104學習

軟體工程

設計、撰寫、測試及維護程式碼,確保軟體產品功能完整且穩定運作。需要具備程式語言能力、問題分析與解決技巧,以及團隊合作和溝通能力。隨著技術快速演進,持續學習新工具和方法也是關鍵。這項技能能提升企業效率,推動數位轉型,並創造具市場競爭力的產品。

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軟體工程師就業培訓
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AI快速完成專業簡報
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Vibe Coding:AI 網路應用開發實戰(上)
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Linux Socket網路程式設計【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

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
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
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)
程式設計Visual Basic 2008 |
Visual Basic 2008證照驗證持有者具備使用Visual Basic 2008開發應用程式的基本能力,涵蓋程式設計語法、物件導向概念、事件驅動設計及資料庫連接等技能。證照強調實務操作與問題解決能力,適合希望從事軟體開發、系統維護及相關資訊工作者,提升就業競爭力與專業技術水準。
財團法人中華民國電腦技能基金會
專案管理軟體應用Project 2007 |
Project 2007證照驗證持有人具備使用微軟Project 2007專案管理軟體進行計畫排程、資源分配及進度追蹤的能力,能有效協助專案團隊掌握專案進展並提升管理效率,適合專案經理及相關專業人員提升專案執行與管理技能。
財團法人中華民國電腦技能基金會
C語言程式設計與應用認證 |
C語言程式設計與應用認證是一項專業認證,旨在評估和驗證個人在C語言程式設計及其應用方面的知識和技能。此認證對於從事軟體開發、嵌入式系統設計以及其他相關技術領域的人士特別有用。通過這項認證,可以展示個人在C語言方面的專業能力,提高職業競爭力,並獲得更多的職業機會。
TIPCI臺灣國際專業認證學會

精選貼文,掌握第一手知識

軟體工程師技能找工作

點擊技能可到對應的職缺工作區 PHPJavaPythonJavaScriptNode.jsHTMLCSSSassLinuxGitMySQLCC++SQLAngularRXcodeReactJSVueGolang程式語言找工作 PHP工作機會 [joblist_plugin title='【PHP】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=blog_skill&mode=s&page=1&keyword=PHP&order=15' amount='4'] Java工作機會 [joblist_plugin title='【Java】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=blog_skill&mode=s&page=1&keyword=Java&order=15' amount='4'] 軟體工程師薪水找工作 月薪5萬月薪6萬月薪7萬月薪8萬年薪100萬待遇面議
【104職場力】

從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering:定義 AI 時代的軟體工程新範式

回顧 2025 年,前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時,精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型(LLM)進行即時對話,進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下,開發者不再逐行撰寫邏輯,而是透過一種「氛圍(Vibe)」與直覺,快速催生出可運作的產品原型。 這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台,資金如潮水般湧入:AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資,年化收入(ARR)驚人地突破 10 億美元;而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。 然而,當熱潮退去,我們必須直面一個核心問題:「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎? Vibe Coding 的天花板:實驗與專業的鴻溝 在 Vibe Coding 模式下,開發者雖然能獲得極高的初始速度,但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。 當專案規模擴大,單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞,且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出,當時的模型能力有限,Vibe Coding 多半用於實驗性專案,距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。 隨著 AI 模型能力的進化,我們正進入一個新的階段:Agentic Engineering(智能體工程)。這不僅僅是名稱的變更,更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。 2. 建立品質關卡與審計軌跡 工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下,工作流會內建品質關卡(Quality Gates)與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼,都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力,大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。 開發者角色的重定義:系統架構師與監督者 這場轉型對軟體工程師而言,是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉: 定義邊界而非代碼:工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法,而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束(Guardrails)以及業務邏輯的邊界。 掌握編排藝術:開發者必須學習如何設計「認知架構(Cognitive Architectures)」,例如如何運用多代理協作模式,讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。 從實作者轉向監督者:這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人,而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。 結語:進入自主開發的新紀元 Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢,它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性;而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。 正如 Glide 所言,Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼,而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡,人類負責定義願景與紀律,而 AI 代理則在嚴謹的框架下,將願景轉化為穩健的現實。 觀看原文:https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering 如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮,或許缺的不是更強的模型,而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。 【Vibe Coding 全端架構師養成:ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入,成為定義規則的人。 想了解更多課程資訊請詳見連結👇 https://www.xschoolkh.com/vibe-coding-ai-asp-net-core
X編・X School 軟體人才專業培訓機構

從開發到AI:軟體工程職務最常關注的八大證照

在軟體工程領域,擁有專業證照能提升技術實力與職場競爭力。與其他職務相比,軟體工程師對AI相關證照的關注度更高,顯示人工智慧技術在業界的重要性。無論是開發、網路安全、專案管理,各種證照都有助於職業發展。以下是軟體工程類人員最常瀏覽的八大證照,幫助求職者選擇適合的認證。 第一名🟢人工智慧:機器學習 Python 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10040787 ✍️Python程式設計測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/90b01176-e755-467c-aed7-a14a56c8a5db 這項證照專為希望掌握人工智慧與機器學習技術的工程師設計,涵蓋Python程式設計、資料分析、模型訓練等關鍵技術。擁有此證照可幫助求職者進入AI領域。 第二名🟢TOEIC (多益測驗) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10034532 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/toeic 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/791f4d25-0e7f-41b7-b6fc-453d0fb44696 作為全球廣泛認可的英語能力測試,TOEIC證照在科技產業中極具價值。許多跨國科技公司要求工程師具備良好的英文溝通能力,以便參與國際專案、閱讀技術文件,甚至與國外客戶或團隊合作。 第三名🟢CCNA 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/f3b08867-0882-42c6-bd7a-41eac5959990 CCNA證照是思科(Cisco)提供的網路技術認證,涵蓋網路基礎、路由與交換、網路安全等內容。對於希望進入網路工程領域的軟體工程師來說,這是一項極具價值的證照,可幫助建立穩固的網路技術基礎。 第四名🟢 AI-900 AI 人工智慧基礎認證 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10047979 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/7e37d905-b2f6-4de9-a3d8-99ad1f30fafe AI-900是微軟提供的人工智慧基礎認證,適合初學者與有志於AI應用開發的工程師。內容涵蓋機器學習、電腦視覺、自然語言處理(NLP)等概念,適合作為進階AI技術的起點。 第五名🟢 Google Analytics (分析) 個人認證資格 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028451 ✍️線上模擬試題測驗: https://nabi.104.com.tw/assess/ceb78afe-8583-4273-97a3-66fe940374df 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/141cc2fe-394a-4820-8aed-4e8af84d0c3a Google Analytics證照是數據分析與網路行銷領域的重要資格,對於開發數據驅動應用程式的工程師來說至關重要。透過此認證,工程師能夠學習如何有效解讀網站數據優化產品。 第六名🟢ISO 27001 資訊安全管理系統主導稽核員 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028325 ▶️學習課程: https://nabi.104.com.tw/course/acad/b7cfaa80-1ba7-4088-8182-10356906f1ce ISO 27001證照主要關注資訊安全管理,適合希望在企業內部負責資安政策與風險管理的工程師。此證照能夠幫助企業確保資訊系統的安全性,特別適用於從事資安、雲端服務與企業IT管理的專業人士。 第七名🟢SCJP (現為OCPJP) 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10028055 SCJP(現為OCPJP)是Oracle提供的Java專業認證,專為有一定Java開發經驗的工程師設計,適合希望提升程式設計能力並在Java開發領域深入發展的專業人士。 第八名🟢國際專案管理師 PMP 證照資訊: https://nabi.104.com.tw/ability/10029355 發行單位: https://nabi.104.com.tw/certify/unit/5670bd2b-59f0-4c55-bbfd-f5f7ab785713 PMP(Project Management Professional)是全球最具公信力的專案管理認證,此證照涵蓋專案規劃、風險管理、資源分配等重要技能,能夠提升技術主管與專案負責人的職場競爭力。
104學習・職場熱門證照排行榜

軟體工程師履歷範本|5大地雷別踩:形容詞太多、技術名詞太少

軟體工程師履歷怎麼寫?軟體工程師種類很多,常見有:前端/後端工程師、Web 開發工程師、APP 工程師等,即使職類不同,優質工程師履歷製作的原則卻通用。本文專訪Build School 軟體工程師培訓學校的創辦人吳典璋,曾指導上百位軟體工程師撰寫求職履歷,分享軟體工程師履歷範本一擊必中攻略。 本文目錄(點選連結可快速跳至該章節閱讀) 履歷前言不可少,4大重點快速吸引目光1. 技能樹2. 專案經驗、專題、作品3. 個人成就4. 人格特質為履歷加分,3項須知一定要做1. 履歷中最重要的是強調專案中的經驗及成就2. 完整展現你的作品、技術能力及學習能力3. 最重要的專案經驗及作品放前面履歷扣分禁忌,5個地雷提醒1. 避免錯字,尤其是技術名詞及關鍵字2. 太多形容詞、太少技術關鍵字3. 具體描述「工作成果」而不是「工作內容」4. 具體描述你的學習能力5. 改用線上履歷連結,方便即時更新把握履歷撰寫原則,新鮮人及轉職者應更有信心 履歷前言不可少,4大重點快速吸引目光 在履歷的開頭,最重要的是用履歷前言快速吸引求才公司目光,但許多求職者卻忽略這一塊,或是根本沒放,非常可惜。「履歷前言」可以當成是你的自我介紹,也可以將這部分熟記,在面試時派上用場;前言也可以當成投遞履歷時要給徵才者看到的簡短自我介紹,一定比留白來得好。舉在104編寫履歷模板為例,「個人簡介」欄位就是履歷最先呈現的區塊,可以在這邊帶出履歷前言的重點,並在專案及自傳中詳述。履歷前言主要為 4 重點: 1. 技能樹 說明你最擅長的技術,例如:.NET/C#、ASP.NET MVC、ASP.NET Core、JavaScript、Vue.js、Node.js、Docker....等等。 2. 專案經驗、專題、作品 若是可以公開的,可以放上連結或 GitHub,方便讓用人主管針對有興趣的地方,進一步查看;但若公開的部份也請記得要整理完善並確定自己能解釋說明這些程式碼的架構、流程、所使用的技術。 3. 個人成就 例如:工作具體成就、若是新鮮人可放實習經驗、得獎殊榮、外語能力、特殊才能等等。 若是新鮮人或跨領域轉職者,沒有太多專案開發經驗,更要記得強調此部分。不用太擔心是不是所謂的資訊本科,重點是強調你的專業能力;但若有普羅大眾認為是不錯的學經歷,或是特殊專長及才能,縱使與程式能力非直接相關,建議可放上來,因為可以引起徵才主管的目光並製造面試時的話題,在千篇一律的履歷中,更有吸睛的機會。 4. 人格特質 真誠且自然地展現自己的特色且企業主會喜歡特質,例如:對程式的熱情、有良好自主學習能力等等,最好要有關鍵字出現。 以下提供撰寫範例: 曾任電商之業務管理職,擁有高度的自律及團隊管理能力。因愛好線上遊戲而自行編寫外掛腳本,發覺對程式開發感到熱愛,決心投入軟體工程師的專業培訓。善長後端技術 .NET / C#、ASP.NET MVC、ASP.NET Core,但前端技術 JavaScript, Vue.js, CSS 也擁有專題開發經驗。透過 Git/GitHub 團隊開發完成一個前台、後台管理、金流之高完整度「線上交友網站 - XXX」(可以公開的話放上連結),也正在使用 Vue.js + ASP.NET Core Web API 前後端分離的開發模式,開發「線上桌遊 - OOO」(可以公開的話放上連結)。考取多益金色證書擁有良好的外語能力,在開發專題時擔任組長,帶領組員學習 SignalR 及 WebRTC 即時通訊技術,樂於與他人分享,享受解決 Bug 的過程及專案上線所帶來的滿滿成就感! 到【104履歷範本】查看軟體工程師履歷範本 104履歷可在版頭撰寫個人簡介、新增個人網站連結與特色標籤 為履歷加分,3項重要須知一定要做 1. 履歷中最重要的是強調專案中的經驗及成就 讓公司從這些描述中,快速了解你的能力。若是新鮮人,沒有相關工作經驗,則可多強調曾做過的專題、實習、個人成就或曾於培訓及學校時所做的專題。若為轉職者,更要強調你的專題及完整度高的作品經驗,以及擁有良好的自主學習能力。 2. 完整展現你的作品、技術能力及學習能力 你可以這麼做: 履歷上要呈現你的專案或專題經驗及使用的技術。 若有可公開之作品或 GitHub 可放上,讓面試官可以看。但請務必注意是否可以公開,以及是否有整理過,需有一定的完整度。 若有寫技術部落格或經營技術社群,可將連結放上去,例如:平常練習新技術的心得整理及分享。若是該職缺需要的技能是你沒碰過的技術,可將你的學習成果連結放上去。 若為新鮮人,可描述在專題過程中遇到的挑戰或卡關,你如何解決及克服。這一點常是面試官在面試過程中,用來了解求職者的自主學習能力。 3. 最重要的專案經驗及作品放前面 履歷撰寫的順序未必要用時間軸,記得要盡可能呈現你的優勢,讓徵才主管及面試官在履歷中愈容易看到愈好。 104履歷自動提醒你還有哪些「可提高面試邀約機會的欄位」尚未填寫 【104履歷範本】精選真人履歷範本,看看別人怎麼寫履歷 【免費】與工程師前輩一對一線上諮詢履歷問題 履歷扣分禁忌,5個地雷提醒 1. 避免錯字,尤其是技術名詞及關鍵字 軟體工程師重視細節,若履歷上有錯字,容易讓面試官有不好的印象。 2. 太多形容詞、太少技術關鍵字 撰寫履歷時最好簡明扼要呈現自己的技術能力及專案經驗,文字使用不饒口、不累贅,並且盡量少用形容詞,因為形容詞無法精準表達。避免寫像是:我在學校是一個積極向上,受到師長喜愛的同學……等等。跟專業技能無關的描述太多,對履歷不會加分。 以下舉出一個修改前及修改後的範例。 修改前(文字描述稍嫌累贅): 正在實作 OOO 專案,開發 SPA 網頁 - 後端的部分使用 ASP.NET Core 撰寫 Web API 處理後端邏輯,前端使用 Vue.js 進行前後端分離,使用 Vue Router 進行路由設定,並利用 axios 傳遞與接收資料渲染至頁面上,後端有分 Service 及 Repository 層。 修改後(簡潔並精準呈現專案內容與技術): OOO 專案開發 SPA 網頁,採 Vue.js + ASP.NET Core Web API 前後端分離的開發模式●  使用 Vue Router 路由設定●  使用 axios 與後端 Web API 介接● 後端採 Service 及 Repository 設計作品網站連結 - xxxxx (務必確認是可以公開的才放;若程式碼可公開可放 GitHub 連結) 3. 具體描述「工作成果」而不是「工作內容」 求職者在撰寫工作經驗時,常常只描述工作內容,而不是工作成果,像是只寫負責前後端程式開發、Web API 開發、網頁切版及串接 API。應該具體描寫自己執行什麼專案、使用了什麼技術,期間達成什麼工作成就,但仍務必留意該項內容是否可以公開。工作成就可以是專案表現公司或團隊給予獎勵、或是因你的開發工作、重構專案、或研究某項技術並導入專案中,減少重工或提升開發效率、或開發維護更容易、或提升系統效能 xx %、降低系統負載 xx %、提升同時在線人數 xx% ...。 4. 具體描述你的學習能力 許多求職者新人容易在履歷中寫到自己很願意學習,但在軟體工程師這領域,持續學習是基本的要求,不用刻意寫自己是來學習的,因為公司都希望人才是能為公司及團隊創造價值,反而要強調的是學習能力,可以用之前做專題時卡關時如何解決、學習新技術的經驗、或你個人的佈落格學習記錄、或是開發 Side Project、參加技術社群或 meet-up 持續學習、這些描寫來展現你的學習積極性及自主學習能力。 5. 改用線上履歷連結,方便即時更新 建議投遞履歷時,以提交線上履歷連結為主,尤其是應徵軟體工程師,可以直接做一個自己的履歷頁面,或可以在 104 人力銀行取得履歷的限時連結。雖然有些公司履歷投遞時會要求 PDF 檔,但因你個人的資歷會隨著時間更新,若提交了一個有錯誤的 PDF 履歷或是很久以前的檔案,投遞後可能會在求職公司內轉傳,人資寄送給用人主管,就會是有錯的或久未更新的履歷。若是線上履歷,一旦發現有錯,或你個人的資歷有更新了,可以即時修正或補充。 104履歷「取得連結」功能,可以自動產生7天內有效的專屬線上履歷連結 最後提醒讀者們,履歷上的文字描述只是呈現你目前的經歷及成就,最重要的仍是個人要有紮實的程式技能,以及在專案或作品上所累積的經驗,並持續積極的主動學習,不用過度地追求履歷的完美而本末倒置。 也鼓勵所有嚮往軟體工程師就業的夥伴們,不用太擔心自己的過往背景及經歷,因為過去的你無法改變,只要下定決心,專注在可以掌握的現在,有強烈的學習動機且願意花時間持續的練習,這就是最關鍵的第一步! 台積電、半導體產業的履歷面試懶人包:要刷題嗎?履歷怎麼寫? 寫完履歷,別忘了上【104履歷診療室】免費線上履歷健診! 應屆畢業生投履歷沒回應,履歷修改後投5中1|履歷診療室使用經驗分享 【104履歷範本】精選真人履歷範本,看看別人怎麼寫履歷 前端後端軟體工程師履歷範本、研發工程師履歷範本 104個人品牌:真實求職者案例,軟體工程師履歷範本提供寫履歷參考 把握履歷撰寫原則,新鮮人及轉職者應更有信心 看完了上面的攻略,是否更清楚自己的履歷該如何撰寫了呢? Build School 的吳典璋老師 - Dann 哥在最後也想鼓勵想跨入這個領域的新鮮人或轉職者勇敢嘗試。軟體工程師在台灣的求職機會非常多,依據老師的輔導經驗,除了資訊本科系外、過去也有許多非相關背景的轉職者都成功轉職,像是:空服員、電競選手、硬體廠技術員、PM專案經理、餐飲及服務業、甚至大學休學生都在培養紮實的程式能力後,開創自己職涯新方向。 要擔任稱職的軟體工程師,最重要的就是專業技術能力以及學習能力,在履歷上盡可能呈現自己的專案經驗及完整度高一點的作品,說明簡潔扼要,並展現吸睛元素。把握上述履歷撰寫法則,相信就能為自己敲開心儀企業的大門,拿到入場門票。 [joblist_plugin title='更多【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3']
【104職場力】

不只是寫出能跑的程式碼:為什麼軟體工程師需要 CASE 全週期安全認證?

軟體開發的世界裡,Java、.NET 等主流程式語言早已非常成熟,但攻擊手法也同步進化。Datadog《State of DevSecOps 2024》報告指出:90% 的 Java services 易受第三方程式庫中引入的關鍵或高風險漏洞影響,顯示 Java 應用在實務環境中廣泛依賴外部元件,而其中的弱點是主流程式碼安全之外的重要風險來源。 最新資安研究與行業報告顯示,整體應用程式安全威脅持續上升,包含 Microsoft 官方《Microsoft Digital Defense Report 2025》指出現代漏洞規模與攻擊複雜度正在增加,對應用系統帶來更大挑戰。 同時,Datadog 在其《State of DevSecOps 2025》報告中發現,像 .NET 這類服務經常因第三方元件漏洞引入高風險弱點,若 SDLC 不將安全前置,漏洞後補將難以有效防範。多起 2024 年公開的 .NET 相關 CVE 也證明,在實際開發與部署環境中,資訊洩露與拒絕服務等漏洞仍然頻繁出現,進一步凸顯了從 SDLC 全週期納入安全策略的必要性。 對多數工程師來說,這樣的場景並不陌生: 功能準時交付、測試也過了,卻在上線後被掃出高風險漏洞 滲透測試報告一來,才發現問題根本埋在需求或架構階段 資安單位要求補強安全,卻只得到一份模糊的修正清單 問題不在於你不會修,而是太晚才開始想安全。 對於現代開發者而言,學會寫出能運作的程式碼已經遠遠不夠。傳統的程式設計教育往往未強調安全問題,導致開發者只能在工作中摸索,甚至在漏洞發生後才進行補救。這就是為什麼 EC-Council CASE (Certified Application Security Engineer) 認證應運而生——將安全從事後補救 (Afterthought)轉變為開發的首要考量 (Foremost thought)。 為什麼「安全編碼」還不夠?你需要的是「安全 SDLC」 市面上不少應用程式安全課程,重點多半放在 OWASP Top 10、語法層級的防護或單點漏洞修補。這些固然重要,但在實務上,工程師真正頭痛的通常是: 為什麼這個功能「一開始就不該這樣設計」 為什麼改完程式,風險評分還是降不下來 為什麼每次資安問題都變成開發端的鍋 CASE 認證的不同之處在於,它採用了更全面的視角,涵蓋了典型的軟體開發生命週期 (SDLC) 的所有階段:從需求、設計、開發、測試到部署,把安全變成流程的一部分。 CASE:把安全拉回開發流程的起點 CASE 認證課程由 EC-Council 與全球應用程式開發與資安專家共同設計,目標很明確:讓開發團隊在每一個 SDLC 階段,都有可執行的安全決策依據。 透過在需求收集、架構設計、實作與部署階段導入安全方法,企業能大幅降低因應用程式漏洞導致的營運與資料風險。對工程師而言,這不只是寫出更安全的程式碼,而是避免反覆返工、降低事故責任風險。 CASE 對企業的實際價值 對組織而言,CASE 不只是培訓個人,而是降低整體技術風險。 提前預防高成本漏洞 建立標準化安全流程 減少跨部門摩擦 提升合規與審查能力 強化 DevSecOps 文化 修補漏洞的成本,往往是設計預防的 10–30 倍。CASE 的價值,在於把成本轉化為投資。 CASE 對工程師職涯的價值 在 DevSecOps 成為主流趨勢的環境下,安全能力已經是高階工程師的基本門檻。CASE 帶來的不是單一技能,而是職涯定位的轉變: 從 Developer 進階為 Secure Developer 從寫程式的人變成做決策的人 能與架構師與資安專家對等溝通 具備跨 Web / Mobile / API / IoT 的安全視角 未來留下來的工程師,不是寫得最快的,而是能寫得安全且設計得穩的人。CASE 認證協助你從只會開發功能進階到開發安全且可長期維運的系統,成為職場常勝軍。 課程資訊 1.報名本課程贈送一次認證考試「EC-Council Certified Application Security Engineer Exam(原價USD450)」,需於課程結束憑exam voucher code於恆逸官網考試中心自行登記考試時間 2.開課日起一年內,恆逸提供一次重考優惠價NT$1,000元(原廠重考費用USD249) 3.課程優惠方案:開課前2週完成報名繳費,享有早鳥恆逸銀卡優惠價
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軟體工程師談薪水8重點:不掀薪資職級底牌、靠「最後一招」多談一點

軟體工程師薪水怎麼談?股票、簽約金有調高空間嗎?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。本文解析軟體工程師談薪水的8個重點,包括:用文字來談、不要掀薪資職級底牌…等,不論想申請FAANG軟體大廠,或想加入高速成長的軟體新創,都可以參考! 文/ExplainThis(王鵬傑、李俊廷、林品均) 本文目錄(點擊可快速前往) 談薪水前先了解什麼可以談談薪水前的重要前置作業:3招增加底氣1. 好的表現(strong hire)2. 有其他工作邀約3. 市場資訊軟體工程師談薪水方法8重點1. 態度要誠懇2. 用文字來談3. 不要掀薪資底牌4. 不要掀職級底牌5. 不要預設薪水提升比例6. 還不能馬上答應,不是因為不滿意,而是⋯7. 處在險境也不要顯露出來8. 簽約前的最後一招:如果能談到這數字… 談薪水前先了解什麼可以談 雖然中文說是談薪水,但事實上在談薪水時,往往談的不只是薪水,而是整體報酬,也就是在英文論壇很常聽到的total compensation(簡稱 TC)。 這個整體薪水包含了什麼,會隨著每家公司的狀況不同,但一般來說會有以下的不同元素組成: 簽約金(sign-on bonus) 薪水(salary) 股票(RSU) 分紅(bonus) 各類福利補助 在談的時候,招募員會先讓你知道公司最開始的整體報酬包含什麼,有這個資訊後,你可以利用這個資訊,讓招募員幫你爭取更高的整體報酬。具體來說,可以詢問招募員,哪一個部分是最有可能調整的。 舉例來說,如果該公司在股票方面彈性最高,且同時你也很看好該公司的未來發展,這時你就可以特別跟招募員提,說你可以接受比較低的底薪,讓股票部分高一點,來有更高的整體報酬。 又或者,有些公司不一定會提供股票在整體報酬中,但是該公司有可能有更高的簽約獎金,這時你可以往該方向多談一點。 在談不同部分時,記得要盡可能以對方的角度來想,當你談的方向與公司的方向越接近,就越可能談到好的整體報酬。具體來說,股票的部分是相對好跟公司校準的。 股票的本質是對公司的所有權,而股票實際能換成的現金,取決於股票在市場上的表現,如果表現越好,越能夠讓股票持有者賺越多,而要讓股票的表現好,員工有好的表現會相當重要。因此談越多股票,比起談越多現金底薪,意味著你願意跟公司一起打拼。因此在談的時候可以說:「我希望能跟公司一起創造更多影響力、帶來更多的成功,因此希望能有多一點的股份。」 事實上,股票是許多人容易低估的部分,因為很多人不懂股票的價值,所以在談薪水時,忽略了這個部分。多數在科技大廠能夠賺到比較多財富的人,多半是透過股票。舉例來說,2024年有人分享,原本加入NVIDIA時的年薪有30萬美元,但因為NVIDIA股票大漲,讓自己年薪變成百萬美元。 就算你偏好比較少風險,也不意味著不能透過股票獲得更高的報酬。以微軟(Microsoft)為例,在2014年時,微軟已經是世界上最大的軟體公司之一。然而如果從股價上來看,2014到2024的微軟股票成長了超過8倍。 除了股票外,另一部分比較容易調整的是簽約金或簽約福利,因為比起薪水,簽約金或簽約福利是一次性的。假如你在面試過程中表現出色,在這方面通常相對容易爭取到。 可以爭取的方式包含,假如你因為接受新工作,在原本的工作需要放棄某部分即將拿到的分紅、股票,甚至是一些潛在的升遷機會,這部分可以談透過提高簽約金(或提高股票)來彌補。 又或者,假如因為這份工作,你需要跨國搬家,就可以多從這個角度取爭取,例如在簽約金中加入搬家部分的補助;或是,假如是有家庭的人,可以從家庭面切入來爭取,例如租房要租比較大的房,或者小孩要轉學的問題等。 談薪水前的重要前置作業:3招增加底氣 在了解完薪水組成後,接下來我們要談一些談薪水前要有的前置作業。如果這些前置作業有做好,將能讓自己更順利談到更好的待遇。 關於談薪水,第一個要做好的前置作業是增加自己的底氣,或說增加自己手上能用的籌碼。當你的手上籌碼多、底氣足,要談薪水會變得容易非常多。 要如何判斷自己的底氣是否充足呢?一個簡單且有效的方式是自己是否有「即使沒這個工作我也不擔心」的信心。如果有的話,就代表底氣夠足,而當你處在一個不擔心的狀態,自然也就更敢開口談。 以下我們來聊聊幾個常見的籌碼,讓自己的底氣變更足: 1. 好的表現(strong hire) 如果你能夠在面試中獲得好的表現,這將會大大提升自己能談的籌碼。如果你只是勉強通過面試,那在談的時候,話語權會偏向公司一方;反之,如果你是用極佳表現通過面試,那就多了一個籌碼能談。 2. 有其他工作邀約 其他工作邀約在英文又叫competing offer,顧名思義是用這一份工作邀約(offer)來跟公司競價(compete)。舉例來說,你同時錄取A與B兩家公司,如果你本來比較偏好A,但是A的薪水相對比較低,這時你可以跟A談說「B公司給比較高的待遇,如果能開比B公司更高,會選擇貴公司」,藉此來拉高你比較想去的公司給的待遇。 3. 市場資訊 如果你能夠有充足的市場資訊,在談薪水時也比較不容易被開低後直接就接受。在下一個小節我們會詳談如何做好功課,讓自己不會因為資訊落差吃虧。 舉例來說,某間你正在面試的公司,目前正好在嘗試拓展國際,只是有遇到一些挫折,所以該用人主管想找有相關經驗的人。如果兩個在技術能力相當,但其中一個有這樣的經驗,顯然會是用人主管更偏好的。 而如果你過去有參與跨國的專案,有跟多個不同時區的同事順利推動大型專案的經驗,且你能透過「目前團隊有遇到什麼技術挑戰?如果我有幸加入,期望我能協助解決什麼問題?帶來什麼面向的貢獻?」這個問題來問到這個點,在談薪水階段時,就可以特別拿這個點來跟招募員說。 因此,強烈推薦大家可以記下這個問題: 「目前團隊有遇到什麼技術挑戰?如果我有幸加入,期望我能協助解決什麼問題?帶來什麼面向的貢獻?」 在面試的最後來用,一舉兩得。 軟體工程師談薪水方法8重點 在建立完談薪水該有的心態、準備好該有的前置作業後,接著就要到實際談薪水了。在這個小節,我們將會詳談,當實際要談薪水時,有哪些推薦要放在腦中的,讓自己能談得更順利。 1. 態度要誠懇 在實際談薪水時,有個非常重要但又常被忽略的要點,就是態度要誠懇。即使你手上有其他工作邀約讓你底氣十足,在過程中還是要保持謙卑的心,並展現出你真的想加入這家公司,這會讓招募員更願意協助你爭取更好的待遇。 招募員也是人,如果候選人態度跩個二五八萬或者反反覆覆,即使是在面試表現良好的候選人,也會讓招募員感到反感。而當招募員反感了,很可能就不會那麼積極幫忙爭取更好的待遇。 前面提到過,要把招募員當成自己的好隊友,想像你對待最珍貴的隊友都是怎麼做的,對招募員就用同樣的態度。因此,最好的回覆方式,是在最開頭就感謝對方,然後再接著談。 2. 用文字來談 在跟招募員談薪水時,建議盡可能用文字來談,具體來說是用電子郵件來談。原因在於,招募員基本上面對過非常多候選人,所以談薪水的經驗會比一般軟體工程師多出非常多,而用電話或者視訊談,很多時候沒有充足的練習,臨場很容易就被帶著走。用信件與文字來談就可以避免這狀況,因為你能夠在寄出回信前,先深思熟慮,甚至諮詢身旁有經驗的人。 雖說有些招募員會說「我很樂意有個通話來聊聊」,但是仍建議讀者,若能的話,還是回招募員說「用信件來談就好」。 3. 不要掀薪資底牌 在談薪水過程,招募員幾乎一定會問「什麼數字會讓你接受這個工作邀約」,這時千萬不要直接說出那個數字,一定要先讓對方出價,因為只要一掀開底牌的那個當下,你能談到的最高數字,上限幾乎會底定就會是你攤開的底牌。保住自己的底牌,才有可能讓對方開出比你預期還高的薪水。 除此之外,也不建議直接透露自己目前工作的薪水,這部分可以用基於目前工作上的保密協定(NDA),沒有辦法直接透露現有的薪水。 假如真的被問到預期多少數字時,可試著反問對方該職位與職等最高可以開到什麼範圍,然後藉此評估這是否在自己的理想區間。 延伸閱讀:利用手中的工作邀約談薪水不要掀自己的底牌,但如果你手中有其他牌可以打的話,是可以多加利用的。在「Farewell, App Academy. Hello, Airbnb. (Part II)」這一篇文章中,作者分享他如何透過手中的多個工作邀約來跟不同公司談,非常值得一讀。文章連結:https://haseebq.com/farewell-app-academy-hello-airbnb-part-ii/ 4. 不要掀職級底牌 不要掀底牌也意味著,不要直接透露你目前工作所在的職級(很多招募員會問)。如果被問到這個問題,你可以談你鎖定的職級,並且分享為什麼你能做到該職級。 推薦不透露的原因是,如果透露了,很可能會讓你現在的職級成為對方「定錨」開給你的待遇的根據。假如你現在是L4職級,想挑戰L5職級,當你透露你目前在L4,很可能對方就會抓著這個資訊,後面要談到L5就會比較困難。 反之,如果你不透露這個資訊,招募員能用的資訊就會是你的履歷與面試表現。假如你的履歷上已經有L5等級在做的事,且面試表現好,要談到L5就變得有可能,而不會被侷限在L4。 當然,在某些情況可能沒辦法做到這點,例如剛畢業時,多數時候都是從初階工程師開始做。但假如你已經有一定的經驗了,建議不要讓對方知道。如果真的被問,也可以說「我希望把討論焦點放在我實際做過的事、對團隊的影響力以及我的面試表現上」來把討論拉回對你有利的方向。 5. 不要預設薪水提升比例 一個談薪水的誤區是,許多人會用現職提高多少比例來談,例如說提高30%或50%。然而,如果這樣談,在許多角度來看都會是相對不利的。 假如你是原本在薪水區間低,想往高區間談,很可能對方公司一開始開出的薪水,就是你原本的薪水提高80%,這時如果你因為該薪水已經到達你設定的區間就不談,那會很可惜。 假如你原本在的薪水區間比較高,想換到工作生活平衡好一點的公司,但又堅持某個幅度的加薪,這很可能導致最後對方決定不繼續跟你談(先前一位在日本的Amazon工程師就分享過類似的案例)。 因此,比較推薦根據你要申請的公司、地區以及職級,在找得到的公開資料中鎖定合理區間中偏高的區段,會比設定要加薪多少來得更好。 6. 還不能馬上答應,不是因為不滿意,而是⋯ 在經典文章「Ten Rules for Negotiating a Job Offer」裡面有提到「不要成為決策者 」( Don't be the decision-maker)這個概念。 這個概念是指說,當被招募員問到「假如開到這樣的待遇,你會不會接受這個工作邀約」時,要讓對方知道,你還沒辦法做決定,而你之所以沒辦法做決定,是因為你還需要跟自己的重要他人做討論。 可以把這個觀念重新理解成「還不能馬上答應,不是因為不滿意,而是⋯」。這邊的「而是⋯」可以帶入任何不是你能掌控、但又真的是有難處的點。 例如先前有人分享,在考量到如果全家搬去新加坡、另一半要辭職等因素,沒辦法接受過低的薪資開價,最後公司也表示願意再談,然後開到符合預期的薪資。 又或者有其他人提到,當時他跟用人主管提到「我真的很抱歉,很抱歉我必須這麼在意薪資。我對這一組真的很喜歡,但因為我身上還有學生貸款,我也希望可以趕快還清,才會對薪水那麼在意」,來讓對方知道現在還無法決定的難處在哪。 透過這個方式,把談薪水的另一方,拉攏成為自己的夥伴,一起幫忙面對不可抗力的第三方(家庭因素、學貸因素等等等)。搬出這種不可抗力的原因,然後把自己弱化成有難處的人,可以讓自己更柔軟地應對招募員的攻勢。 如果你暫時想不出什麼難處,最好用的是「家庭因素」,例如可以讓招募員知道:「我很感謝你幫忙多爭取了更好的待遇,但是我之所以沒辦法馬上做決定,是因為有家庭這個因素要考量,而不是我不滿意這個待遇。」當跟招募員談到這點時,多半對方是可理解的。 7. 處在險境也不要顯露出來 在談薪水時,還有一個重要的守則,就是「即使你目前處在險境,也不要顯露出來」。所謂的險境可能是,因為你已經離職且找其他工作沒有很順利,而該份工作成了自己的救命稻草。 然而,當你顯得自己很「迫切」,就會讓自己在談薪水時處在下風。這就是為什麼要盡可能避免顯露出自己在險境中,不要讓人感受到你覺得「沒有這份工作就完了」,當別人感受到這點,基本上很難往下談,可能就得直接接受對方開的條件。 注意:展現熱情而非急迫在談薪水過程中,展現你對該公司的興趣與熱情是必須的,但這不等同於讓自己顯得很迫切。因此,如果你正處在迫切的狀態,試著把你的狀態調整成熱情以對。 8. 簽約前的最後一招:如果能談到這數字… 假如你已經談到一個自己很滿意的數字,還有一個業界中很著名的妙招,能讓你在最後多談到一點。這個方法是跟招募員說「如果能開到X數字,我會馬上簽下這個工作邀約,並且放棄手邊其他正在談的邀約」,而這邊的X就會是比你原本設定滿意的數字再高一點的數字。 因為很多招募員也會希望能早點結束談薪水的過程,並把你招募進公司,因此這招會很有效。一般來說這邊加上的數字,多半會是從簽約金去加,所以可以說:「如果簽約金能再加XX元,我就沒有其他顧慮的點,會立刻簽約。」 這個方法是在科技大廠的招募員公開分享有效的做法。基本上如果你的態度是誠懇、真摯不帶跋扈的氣息,當你提這句的時候,招募員多半會願意去為你爭取。 如果用英文,可以這樣回: 爭取薪水英文回覆範例:I really appreciate all the back-and-forth we've had about the offer. I have to say, I'm feeling pretty good about where we've landed. I wanted to be completely upfront with you – I'm genuinely excited about joining [公司名稱], and I'm almost ready to sign on the dotted line. There's just one small thing that would make this a no-brainer for me. If we could bump up the signing bonus by [數字], I'd be ready to accept the offer right away and wrap up any other conversations I've got going on. This would really seal the deal for me and I'd be all in, 100% committed to hitting the ground running with the team. I know it might seem like I'm pushing a bit here, but I truly believe I can bring a lot of value to the role. This little extra would just be the cherry on top that lets me dive in without any hesitation. What do you think? Is this something we might be able to make work? 節錄自:博碩文化《軟體工程師求職策略大全/ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》 [joblist_plugin title='104【外商軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=3&zone=4,5' amount='3'] [joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3'] 推薦閱讀: 軟體工程師履歷範本|5大地雷別踩:形容詞太多、技術名詞太少 外商軟體工程 | 履歷面試精華,知名外商人資教你
【104職場力】・薪資福利

軟體工程師內推管道及注意事項?工程師社群、LinkedIn等求職網以外的找工作管道

軟體工程師「內部推薦」有哪些管道和注意事項?本文作者ExplainThis團隊,曾協助多名軟體工程師成功進入外商科技大廠、海外新創,解析除了求職網以外的找工作管道,包括內推、學徒計畫、工程師網路社群、經營LinkedIn等。 文/ExplainThis(王鵬傑、李俊廷、林品均) 本文目錄:求職網以外的找工作管道(點擊可快速前往) 一、內部推薦內推(Referral)比較容易獲得面試機會內推管道內推該注意的4個事項最好的內推是強內推二、學徒計畫三、工程師的網路社群四、經營LinkedIn 當提到找工作,多數人第一直覺想到的,可能會是求職網。以台灣來說,像是傳統的求職網104、1111,或者新興平台CakeResume與Yourator。而找海外工作,可能第一直覺會想到老牌的Indeed、Glassdoor,或者是新興的LinkedIn。 然而,除了這些求職網,事實上還有許多其他的找工作管道。我們在這個小節將會詳細談幾個不同的找工作管道,讓讀者們能透過不同的管道,增加獲得面試的機會。 一、內部推薦 在找工作上,業界公認比透過求職網站或公司官網申請更有效的方式,是透過內部推薦(referral)。當你上求職網站申請,往往需要先經過前面提到的ATS系統,跟上百位申請者一同競爭,脫穎而出後才可能被真人招募員看到你的履歷。 然而,如果能夠被內推,將有可能跳過這個環節,直接被招募員或用人主管等真人審履歷。這雖然不代表一定會通過招募員或用人主管的篩選,但最起碼能直接省去前面的系統審核。 內推(Referral)比較容易獲得面試機會 你可能會問,為什麼內推比較容易獲得面試機會?因為,通常來自公司內部員工的推薦,表示推薦者對應徵者有一定程度的認識和信任。 與此同時,內部員工對公司文化和工作環境有比較深入的了解,所以推薦的人通常會更適合公司的需求,因此,公司較傾向相信現有員工的判斷,這讓透過內推進來的申請者,比較可能在茫茫履歷海中受到青睞。 內推管道 如果你想要找人幫你內推,在台灣的軟體工程師社群中,有歹晚郎內推互助網絡(https://bit.ly/3FlItvp)與Nex Work(https://work.nexf.org/)等由海外軟體業前輩發起的內推網絡。此外,也可以在LinkedIn或是Blind(https://www.teamblind.com/)上,搜尋「#referral」的標籤,或是找有在該公司任職的人,然後禮貌地發個私訊請對方幫忙內推。 當然,很多時候可能不會立即得到回應,又或者可能對方太忙沒回應,也不要感到氣餒,可以多詢問同一家公司中不同的人幫忙內推。 (圖/博碩文化提供) 內推該注意的4個事項 在找人內推時,如果能依循某些注意事項,會比較容易讓人想幫你忙。以下我們分享幾個建議大家要遵循的原則。 1. 履歷好好寫 在各大海外公司工作的人,也知道自己公司的標準,所以不會來者不拒、盲目內推。你想提高別人內推你的意願,務必要好好寫履歷。好好寫代表著格式上要正確,以及內容描述上要讓人覺得你有達到對方公司想要找的人才水準。假如不知道怎麼寫好履歷,可以參考Chapter 2的履歷撰寫相關內容。 2. 附上想被內推的職位 在多數大公司,光是一個大組可能就幾百人,比一間新創公司還大,因此除非是專職招募的招募員或者是工程經理,不然多數人其實不知道其他組現在有什麼職位開缺。所以不要找人內推時,還說什麼「你有沒有建議我申請哪些職位」,這只會讓人覺得你沒做功課。 大家平常工作已經夠忙了,沒空幫你去看你適合申請的職位,所以務必自己附上。通常大公司的職缺都會有Job ID,可以附上你想申請的。附上你為何適合這個職位:內推的人也不會想自己在公司內的名聲臭掉,所以多半會先判斷你是不是真的適合被內推。如果你想提高別人內推你的意願,就要做到讓別人認為你適合被內推。 要做到這點,務必附上你為何適合這個你想被內推的職位。理想上也要附上為何你適合該公司(建議多做一些功課來研究該公司,進而能闡述你為何跟該公司文化契合)。花時間幫你的這件事本身就很佛心,千萬不要把別人的善意視為理所當然。 可以用的句型是在簡短自我介紹後,提及「我目前在找XX領域的工作,對這個職位很感興趣。過去我在XX領域有OO經歷,我相信我能對這個職位有所貢獻」。 3. 記得表達感謝 假如一個原本跟你不相識的人願意內推你,務必要表達感謝。因為大家平時工作很忙,可能還有家庭事務要兼顧,額外抽時間幫你,這件事本身就很佛心,千萬不要把別人的善意視為理所當然。 即使內推沒有讓你拿到面試機會,也要記得感謝對方。畢竟很多公司冷凍期半年,你之後還可以再嘗試,與對方維持良好關係,這次沒上之後要請對方幫忙也會讓對方更有意願。 最好的內推是強內推 雖然上一段有提到可以找人幫忙內推的管道,但如果要獲得比較有幫助的內推,或俗稱的「強內推」,建議平時就要建立起能幫自己內推的人脈。 所謂的強內推,是指對方在內推時,有註明是「強力內推」。一般來說,多數公司的內推系統,都會詢問「你跟被推薦者的熟悉程度」以及「你有多推薦這位被推薦人」。不同公司具體問的問題可能會不同,但大多不脫離這兩類問題。 而唯有這兩個問題都回答「很熟悉」、「強烈推薦」,並且推薦理由寫得很詳細,才會被認定為是強內推。 當然,一般內推已經比直接在公司網站或人力銀行網站申請來得好,只是如果能的話,獲得強內推會是更好。 至於如何獲得強內推?一個是平時有好的工作表現,可能你現在的同事,未來會去不同公司,如果跟他們合作時,做到對方發自內心會想推薦你,這時要獲得強內推就容易得多。 又或者假如你還是學生,在平常的小組作業中,盡可能地貢獻,在同組的同學心中留下好的印象,未來同學們進到不同的公司,你要找他們內推,也會容易獲得強內推。 另一個則是多參與不同的社群活動,例如貢獻到開源社群,或者是參與技術會議等,這些也是一個你能夠曝光、與他人協作的機會,在這些場合貢獻價值,也相對容易獲得強內推。 上面提到這些要獲得強內推的方式,都是需要時間去耕耘而非速成的。因此,如果你現在還沒辦法獲得任何強內推,建議從現在開始行動,而不是等到要求職時才發現沒有人能為你強內推。 二、學徒計畫 學徒計畫(Apprenticeship Program)是近期各大公司越來越盛行的一個專案,包括:LinkedIn、Microsoft和Google等,都曾推出類似的計畫。 這些專案旨在招募更多元的人到科技公司,其中常見符合此計畫的人條件包含以下: 自學程式 參加過程式戰鬥營(coding bootcamp) 非傳統電腦科學背景 暫時離開工作,並嘗試重回職場 學徒計畫在經歷上的審核以及面試上,技術層面比起正職的初階工程師更簡單一點。多數的學徒計畫也都有轉正職的機制。 部落客「半路出家軟體工程師在矽谷」有一篇專門彙整各大公司學徒計畫的文章(https://brianhsublog.blogspot.com/2019/08/TechApprenticeship.html),並且時常更新,非常推薦有興趣、有需求的讀者可以去看看。 (圖/博碩文化提供) 三、工程師的網路社群 除了上述提到的3點,網路社群是軟體工程師不可錯過的資源。這些社群不僅提供了工作機會,也能幫助你與同業交流、了解產業趨勢,以及許多面試經驗的分享。以下是幾個會張貼工程師工作機會的熱門或相關網路社群: PTT Tech_Job版:https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/index.html  PTT Soft_Job版:https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/index.html  PTT Oversea_Job版:https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/index.html  Facebook Front-End Developers Taiwan:https://www.facebook.com/groups/ f2e.tw/  Backend台灣(Backend Tw): https://www.facebook.com/groups/backendtw/ 四、經營LinkedIn 對比傳統的求職網,目前新興的人脈社交媒體LinkedIn已經逐漸成為找工作的首選,特別是對於外商與海外求職,LinkedIn基本上比一般專注於本土市場的求職網有更多的職缺機會。比起求職網投遞履歷,經營Linkedin能夠讓獵人頭或招募員,看到你更多元、更深入的一面,以及看到你更長期的累積。現在已經有許多獵人頭與人資,會直接在LinkedIn上找人選,所以花心思經營LinkedIn將有可能讓自己獲得更多機會。 節錄自:博碩文化《軟體工程師求職策略大全/ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》 [joblist_plugin title='104【外商軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=3&zone=4,5' amount='3'] [joblist_plugin title='更多104【軟體工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E8%BB%9F%E9%AB%94%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB' amount='3'] 推薦閱讀: 軟體工程師談薪水8重點:不掀薪資職級底牌、靠「最後一招」多談一點 軟體工程師履歷範本|5大地雷別踩:形容詞太多、技術名詞太少 外商軟體工程 | 履歷面試精華,知名外商人資教你
【104職場力】・職涯規劃

告別制式勞動,迎向 AI 時代人才的變革與重構

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

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

AI時代來臨,企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理(PM)到行銷人才,懂得使用AI工具:RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合,在就業市場已開出新的人才賽道,成為企業招募新一代人才的重要加分條件。 本文目錄(點擊可快速前往) AI技能找工作機會|RPA、n8n、Vibe CodingRPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化)n8n(開源的工作流程自動化工具)Vibe Coding(氛圍程式設計)職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理(AI Product Manager)AI設計師(UI/UX)AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ:AI工作常見問題AI+自動化技能能提高薪資嗎?學AI可以做什麼工作? AI技能找工作機會|RPA、n8n、Vibe Coding RPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化) 透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術,無需改變原有系統或進行複雜開發。 職缺舉例:RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] n8n(開源的工作流程自動化工具) 可幫助工作者自動化重複性任務,整合各種應用服務,類似Zapier或Make.com,擁有更高的彈性。 使用範例 每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表 當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知 自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] Vibe Coding(氛圍程式設計) 工作者運用語言模型(ChatGpt、copilot)等AI技術,透過自然語言與AI對話,讓AI自動生成所需程式碼,大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能,AI便能撰寫程式,無需深入理解底層程式運作原理,可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區 職務結合AI工作機會 AI工具的應用,讓專業工作者能提高工作效率(避免耗時的行政流程)、創意創新的競爭力(給予AI思考框架,提出不同的創新想法)、決策支援(藉由數據資料的匯入,與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方)。 AI行銷人才 企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術,能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。 必備技能:AI工具(ChatGPT)、RPA與n8n自動化排程、GA4。 加分條件:懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。 [joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3'] AI應用管理師 Project Manager、AI PM 結合PJM對組織流程、利害關係人的了解,提升決策效率與資源運用,並在複雜多變的環境中,精準規劃、協調跨部門團隊,確保專案按時、高品質交付,創造更高的商業價值。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] AI產品經理(AI Product Manager) 產品經理需要能精準識別使用者需求,將AI能力轉化為實際功能,並制定策略與路線圖,協調跨部門資源,確保AI產品從概念到落地,能創造最大化的商業價值與使用體驗。 必備技能:敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。 加分條件:懂Prompt Engineering,能規劃AI產品MVP [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] AI設計師(UI/UX) 結合AI技術與使用者行為洞察,打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯,將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面,在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維,確保產品兼具美感與功能。 [joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3'] AI應用軟體工程人才 幫助提升公司營運效率,工作內容包含開發與推進AI自動化應用,包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助,提升日常作業效率。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] AI、演算法工程師 邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] FAQ:AI工作常見問題 AI+自動化技能能提高薪資嗎? 能,降低人工成本,幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策,提升專案 ROI。具備跨領域競爭力,在數位轉型浪潮中更具優勢。 學AI可以做什麼工作? 學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如:行銷人多會了AI,可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI,可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出,工程師可以透過AI協作,更快產出80%的程式碼,將時間投入優化code的過程。 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區
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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
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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》 [joblist_plugin title='更多104【技嘉科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/a4kvltk' amount='3']
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