使用。另外，企業版（Enterprise）預設關閉，需由管理員在組織設定中手動開啟。
額度方面，Claude Design原先有獨立的每週使用限額，不過自2026年5月底起，Claude Design的用量已改為與Claude.ai及Claude Code共用每週額度，不再單獨計算。仍建議精準下達指令以節省用量。
Claude Design怎麼操作和修改？5步驟快速上手
根據Anthropic官方說明文件，完整的操作流程如下：
Step 1：進入claude.ai/design，建立專案
前往claude.ai/design，點選建立新專案，新建專案時可選擇Prototype、Slide deck、From template、Other。如果你的組織已由設計師事先設定好品牌設計系統，專案會自動套用團隊的色彩、字型與元件，不需要額外設定。
從Claude左欄選擇「Design」或直接前往「claude.ai/design」
輸入專案需求，新建專案時可選擇Prototype、Slides等類別
Step 2：上傳品牌素材（首次使用建議做）
可上傳的素材包括：程式碼庫（如React元件庫）、現有的簡報或PDF、品牌Logo與色票，甚至一份設計精良的PowerPoint就夠。提供愈多素材，Claude對你品牌風格的掌握就愈準確，生成結果就愈好。
Step 3：用自然語言描述你要的設計
一個好的提示詞包含4個要素：目標（你要做什麼）、版面（如何排列）、內容（呈現什麼資訊）、受眾（誰會使用）。例如：「設計一個行動App的4頁引導流程，帶使用者了解我們的核心功能。」
以下為《104職場力》小編實測內容，選擇「Prototype」從生成wireframe到建立High fidelity網頁，實測時也提供品牌系統風格及吉祥物圖片，讓生成網站與品牌風格統一：
圖／104職場力小編實測
圖／104職場力小編實測
接著實測選擇「Slides」生成簡報，Claude Design生成的簡報投影片可以包括演講者備註，同時簡報元素均能直接編輯，或利用「對話」或「內嵌註解」修改：
圖／104職場力小編實測
Step 4：用對話、評論工具或直接編輯來迭代修改
初稿完成後若想調整設計，有3種方式可以搭配使用：大範圍的結構調整用「對話」（例如「把配色改得更深沉、更簡約」）；針對特定元件的細節微調則直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」（例如「把這個按鈕的padding加大」），或者直接在畫布上選擇「編輯」調整，例如直接拖曳、調整大小、對齊元素。
初稿完成後若想調整設計，小範圍或針對特定元件的細節微調，直接在畫布上點擊留言「內嵌註解」或直接編輯都可以
Step 5：匯出專案或交接給Claude Code
設計確認完成後，點選右上角「Share」，選擇輸出格式：ZIP、PDF、PPTX、獨立HTML，或直接給Claude Code進行程式碼實作。目前更新後也支援匯出至包括Adobe、Base44、Canva、Gamma、Lovable、Miro、Replit、Vercel和Wix等平台。另外，6月更新後，Claude Design與Claude Code的整合也更進一步雙向同步，新增/design-sync指令，不再只是單向打包交接。
點選右上角「Share」，選擇輸出格式或交給Claude Code
Claude Design怎麼用更好？Anthropic設計師分享7個心得
如何讓Claude Design生成結果更專業？Anthropic設計師Ryan Mather，在公司內負責7個產品線，他在Claude Design推出後於社群平台分享了他的使用心得，截至本文發布為止，已累積143萬次查看、1.8萬書籤紀錄：
1. 先花一小時設定你的設計系統與核心畫面
這是最值得的前期投資。把程式碼庫、設計稿與品牌素材一次餵給AI，之後的每一次生成都會自動套用規範，省去反覆調整風格的麻煩。
2. 與你的工程師即時迭代
Ryan的建議是，設計師與工程師可以在會議中一起運用Claude Design設計新功能。因為Claude Design製作原型速度極快，邊討論邊產出原型，當場驗證概念的技術可行性，讓設計決策與工程限制的碰撞即時發生。
3. 善用「評論工具」進行精準編輯
Claude Design完成初稿後，可能有很多細節需要調整，避免在對話框用一大段文字描述修改位置，這樣既困難又容易出錯。建議直接在畫面上點擊你想改的元素並留下評論，讓Claude識別修改。
4. 讓Claude為你的想法製作影片簡報
Claude Design幾乎能做到你能想到的任何事。老實說，它更像是Claude Code，而不是一個基於畫布的設計工具。
5. 善用連接器，特別是Docs與Slack
設定完成後，您可以發送類似「請閱讀產品研討會的會議記錄，並針對所有提出的問題建立一個演示文稿，探討不同的設計方案」這樣的提示。然後出去走走、感受新鮮事物，回來後會覺得耳目一新！
6. 讓Claude隨時為你打造專屬輔助工具
別再用操作傳統「畫布型」設計工具的思維來限制Claude Design。它是完全不同的事物，具備不同的超能力。去實驗並大膽玩點新花樣吧！你會發現自己的設計效率與表現，將遠遠超越你過去的做事方式。
7. 學會在對的地方放慢腳步、親手打磨細節
AI設計速度極快，但在某些高影響力的細節方面，例如全新的Icon圖示、情境插圖或產品命名，這些看似微小的細節，往往能對整體體驗產生超乎預期的巨大影響力。仍然值得放慢速度，親自手工打磨。因此，知道何時該放慢腳步，本身就是一種藝術形式。
🧵 My tips for getting the best results out of Claude Design! I’m on the verticals team at Anthropic which means I serve 7 different products. Claude Design makes it possible!1. Set up your design system and your core screens. An hour of setup and refinement here is worth it https://t.co/uDA5tOjJmf— Ryan Mather (@Flomerboy) April 17, 2026
官方Claude Design指南：獲得最佳結果的提示
Anthropic官方也釋出使用Claude Design獲得最佳結果的6個提示，提供用戶參考：
從簡單開始，然後逐層增加複雜性：從核心版面配置和內容開始，然後新增互動、邊界情況和潤飾。Claude 對增量請求反應良好。
給Claude的回饋要具體：「這看起來不對」很難採取行動。「將表單欄位之間的間距緊縮至8px」給Claude提供了它所需的確切內容。
參考您的設計系統：如果您知道您品牌系統中存在某個元件，請按名稱提及它：「使用主要按鈕元件」或「套用卡片版面配置模式。」
盡早考慮回應式設計：提及您的設計是否需要在行動、平板電腦和桌面上運作，或僅在其中之一上運作。
要求變化：如果您不確定某個方向，請要求Claude向您展示2~3個選項。比較替代方案比猜測快得多。
要求Claude提供回饋：Claude可以檢視您的設計是否具有無障礙性、對比率、資訊層級和一般可用性。將其視為設計協作者，而不僅僅是產生器。
以上就是本次Claude Design使用方式及技巧分享，Claude Design的出現，與其說是「取代」設計師，不如說是解放了產品團隊的生產力。Anthropic本次瞄準的是Figma與Canva的核心工作流，原型在對話中生成，確認後打包交給Claude Code實作程式碼（更新後Claude Design與Claude Code可雙向同步），若要繼續打磨也可以匯出到Canva等多個平台。
對PM來說，不需要等設計排期就能端出功能流程草稿；對工程師來說，拿到的是已迭代確認的元件而非模糊規格；對設計師來說，靜態產出的門檻降低了，專業判斷力與設計系統的品質反而成了更難被取代的核心。Claude Design目前開放給Pro、Max、Team與Enterprise付費訂閱用戶，如果你本來就重度依賴Claude，不妨現在就試試看！
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）
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從木藝傳承到製造──鳳山商工家具設計科：融合美學與工藝，打造空間裝修的設計職人
當家具製造逐漸走向數位化、自動化，傳統木工技藝是否還有存在的價值？科技的導入，不是為了取代手作，而是讓工藝與科技相互結合。鳳山商工家具設計科從木藝傳承到數位製造?學生又如何在三年的學習中一步步累積設計與實作能力，走向空間裝修與家具設計的專業之路？
從工地走進教室，一位木工職人的養成故事
「設計可以很有創意，但如果不知道怎麼做出來，那終究只是想像。」這句話，不只是張耿輔老師常掛在嘴邊的一句提醒，也是鳳山商工家具設計科始終堅持的教學理念。
身為家具設計科校友，張老師畢業後沒有立刻升學，而是投入室內裝修產業，從店面裝潢、住宅裝修到家具製作，一做就是近十年。那個年代沒有電腦繪圖，只要業主說出需求，他便用手繪立體圖一筆一筆將構想化為實際作品。「以前沒有電腦繪圖，我們就是拿筆畫，再跟業主討論。」他笑著回憶。
因為親身走過工地、參與施工，他深知一件作品能否完成，靠的不只是設計，更要懂材料、懂結構，也懂如何落實於現場。這份實務經驗，也成為他投入教育後最重要的養分。至今投入教學已二十七年，從職訓中心到高中職校園，也曾擔任技能競賽裁判。張老師希望把自己一路累積的經驗傳承給學生，培養的不只是會畫圖的設計者，更是能把設計真正做出來的專業人才。
圖：張耿輔老師於木工教室授課
從一把鑿刀開始，把設計真正做出來
許多人以為家具設計只是畫圖，其實學生真正學到的，是從一塊木頭開始，把作品一步一步完成。高一時，學生先從設計基礎開始，包含素描、圖學、立體造型，以及最重要的木工基礎訓練。第一次拿起鑿刀、學會磨刀、理解不同榫接結構，每一個動作都是未來製作家具的重要基本功。
到了高二，課程逐漸進入家具製作。學生會在高一升高二的暑假準備家具木工丙級，高三寒假再銜接家具木工乙級。取得乙級後，未來還能銜接建築物室內裝修工程管理相關資格，成為室內裝修的重要專業人才。
除了傳統木工技術，家具設計科近年更大量導入數位製造課程。學生除了學習AutoCAD、Rhino等電腦繪圖軟體，也接觸CAM數位加工與CNC木工加工設備，把自己設計的圖面直接轉換成實體作品。科上近年持續導入CNC等數位加工設備，從單軸加工到自動換刀系統，讓學生提早接觸產業現場最常使用的設備。「我們希望學生不是只會操作機器，而是知道每一刀為什麼這樣做，懂材料、懂結構，也懂設計。」張老師認為，數位工具愈來愈重要，但真正的競爭力，仍來自扎實的工藝能力。
圖：學生進行木工實作，測量木板長度
不只是做家具，更學會團隊合作與市場思維
到了高三，家具設計科的學習方式開始改變。不同於低年級著重個人技術，高三學生會以四到五人為一組，共同完成一件大型專題作品。從發想到設計、材料規劃、加工、組裝，每個人各司其職，也模擬未來進入企業後的合作模式。作品完成後，除了參加教育部專題競賽、全國技能競賽、工科技藝競賽等，也有機會參與校外展覽。
曾有學生作品在木藝展展出後，被現場民眾直接購買；也有學生利用課堂作品，在網路平台販售，第一次感受到自己的創作真的有人願意買單。張老師認為，這種成就感，是任何分數都取代不了的。「學生知道自己的作品可以被市場接受，自信心就會完全不一樣。」
除了參與競賽，科上也安排家具博物館、家具產業及相關展覽參訪，讓學生理解從傳統木藝到現代設計的演變，也思考家具如何兼顧美感、耐用與生活需求。近年課程更開始加入人體工學、循環設計、生活美學等概念，希望學生不只是製作者，更能成為真正理解生活的設計者。
圖：張耿輔老師指導學生 參與全國工業類學生技藝競賽榮獲 家具木工職類 金手獎第二名
一門技術，打開設計、裝修與國際產業的大門
家具設計科的出路，比許多人想像得更廣。升學方面，每年都有不少學生錄取國立科技大學相關科系，其中近年包括國立臺北科技大學工業設計學系、國立屏東科技大學木材科學與設計系、國立高雄科技大學營建工程系，以及建築、創意商品設計等相關科系。近兩年更有多位學生錄取北科大家具木工產學專班與屏科大木材科學與設計系，持續深化專業能力；就業方面，畢業生除了投入室內設計公司、室內裝修公司、建築師事務所，也有不少人成為家具工廠管理幹部，甚至前往越南、馬來西亞等海外臺商家具企業發展。
張老師分享，不少臺商家具廠目前正面臨世代交替，反而非常需要懂技術、懂管理的臺灣人才。有學生畢業幾年後便升任管理幹部，甚至成為海外家具廠廠長。
談到家具產業的未來，他也認為，臺灣不該再走低價大量生產，而是應該回到高品質、高工藝與客製化設計。
「真正有價值的家具，不只是使用功能，而是能陪伴生活很多年。」家具設計科希望培養的，不只是會做家具的人，而是能融合木藝傳承、美學設計與數位製造能力的設計職人。從一把鑿刀開始，到一台CNC設備，再到未來的空間設計與家具品牌，每一位學生都在這裡找到屬於自己的可能，也為臺灣木藝工藝寫下新的篇章！
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「數據／資料工程師」12個必備技能、推薦職缺、證照進修
大數據時代來臨，企業數位轉型的需求應運而生，因此數據工程師（資料工程師）在企業中所扮演的角色也日益重要。本文盤點要成為數據工程師，強烈推薦要學的 12 項必備技能。一起來看看【數據工程師】工作日常以及104人力銀行上有數據工程師工作機會。
成為數據工程師的 12 項必備技能（點擊可跳至章節）：
基本技能（程式語言與資料架構）
網路概念
資料庫 Database
數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據倉儲 Data Warehouse
分散式系統
數據處理
機器學習 Machine Learning
作業編排管理
前端與儀表板
後端框架
自動化與部署
如何開始數據工程師之路？了解數據工程師工作日常
【數據／資料工程師】推薦職缺
【數據／資料工程師】職場常見證照整理
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦
文／LnData 麟數據科技
數據工程師的必備技能樹 (Source: Anuj Syal)
一、基本技能
首先，以下是最基本的必修技能，也是想進入這個行業需要的優先入手技能，包含：
SQL：SQL即「Structured Query Language」，也稱做「結構化查詢語言」，是一種用於管理和查詢關聯式資料庫的語言，用於處理和操作大量數據。它允許數據工程師對資料庫執行各種操作，如數據檢索、修改和定義，且幾乎所有資料庫和數據倉儲都使用SQL。
程式語言：數據工程師必備技能當然包括使用不同的程式語言來處理數據，如 R、Scala、Java等，但首推 Python，因為Python容易上手，並且擁有許多免費且開源的資料科學工具和資源，使其成為處理數據相關工作的理想選擇。不僅如此，Python還有豐富的開發者社群，讓你輕鬆找到相關的學習資源和解決問題的方法。
Git：即「Global Information Tracker」，Git是版本控制的重要工具，可以追蹤、保存和管理軟體代碼的所有更改和操作，幫助資料工程師協作開發數據工程項目，並確保團隊成員之間的協同工作，可避免有人亂改或誤刪代碼。
Linux指令和Shell腳本：Linux是一種常用的作業系統，數據工程師經常使用它來處理數據，常見的版本如Ubuntu、Fedora。熟悉Linux命令（例如cd、pwd、cp、mv等）和Shell腳本可以幫助數據工程師自動化任務、管理伺服器和處理大量數據。
資料結構和演算法：數據工程師需要對資料結構（Data Structures）和演算法（Algorithms）有足夠的理解和解決問題的技能，以優化數據處理和分析。初學者可透過初級到中難度的LeetCode問題進行練習。
二、網路概念
由於現在大半數據都在線上，因此工程師常需接觸與處理VM（虛擬機）、伺服器和 API（應用程式介面），而此時就需要對 IP（互聯網協議）、DNS（域名伺服器）、VPN 等基本網路概念有基本了解。
API（應用程式介面）概念示意( Source: Geeks For Geek)
三、資料庫
資料庫是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，相關概念包含：
基礎知識：資料庫是存儲數據的空間，包含表（Table）、行（Column）、列（Row）、鍵（Key）、連接（Join）、合併（Merge）和模式（Schema）等基本概念。
SQL：雖然前面提過了，但要知道在使用這些資料庫時，SQL可說是最泛用也最不可或缺的語法，因此這邊再提一次。。
ACID：是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）、持久性（Durability）的縮寫，旨在確保數據操作的有效性和穩定性。
資料庫建模：指在設計資料庫時考慮如何組織資料的過程，包括星型模式、平面設計和雪花模式等不同方法。
資料庫擴展：包括垂直擴展和水平擴展，它們用於增加資料庫的性能和容量。
OLTP與OLAP：OLAP（在線分析處理）、OLTP（在線交易處理）是不同類型的數據處理系統。OLTP是設計用於處理日常業務交易和交互式操作的系統；OLAP則是設計用於分析和探索大量數據的系統。
關係型資料庫：Relational Database，是大多數應用程式使用的傳統資料庫，用於結構化數據。常用的資料庫有PostgreSQL和MySQL。
非關係型資料庫：Non-relational Database，也稱為NoSQL資料庫。跟傳統的關聯型資料庫不同，它們不使用固定的表格模式，而是以更靈活的方式存儲數據，適合處理大量非結構化數據。非關係型數據還可分為三種類型：
鍵值資料庫：如Redis、DynamoDB、FireBase
圖形資料庫：如Neo4j、ArangoDB
寬列資料庫：如Apache Cassandra、Google BigTable
常用的關係型資料庫 MySQL
四、數據湖 Data Lake 與物件存儲
數據湖是一種大規模集中式數據存儲系統，它允許組織以原始、半結構化或非結構化的形式存儲數據，而無需建立嚴格的資料結構。這意味著數據湖可以包含來自不同來源、不同格式和不同質量的數據，可以是文本、圖像、影音等，也包含報表、視覺化、資料分析、機器學習等轉換後資料。
數據湖通常使用分佈式或物件存儲（Object Storage）系統來存儲大量數據，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。數據以原始文件或對象的形式存儲，每個對象都包含數據本身、元數據（metadata）和唯一識別子。這種方式使得數據能夠以平面結構組織，並且具有元數據以描述數據的特徵和用途，能夠更好地管理和查詢數據。
五、數據倉儲 Data Warehouse
數據倉儲（Data Warehouse）是一種專為組織和管理大量數據而設計的數據存儲和管理系統。它的主要目標是將來自不同來源的數據整合到一個統一的、易於查詢和分析的資料庫中，以支持企業的決策制定、報告和分析需求。例如 Google 的 BigQuery、AWS Redshift、Azure Synapse、Snowflake、ClickHouse 和 Hive。須了解的相關概念包含：
SQL（略）
規範化與非規範化：在數據倉儲中，數據可以以規範化（Normalized）或非規範化（Denormalized）的方式進行組織和存儲，具體選擇取決於業務需求和查詢性能的考慮。規範化主要為求消除數據中的冗余或不一致性；而非規範化則是將數據合併到一個表中以提高數據更改速度。
OLAP與OLTP（略）
六、分散式系統
包含大數據、Hadoop、分佈式文件系統、MapReduce等概念。在分散式系統中，多台機器（稱為節點或伺服器）組成叢集並共同協作，這些機器可以在不同的地方執行，彼此通信並共同完成任務。分散式系統的好處是可提高性能、可用性和擴展性，同時減少單點故障的風險。
由於其複雜性，這些系統擁有各自獨立的技術組件。因此，為了開發與佈署這些系統，數據工程師需要使用叢集管理技術或工具，如Kubernetes、Databricks，或者自行建立Hadoop叢集等。此外，還有許多開源技術可供利用。
Kubernetes 也稱為 K8s，是一個熱門的分散式系統開發和支撐平台(Source: DevOps Mojo)
七、數據處理
數據處理是指使用程式語言來轉換數據的過程，這包括清理數據以及驗證數據的準確性。在進行數據處理時，通常會使用各種工具和框架，具體選擇取決於任務的性質和規模。
以下是一些常用的數據處理工具和框架：
Pandas：Pandas是一個好用的Python套件，常被用於處理和分析數據。它提供了豐富的數據結構和函數，適合用於數據轉換和清理。
SQL：（沒錯，又是它）由於多數數據倉庫支持SQL語言，因此SQL是一個常用的工具，用於執行數據轉換操作，尤其適用於處理結構化數據。
Spark：Apache Spark是一個用於大數據處理的強大框架，它提供了分佈式數據處理和分析計算。Spark通常用於處理大規模數據轉換操作，性能高且具有可擴展性。
Spark Streaming：Spark Streaming是Spark的一個模塊，用於處理流式數據。它可以實時處理數據流，非常適合需要即時分析的應用。
Spark是常用於處理大數據的強大框架(Source: Data Mechanics)
八、機器學習 Machine Learning
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧（AI）的子領域，它教導電腦如何從數據中學習，以自動改進和做出決策，而不需要明確的程式指令。機器學習可以應用於多個領域，如圖像辨識、語音識別、自然語言處理、醫療診斷、金融預測以及自駕車技術等。
人工智慧、機器學習、深度學習都是資料科學中的熱門領域
對於數據工程師來說，了解機器學習的不同類型，包括監督學習、非監督學習和增強學習，以及相關的模型(如邏輯回歸、決策樹、K-最近鄰算法等)很重要。他們需要知道何時應該使用哪種模型，並學會處理數據、調整模型參數，以及評估模型的預測準確性。
操作機器學習的平台有Vertex AI、Kubeflow等，這些平台可以協助數據工程師輕鬆部署模型，並構建更準確的工作流程，幫助數據科學家做出更精確的決策。
Vertex AI 是Google Cloud上的一個機器學習平台
此外，還有一些集成平台可讓數據工程師將工作流程整合到一個地方，如AWS Sagemaker、Databricks和Hugging Face等。這些平台通過共用的應用程式接口和圖形界面，使應用軟體功能不受特定硬體、作業系統、網路協議或資料庫管理系統的限制。
AWS Sagemaker也是不少人的ML開發選擇(Source: AWS)
九、作業編排管理
編排（orchestration）是一種用於管理和協調組織各種任務和工作流程的方法。它幫助我們確保工作按照預定的順序執行，以達到我們的目標。
最佳的編排工具之一是Airflow。它使用基於Python的有向無環圖（DAG）來記錄工作流程，讓您可以清楚地定義和規劃工作。Airflow特別適用於複雜的工作流程，並且在大數據和數據工程領域中廣泛使用。
其他工具包含Luigi、Nifi和Jenkins。每個工具都有其獨特的特點和使用場景，可以根據你的項目需求來選擇適合的編排工具，可以幫助數據工程師自動化和管理各種任務，提高工作效率。
Airflow是開發時常用的工作流程管理工具(Source: Airflow)
十、前端與儀表板
前端和儀表板（dashboard）是用來展示數據結果和互動的工具。它們讓我們能夠以圖表、圖像和表格的形式呈現數據，並讓用戶與數據進行互動。
舉例來說，Jupyter Notebook 是一種常用的工具，它可以幫助數據科學家和分析師在筆記本中直接進行數據分析並建立視覺化圖表。
Jupyter Notebook是好用的互動式開發工具，是許多資料科學工作者選擇
此外，儀表板或所謂BI工具如 PowerBI 和 Tableau，以及 Python 套件如Dash 和 Gradio，也被廣泛使用。這些工具允許我們建立互動性強的儀表板，讓用戶輕鬆探索數據，查看不同的視覺化結果，並根據需求進行操作。
Tableau是業界常用的商業智慧(Business Intelligence)工具，建立企業數據儀表板
十一、後端框架
後端框架與軟體工程有關，它們有助於構建網站和應用程序的後端部分。舉例來說，如果您想建立一個網站或應用，可能需要一個後端框架來處理用戶發出的請求、管理資料庫，以及提供信息給前端顯示。
基於 Python 的後端框架包含 Flask、Django 和 FastAPI 等。Flask 是一個輕量級的框架、Django則提供了更多的內置功能、FastAPI 則專注於建立API。
除了這些，還有一些雲端技術可供使用，例如G oogle Cloud Platform（GCP）的 Vertex AI API 和 AutoML APIs，這些技術可以用於模型部署和機器學習應用。
Flask 是一個 Python 網頁應用程式框架，因輕量靈活而受許多開發者喜愛
十二、自動化與部署
自動化和部署是指使用不同的工具和技術，來讓程式碼的建立和執行過程更加自動化和簡化，有助於提高效率、降低錯誤，並讓應用程式更容易管理和維護。
這個過程包括以下幾個主要方面：
基礎設施即程式碼（Infrastructure as Code）：這是使用工具如Terraform、Ansible和Shell指令來管理和配置伺服器和基礎設施的過程。這些工具可讓你將基礎設施視為程式碼來處理，使其更易管理和自動化。
持續集成/持續部署（CI/CD）：指透過GitHub Actions和Jenkins等工具來自動化程式碼的測試、集成、部署和交付的過程。有助於確保程式碼的品質，並使新功能能夠快速部署到生產環境。
容器化：即使用Docker和Docker Compose等工具，將應用程式和其相關的依賴項打包成容器的過程，可使應用程式在不同環境中更容易部署和執行。
Docker工作流程示意
想當數據工程師，如何培養能力？
在學生可以學習統計、資工、資料科學等科系的課程，或是透過相關實習或競賽來摸索對此領域的興趣。此外，網路上有許多付費課程、YouTube上的免費資源，也可以在kaggle、LnData等平台取得更多練習與交流機會、相關知識、技巧或資源！
要記得，這些相關技術日新月異，即使是正在工作中的數據工程師也必須時時學習與了解最新技術。相對的，正因為技術不停在改變，你也不需要強求把上面所有技能練到精通，而是掌握重要的基本概念與保持開放的學習態度。
數據工程師可以為企業做什麼？
數據工程師日常就是與數據打交道，主要包含收集、讀取、清理，探勘與管理企業的資料，以抓取符合企業分析需求的數據。這些數據則能進一步透過機器學習、演算法，產生更有價值的結果或應用方式，幫助企業做出更好的決策、優化業務流程，例如降低成本、提高獲益、優化產品、留住熟客及開發新客群。因此，數據工程師對於企業的重要性不言而喻。
然而，企業想挖掘數據最大價值，並不能只靠數據工程師。一個完整的數據團隊，通常包含數據工程師、數據科學家、數據分析師三種角色，各司其職、專業分工。他們在日常工作流程中扮演各自的角色，互相協作，完成各種不同的專案——這也是為何我們最後要強調，除了技術以外，溝通與協作等軟技能也非常重要！
（原文標題：2023 年想成為數據工程師的 12 項必備技能）
[joblist_plugin title='推薦【數據／資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?ro=0&keyword=%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&expansionType=area,spec,com,job,wf,wktm&jobsource=blogc&langFlag=0&langStatus=0&recommendJob=1&hotJob=0' amount='3']
【數據／資料工程師】職場常見證照整理：
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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。」
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