成為前端工程師｜透過 HTML 與 CSS 認識網頁設計，從 0 到 1 打造實用介面 (下集)
104學習
網站前端
負責設計與實作使用者直接互動的網頁介面，確保網站在各種裝置和瀏覽器上呈現一致且流暢的使用體驗。需熟悉HTML、CSS和JavaScript等技術，並具備響應式設計、效能優化及跨瀏覽器相容性調整的能力。此外，了解使用者介面設計原則及基本的後端溝通，有助於提升整體產品品質與開發效率。這項技能在數位時代需求強勁，是企業打造品牌形象與提升用戶滿意度的關鍵。
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NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
NETPAW中高級
NETPAW中高級證照專為提升資訊技術專業人員技能而設計，涵蓋網路架構、系統管理及資安防護等領域。持證者具備規劃、建置及維護企業網路環境的能力，能有效處理網路故障及安全威脅，確保系統穩定運作。此證照強調實務操作與理論知識結合，適合具備基礎網路經驗並欲晉升專業層級的技術人員，有助於提升職場競爭力及專業發展。
中華民國多媒體英語文教學會
i-Net+
i-Net+證照為資訊網路基礎能力認證，涵蓋網路架構、協定、設備配置及網路安全等核心知識，適合初學者及有志進入資訊網路領域者。透過理論與實務結合，提升網路設計、管理及故障排除能力，符合現代企業對網路專業人才的需求，助於提升職場競爭力與晉升機會。
Comp TIA
網頁設計專業人員
TQC＋認證依各領域設計人才之專業謀生技能為出發點，根據國內各產業專業設計人才需求，依其工作職能及核心職能，規劃出各項認證測驗。
在視傳設計領域中，本會經過調查分析最普遍的工作職稱，根據各專業人員之職務不同，彙整出相對應之工作職務（Task），以及執行這些工作職務所需具備之核心職能（Core Competency）與專業職能（Functional Competency），規劃出幾項專業設計人員，分別為：「平面設計專業人員」、「Flash動畫設計專業人員」、「多媒體網頁設計專業人員」、「網頁設計專業人員」、「數位出版專業人員」等。
財團法人中華民國電腦技能基金會
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員
IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員證照專為具備網路架構設計、管理與維護能力的專業人才設計，涵蓋網路通訊協定、路由交換技術、防火牆設定及安全管理等核心技能，能有效規劃企業網路環境並確保系統穩定運作，適合從事資訊系統規劃、網路工程及資安防護等相關工作，提升職場競爭力。
經濟部ITE資訊人員鑑定
SSE User Interface Design國際認證
隨著網際網路興起與智慧型手機的出現，人與機器的互動方式一直在不斷的變動。也因為許多企業對於使用者體驗與介面的重視，介面設計相關的人才需求越來越多，平均薪資高也高於其他設計人才，許多人也開始想要轉職為介面設計師。
SSE User Interface Design國際認證針對目前這股潮流趨勢，為求職者與求才者所建構的一項測驗檢定，通過測驗，代表你已具備UI視覺設計的必備技術，將能在UI視覺製作方面獨立工作，並且能與程式設計師協同完成大型UI建置的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
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前端工程師2025年必學技能清單：10大工具與技術指南，職場增能懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面(HTML、CSS 、 JavaScrip...等)，包括基礎的網頁開發知識、前端框架、以及與團隊合作的工具等。本篇文章將深入探討前端工程師必備的 10 大核心技能與工具，幫助您在職涯中站穩腳步，開發出高效且吸引人的網站與應用。
1. HTML、CSS 和 JavaScript
HTML: 用於結構化網頁內容，是前端開發的基礎語言。
CSS: 負責設計和佈局，使網站具有視覺吸引力。
Java Script: 增加互動性，處理用戶事件和動態內容。
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2. 前端框架和庫
React.js: 一個用於構建用戶界面的 JavaScript 庫，能夠快速開發單頁應用（SPA）。
Vue.js: 一個漸進式框架，適合於小型到大型應用的開發。
Angular: 一個全面的前端框架，適合大型企業級應用。
Svelte: 新興的前端框架，以其高效的性能和簡化的開發體驗而受歡迎。
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3. 版本控制工具
Git: 版本控制系統，用於跟蹤代碼變更，方便團隊協作。
GitHub 或 GitLab: 托管代碼庫，協作開發和版本管理的主要平台
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4. 預處理與構建工具
Sass 或 Less: CSS 預處理器，能夠提高樣式表的可維護性和可重用性。
Webpack、Parcel 或 Vite: 模塊打包工具，用於優化資源加載、處理 JavaScript 模塊化等。
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5. 響應式設計與跨平台兼容
響應式網頁設計: 掌握使用 CSS 媒體查詢（Media Queries）以適應不同屏幕尺寸的布局技巧。
跨瀏覽器兼容性: 確保網站在不同的瀏覽器（如 Chrome、Firefox、Safari、Edge）上的一致性。
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6. 調試與測試
Chrome DevTools: 瀏覽器內建的開發者工具，用於調試 JavaScript、分析網頁性能。
前端測試框架: 如 Jest、Mocha、Cypress，用於自動化測試和單元測試。
7. API 與 AJAX 技術
Fetch API 或 Axios: 用於與後端服務進行 HTTP 通信，拉取數據或發送數據。
RESTful API 與 GraphQL: 理解如何與 API 交互並消費 API 提供的數據。
8. 設計工具和基礎設計原則
Figma 或 Adobe XD: 瞭解設計工具以便與設計師協作。
UX/UI 基礎: 基本的用戶體驗和用戶界面設計原則，確保設計既美觀又實用。
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9. 性能優化
代碼分割與懶加載: 減少初次加載時間，提升網站性能。
圖片優化與資源壓縮: 優化圖片格式與大小，減少網頁加載時間。
10. SEO（搜索引擎優化）
理解基本的 SEO 概念，確保網站在搜索引擎中具有良好的可見度，包括結構化數據的應用和適當的標題標籤。
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具備以上這些技能，能幫助前端工程師在現代網頁開發中具備更強的競爭力與靈活性。
.NET 開發者必看！學會滲透測試思維，加速修補資安漏洞並提升系統穩定性
恆逸開課時間查詢：https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1
恆逸學員徐英智：
C# 全端開發兼顧穩定與資料安全
我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。
🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需
公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。
🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓
講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。
🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點
讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。
🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷
這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 JavaScript）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/JavaScript: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。
⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。
⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。
推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。
⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。
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後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/JavaScript + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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強化你的職場韌性：面對挑戰的五大核心能力
文： 小婉家族研究生 趙詠捷 | 工商心理實驗室
原標題：打造職場勝利組，提升職場韌性的幾個方法
在迅速變化和充滿壓力的現代職場中，韌性成為促成職業成功的關鍵特質。職場韌性，即在壓力和挑戰面前迅速適應和恢復的能力，能使人們在遭遇困難時，迅速調適情緒並保持積極行動力。本文將深入探討職場韌性的多面向，並探討如何透過後天學習和訓練來培養這一能力，涵蓋彈性思考、情緒調節、有效溝通、自信和樂觀這五大關鍵能力。探索這些技能如何幫助員工將壓力轉化為動力，提高工作效率，並在職業生涯中獲得持續成長和成功。
透過研究整理，職場韌性（Workplace Resilience）的定義：是指心理韌性在職場上的運用，指的是在職場上面對壓力、挑戰、變化和困難等不利因素時，能夠快速適應和恢復的能力，於諸多研究中又稱為職場復原力。有高度職場韌性的人在經歷工作壓力和困難時，能快速調節、轉換情緒和思維，繼續前進、保持積極態度和行動力。1990年代興起的正向心理學派認為：儘管生活中都得面臨壓力或不好的事件，但某些正向的人格特質（如：樂觀或主動性人格）與情緒（如：喜悅、快樂），能幫助個體將壓力轉換為助力、適應逆境、擁有韌性、追求幸福（Diener, Oishi, & Lucas,2003）。其中，「韌性」即是指個體面對逆境時所展現出的一種特質（利翠珊，2006），可用來解釋為什麼有些個體暴露於困境中，卻能從低谷反彈，最後達成正向的適應，不被擊倒。因為，韌性能讓人將困境或壓力視為挑戰，而不再消極地將外在環境的要求或限制當成阻礙。它可以幫助人們應對職場上各種變化和挑戰，提高工作效率和工作滿意度，增強職業發展和成功的機會。
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職場韌性並不是專屬於某些人獨有的特質，而是可以透過後天的學習和訓練來提升的能力。具有職場韌性的人可能透過提升以下幾種能力來增加自己的職場韌性，同時為自己創造高RQ(Resilience quotient,簡稱RQ)：
1. 彈性思考
對新的思考方向、可能性或是新的角度保持開放的態度，透過不同角度看到問題解決的可能性，並從中找尋最佳的解決方案。彈性思考能夠幫助人們在不斷變化的環境中應對挑戰，並實現個人和職涯的目標。
2. 情緒調節
情緒調節就是於情緒反應過程中，對個人體驗何種情緒，以及採取何種方式體驗抒發情緒產生影響的過程，同時，在職場中面對有情緒起伏(通常是負面情緒)的當下，以維持工作效率及人際互動的關係，降低非理性狀態所帶來的失誤。在緊急狀況解除之後，適度的發洩情緒也是調節的方法之一。
3. 溝通能力
有效的表達自己的想法和意圖，並傾聽他人的需要，透過與他人之間的溝通達到解決歧見和衝突，建立信任並協調出雙方都可接受的結果。
4. 自信
充分的去瞭解自己的優勢與可以為職場上或組織帶來的價值，對自己的能力、價值和能夠應對的情況感到有把握感。自信是一種重要的心理資源，自信的人相信自己可以克服挑戰實現目標，並能應對工作中的困難。
5. 樂觀
樂觀(Optimism)是人對各事物所持的一種思想態度，是我們如何歸究事情發生的原因，對事情慣用的一套解釋形態 (Attribution style)。樂觀的人，對發生了的事付予正面的詮釋，對未發生的事則會預計好的結果。樂觀的人通常也比較能夠應付變化的壓力和挑戰，為自己和他人帶來希望感。
小婉家族研究生 詠捷
文獻來源:
郭美琪（2024）。在COVID-19疫情下保護性社工人員職場韌性之研究〔碩士論文，國立屏東科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6346/NPUST202400079
文麗婷（2018）。理情教育融入九年級國文課程之行動研究〔碩士論文，國立臺灣師範大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6345/THE.NTNU.ED.026.2018.F02
陳佳雯、許伊均、陸洛、吳詩涵（2012）。以韌性觀點探討女性主管的職業生涯歷程。彰化師大教育學報，(22)，51-71。https://doi.org/10.6769/JENCUE.201212.0051
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如何成為後端工程師？精準掌握必備核心技能＆職涯精進攻略
你是否想轉職成為後端工程師，打造更穩定、具成長性的技術職涯？無論你是剛開始學習程式語言的新手，或正在尋找明確學習方向的職場工作者，這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作，你將更有信心地踏入後端領域，成為職場中真正被需要的技術人才。
文 /【104學習精靈】
本文目錄（點擊可快速前往）
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會
後端工程師是什麼？和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處？
🎯 後端工程師工作內容
後端工程師（Backend Engineer）主要負責伺服器端的邏輯開發，包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互，並提供穩定的數據與服務。
🎯相近職類比較：DevOps、全端、前端、後端工程師差別
職位主要負責技術負責範圍後端工程師（Backend Engineer）伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理，確保前端能夠存取正確的資料前端工程師（Frontend Engineer）HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計，開發與使用者互動的前端界面全端工程師（Full Stack Engineer）前端 + 後端技術能獨立開發完整應用，涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師（DevOps Engineer）Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護，提升開發效率
🎯 為什麼選擇後端開發？
後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域，適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入：
就業市場穩定成長：隨著數位化轉型普及，後端開發職缺在各行各業皆有需求，從新創到大型企業都有穩定徵才。
強調邏輯與架構設計：後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等，適合喜歡系統設計與架構思考的人。
職涯彈性大：從初階後端工程師到系統架構師，甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。
遠端與自由接案機會多：後端開發技能通用性高，較容易接國際案或轉為遠距工作者。
AI 與資料應用的基礎：資料庫管理、API 串接、運算效能等能力，也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。
🎯 誰適合轉職後端工程師？
後端開發適合各類背景者，關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入：
✅ 設計/前端背景：具備良好使用者體驗與前端邏輯，轉後端可成為 Full-Stack 工程師，提升職涯彈性。
✅ 商管背景：邏輯能力佳且理解商業流程，適合轉後端結合業務邏輯，強化企業系統開發應用。
✅ 理工背景（如物理、數學）：邏輯與抽象能力強，容易掌握資料結構與演算法，是進入後端的優勢群體。
✅ 非資訊領域自學者：只要有堅強動機與自律力，透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。
✅ 現職 IT 工程師（如測試、維運）：已具備技術背景，轉入開發領域有明顯加速效益。
✅ 資料分析師：熟悉資料處理與 Python，轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。
掌握後端工程師的核心能力：必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能
🧭 後端工程師技能、工具分類表
語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL（PostgreSQL / MySQL）資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL（MongoDB / Redis）基本資料模型設計身分驗證（JWT / OAuth）API 文件設計（Swagger）*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構（CAP / CQRS / Event Sourcing）Kubernetes、服務網格（Service Mesh）監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP）*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗（如 Hackathon）*AWS Certified DevOps Engineer*CKA（Kubernetes Administrator）▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表，點選不同技能會對應到相關課程。
後端工程師學習地圖與路徑（搭配AI工具）
🔰 初學者階段（0–6 個月）
✅ 目標：熟悉基礎程式語言與網路知識，能夠開發基本 API。
📌 學習內容：
選一門後端語言（Python / JavaScript / Java）：選一門主流語言打好程式基礎，進入開發世界。
Git 與版本控制（GitHub / GitLab）：讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。
理解網路基礎與 HTTP 協議：理解網站如何運作與資料如何傳輸。
SQL 資料庫（PostgreSQL / MySQL）：學習資料查詢語言，管理網站背後的資料。
REST API 開發：學習建立網頁服務的後端接口。
Python 程式設計能力 - 線上免費檢測
📌 AI 工具應用：
ChatGPT 協助語法學習與除錯：快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。
GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼：協助補上程式片段。
📌 備選學習：
Go 語言：效率高但語法嚴謹，對初學者略具挑戰。
Node.js（JavaScript 後端）：若未來想走全端路線可以學。
✅ 適合考取的證照：
Python 程式設計證照（PCAP）
ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證
Oracle MySQL Database Developer
AWS Certified Cloud Practitioner（雲端基礎，有助於未來學 DevOps）
[course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1]
[course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1]
🚀 中階階段（6–12 個月）
✅ 目標：熟悉進階 API 設計、資料庫優化，學習 DevOps 工具。
📌 學習內容：
學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) ：掌握常用的後端框架。
身份驗證與授權（JWT、OAuth）：幫使用者安全登入，讓資料不被偷看。
NoSQL 資料庫（MongoDB、Redis）：適合儲存彈性格式的資料或快取機制。
Docker 容器化：讓你的程式「打包好、帶著走」。
CI/CD 自動部署（GitHub Actions）：程式更新後自動上線，省時又省心。
📌 AI 工具應用：
使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置：不懂也能靠 AI 輔助上手。
協助設計 API 架構與資料庫 schema：加速設計與重構過程。
📌 備選學習：
GraphQL：適合複雜資料查詢，但非所有團隊使用。
gRPC：適合內部高效通訊場景，小型專案可暫不碰。
Jenkins（較舊型 CI/CD 工具）：學習成本高，可視需求使用。
HATEOAS（超媒體 API）：學術價值高，實務上較少見。
✅ 適合考取的證照：
MongoDB Developer Certification
Docker Certified Associate (DCA)
Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900)
HashiCorp Terraform Associate（如學有餘力涉略基礎 IaC）
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🏆 進階階段（12 個月以上）
✅ 目標：學習架構設計，提升可擴展性與效能。
📌 學習內容：
微服務架構（CAP 理論、CQRS、Event Sourcing）：學會如何將大系統拆小管理，處理資料一致性問題。
Kubernetes 與服務網格（如 Istio）：讓多個服務能自動部署與協調運作。
高效能資料庫設計與分片策略：設計能承受高流量的資料系統。
系統監控與安全性實踐（如 Prometheus、Grafana）：確保系統穩定、安全運作。
📌 AI 工具應用：
AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖：快速理解與部署分散式架構。
系統瓶頸分析助手：用 AI 分析 log 或效能資料，加快除錯與優化。
📌 備選學習：
Istio 等 Service Mesh 工具：適合大型微服務團隊，維護成本高。
Event Sourcing：較進階模式，建議有實務需求時再深入。
✅ 適合考取的證照：
Certified Kubernetes Administrator (CKA)
AWS Certified Solutions Architect – Associate
Google Cloud Professional Cloud Architect
DevOps Engineer Professional（AWS / Azure）
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5個後端工程師應具備的軟技能特質：
邏輯思維與問題解決能力
能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯，並針對錯誤快速找到根本原因。
【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測｜104學習精靈
溝通與跨部門協作能力
後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作，良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。
【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測｜104學習精靈
學習與自我成長動能
後端技術（如框架、資料庫、API標準）快速演進，必須持續學習與更新知識。
細心與責任感
後端處理大量資料及邏輯，細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。
時間管理與自我管理能力
在遠端工作日益普遍的環境下，自律與時程安排變得尤為重要。
轉職後端工程師的學習策略
🎯 初學者或轉職者的學習策略
轉職或初學後端工程，建議採取階段式、任務導向的學習策略，以下列點歸納：
設定明確學習階段：分為基礎語言（如 Python/JavaScript）、資料庫應用、框架學習（如 Django、Node.js）、部署維運。
專案導向學習：每學完一個階段，就進行小型專案驗證所學，例如 Todo List、部落格、會員系統等。
培養問題解決能力：鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT，建立獨立解決 bug 的習慣。
學習版本控制與團隊協作：掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD，增加求職競爭力。
善用 AI 工具輔助學習：例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。
參與社群與實戰活動：參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案，強化實務經驗與人脈。
建立個人學習履歷：記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。
🎯 不同領域的客製化學習策略對照表
學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗，參與社群或實習累積履歷非資訊理工（如數學、物理）邏輯與數學能力強，適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用，透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯，轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手，逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強，善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言（如 Python）為起點，結合專案題材（如 CRM、報表系統）學習效果更佳在職 IT 工程師（測試、維運）已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習，搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言（如 Python）、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧，從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入
後端工程師薪資行情與職涯發展
後端工程師薪資概況
📌台灣後端工程師薪資
初階（3年以下經驗）：月均薪約6.2萬。
中階（3- 5年經驗）：月均薪約 6.5 萬。
高階（5-10年經驗）：月均薪約7.3萬。（以上資料來源：104薪資情報）
📌影響薪資的因素
技術棧與專精程度熟悉高效能架構（如微服務、分散式系統）、熱門語言（如 Go、Rust）、或 DevOps/雲端技能者，薪資會更高。
產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。
作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。
證照與專業認證（如 AWS Certified、Kubernetes、GCP）對某些企業或外商來說是加分項。
英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞，也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。
英文能力 - 線上免費檢測
後端工程師的職涯發展路徑
🔵 技術專精路線（Individual Contributor / IC Path）
從「後端工程師」起步，專注於技術深度與系統設計，逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。
▶ 初階 / 中階後端工程師（Backend Engineer）
負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。
▶ 資深後端工程師（Senior Backend Engineer）
擁有跨模組開發與維護經驗，熟悉系統效能優化、API 設計規範。
✳️ 學習前端技術 → 全端工程師（Full-Stack Engineer）
技能補充： React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。
應用情境： 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。
✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師（Software/System Architect）
技能補充： 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性（Observability）。
應用情境： 適用於中大型系統升級或技術重構專案。
✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師（DevOps Engineer）
技能補充： GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。
應用情境：經由緊密的開發＋運營合作，使企業更高效推出高品質產品。
▶ 全端工程師（Full-Stack Engineer）
獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。
▶ 系統架構師（System Architect）
負責設計全系統技術藍圖，定義模組邊界、資料流設計與技術選型。
✳️ 進階發展 → 技術總監 / Technical Director
職責： 統籌技術方向，領導技術專案與架構決策，跨部門協作。
技能補充： 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。
▶ DevOps 工程師（DevOps Engineer）
專精於部署、CI/CD、環境自動化。
✳️ 進階發展 → 雲端工程師（Cloud Engineer）
職責： 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。
技能補充： 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術（如 K8s、Terraform）。
🟢 團隊管理路線（Team & People Management）
此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者，從帶小團隊到參與公司策略。
▶ 後端 Team Lead / 技術主管
同時參與開發與團隊管理，負責人力分配、專案交付與人員指導。
技能補充： Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。
▶ 技術經理（Engineering Manager）
管理多組技術團隊，協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。
負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。
▶ 技術總監（Technical Director）或 VP of Engineering
結合技術與策略視角，影響公司中長期技術方向。
需要具備技術深度 + 商業理解力。
🟠 技術轉職／橫向拓展路線（Cross-functional Path）
探索其他工程領域，發揮後端背景延伸價值，適合追求多元發展者。
▶ 資料工程師（Data Engineer）
優勢：
熟悉 API 設計＆模組化架構：資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。
熟悉系統效能：幫助處理大規模資料運算與資源調度。
熟練程式語言(如 Python、Java)：可快速上手資料工程工具
可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。
技能補充：
資料處理：Spark、Kafka、Airflow、dbt
資料庫：PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake
資料管線：ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構
編程與基礎統計：Python、SQL、資料品質檢查
職涯發展路徑流程圖
🔹 總結路徑圖說明
(起點)
後端工程師
│
├── A. 學習前端 → 全端工程師
├── B. 提升架構能力 → 系統架構師
│ └── 技術決策 → 技術總監
└── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師
└── 深入雲端架構 → 雲端工程師
哪些產業需要後端工程師？
後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」，以下是常見產業範疇：
📌電商與零售：處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技（FinTech）：開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台：如論壇、影音平台、交友 App，後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務：提供線上系統給其他企業使用，如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸：如外送、倉儲、車隊派送，依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技：處理病例、預約、穿戴裝置資料等，需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業：遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統：如戶政、健保、交通資訊等數位服務。
後端工程師的挑戰與機會
🚀 6個常見的後端工程師挑戰
技術複雜度高：需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。
看不見的貢獻：成果不如前端「有畫面」，但卻是維運的關鍵，常常被低估。
資安責任重大：系統若當機、資料異常，後端通常是第一個要排解問題的人，需確保數據安全，防止攻擊與資料洩漏。
需快速跟上技術演進：如容器化（Docker）、微服務架構、雲端部署等都不斷更新
高效能與擴展性要求：需設計能夠處理大量請求的系統，確保穩定性與效能。
跨團隊協作：需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作，確保系統順利運行。
🌟 後端工程師4大機會
可轉職多種技術職：例如 DevOps、技術主管、架構師，或橫移到前端/全端。
全球需求穩定成長：任何需要「運作」的數位產品，都需要後端支撐。
遠端與海外機會多：因後端較少受地域限制，常見國際合作或海外招募。
進可攻、退可守：進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台，退可穩定就業於各類企業內部系統開發。
延伸閱讀：
產品經理 - 學習地圖(上)：技能養成篇
成為雲端工程師的攻略指南：核心技能＆職涯精進完整解析
轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南
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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。
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 Java Script）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。
⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。
⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。
推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。
⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。
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後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
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成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
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全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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「Vibe Coding」是什麼？以後還需要程式設計師嗎？
AI世代最夯新職位》為什麼他們零經驗，年收20萬美元起跳？
助你當老闆！瑞典AI獨角獸Lovable如何靠「氛圍編碼」年賺30億？
[joblist_plugin title='更多104【AI工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=AI%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&order=15&page=1' amount='3']
你真的需要和ChatGPT狂聊天嗎？神經科學家：別怕無聊，「單工」才是大腦的神隊友模式
一個又一個視窗，一個又一個應用程式，為什麼卻越來越難專注？神經科學指出，人腦並非為多工而生，頻繁的數位切換正在耗盡注意力、削弱深度思考能力。與其用滑動逃避無聊，不如回到「單工」模式，讓大腦恢復真正擅長的運作方式。本文節錄自《讓大腦成為你的神隊友》。
文／瑞秋．巴爾
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注意力有限，你必須認清何時該收手我們害怕無聊，到了病態的地步「滑動」填補無聊，其實在對大腦的多戰線攻擊大腦不是為多工而生，請擁抱單工的力量！
注意力有限，你必須認清何時該收手
注意力是有限的。它是一種我們會謹慎使用也會肆意揮霍的貨幣。你在IMDb上查的每一個演員資料、滑過的每一篇Instagram貼文、每一條推文、簡訊，以及對ChatGPT的每一次提問，都在競爭你大腦中的資源。
你的大腦會幫你清除記憶儲存空間，選擇性忘掉它認為你不需要的東西。但能否減輕注意力的負擔，則取決於你。這代表你得認清何時該收手，何時候該抗拒衝動，別再多看一個應用程式，或再點開另一個連結。
你真的有需要問ChatGPT腳趾甲的成分是什麼，還是掉進維基百科無止境超連結的兔子洞裡嗎？你真的值得把僅有的15分鐘休息時間，花在左右滑動一排又一排脫離現實的臉孔上嗎？
我們害怕無聊，到了病態的地步
透過一個螢幕就能看到整個世界，很容易會讓我們以為自己一伸出手就能觸及世界的每一個角落。我們之所以會被捲入這種不斷使人分心的潮流之中，部分原因是我們無法忍受無聊。我們真的、真的很討厭無聊。事實上，我們逃避它的程度，簡直到了病態的地步。
這聽起來可能有些誇張，但有項研究完全體現了這種說法。受試者要獨處15分鐘，陪伴他們的只有腦袋裡的念頭，以及一個可以自我電擊的按鈕。他們只需要坐在那裡思考，但超過半數的人選擇按下電擊扭。其中有個特別焦躁的傢伙，在那短短的時間內大約按了190次按鈕。190次！這讓人不禁好奇他當時到底在想什麼，前提是最後他腦中還有任何想法的話。190次電擊先生，你要是正好看到這裡，也許我可以說服你給無聊一個機會。
無聊是人類最重要的體驗之一。正是它推動我們離開沙發、走向戶外呼吸新鮮空氣。它是我們最後拿起電話，聯繫那個一直想找機會聊天的老朋友的原因。它也驅使我們去學習新技能，無論是編程、烹飪、編織、機器人技術等等。無聊就像一個神奇的芝麻開門，解鎖我們可能永遠無法發現的部分自我。
然而，我們常用滑TikTok、Instagram或任何正好在主畫面上的應用程式，來填補這些空檔。下次當你發現自己又陷入這種熟悉的模式時，請放下手機，與無聊共處，讓自己沉浸其中，看看會發生什麼事。
「滑動」填補無聊，其實在對大腦的多戰線攻擊
由無聊引起的滑動，並不能提供真正的參與感。它只是暫時堵住了這個缺口，阻止了無聊發揮它激發行動的職責。這點反映在我們偏好媒體多工，也就是從某個數位活動快速切換到另一個上。邊看電視邊滑手機就是常見的例子，但我們要同時處理3項，甚至4項數位任務也不成問題。比方說，我們可能同時在背景播放電影，在iPad上瀏覽文章，不時就傳個訊息給朋友，還心不在焉地滑著Instagram。這可是對我們可憐大腦發動的多戰線攻擊。
這一切都源自我們生來傾向尋求刺激。早期人類將大部分的時間都花在確保食物與住所，所以想必很少有機會覺得生活無聊。為生存而努力的生活，意味著隨時得應對外在刺激，不斷完成那些既耗體力且必須費盡各種心思的任務。因此，我們之所以會發展出感到無聊的能力，可能是因為我們不斷進化的大腦已經習慣了近乎恆定的活躍節奏。又或者，是無聊提供了一種進化優勢，促使我們的祖先採取行動，刺激他們去探索、尋找藥用植物，甚至與潛在的伴侶調情。
今天的我們同樣要處理相當多的任務，但大多數都與過去那些實際、受生存驅動的活動相去甚遠。我們日常的戰鬥是熬過一天當中一個又一個的Zoom會議，或是應付洗也洗不完的衣服。我們被一連串單調的任務所束縛，這些任務很少能提供任何勝利感或智識上的滿足感。為了彌補這點，我們把各種裝置全擺在一起，讓注意力分散在這一大堆發光螢幕上。問題是，人腦不是為此而生。媒體多工迫使你的注意力系統去做一些演化沒為它們做好準備的事：同時專注在好幾件事情上。
大腦不是為多工而生，請擁抱單工的力量！
注意力系統藉由決定我們要關注什麼、過濾掉什麼，來塑造我們的現實。多數時候，潛意識的過程會無縫地決定哪些資訊能進入我們的意識層面。這種選擇工作正是由注意力過濾器負責，它多數時候都是在幕後默默運作，悄悄地決定我們在日常生活中到底會注意到哪些細節。這就是為什麼你不會注意到冰箱的嗡嗡聲，或是熟悉的上班路線變得沒有記憶點─你的注意力過濾器將它們淡化了。如果沒有這個過濾器，我們就會因為試圖處理環境中的每一個細節，而陷入不間斷的心智疲勞狀態，最後動彈不得。但當我們不斷在任務之間切換，特別是那些需要高度專注的任務，像是滑社群媒體或回覆電子郵件，我們就會讓注意力過濾器超載。每一次的焦點切換，都意味著你必須重新調整注意力，放開一個任務，抓住另一個，這將會損害你進行深度思考的能力。
你的大腦不是為多工而生，所以請擁抱單工的力量！試著一次只專注於一項任務，即使是在工作時也一樣。這可能代表你得挪出一天當中的部分時間，專門處理Slack訊息和電郵。僅次於單工的最佳策略是減少多工的負擔，盡可能刪減任務數量。人類的眼睛是接觸世界的主要管道，因而享有來自注意力過濾器的優先禮遇。由於我們主要是透過眼中所見的一切來導航、學習和互動，因此耗費最多認知資源的就是視覺刺激。如果多工處理無法避免，試著看看你能移除多少任務，特別是任何視覺上的任務。舉例來說，你可以在煮飯時聽podcast，而不是看節目。給你的大腦空間，讓它專注於較少的視覺輸入。
我們的持續數位切換還有一個更微妙的後果。當我們只是花一半的心思關注時，我們更不可能去質疑，也更不可能去挑戰我們所看到的資訊。多工處理不僅會讓大腦精疲力盡，還會削弱我們的心智防禦力。
節錄自：商周出版《讓大腦成為你的神隊友：神經科學家教你擺脫內耗，破除認知偏誤，打造更健康、更幸福的人生》／瑞秋．巴爾 著
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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
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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「AI推薦工作」面試機率提升3.2倍 104推動智慧求職求才服務
全球數位轉型浪潮推動下，AI不僅是產業發展關鍵字，更將成為改變求職與求才的關鍵力量。根據104人力銀行數據顯示，8月整體AI相關工作機會11萬個，而具備AI技能的求職者，企業主動邀約次數能提升1.5倍。為突破傳統招募困境，104導入AI智慧服務，包括履歷掃描、AI推薦工作與職務內容生成等功能，讓求職者與企業能更精準媒合，至今已有39.2%網站使用者使用過智慧媒合服務，整體AI服務使用率更提升至85.25%，有效加速人才與職缺「找到彼此」，推動招募流程進入智慧化新時代。更多內容請參考104 AI+網頁：https://www.104.com.tw/ai/services
AI重點職務薪資百萬起跳履歷自述AI技能企業邀約次數1.5倍
根據104人力銀行最新統計，8月AI相關工作機會近11萬個，產業分布以電子資訊/軟體/半導體業占整體48%為主要，其次則為一般製造業13%、批發/零售/傳直銷業10%。職務以軟體/工程類人員20%為主，另外包含業務銷售類10%、工程研發類9%、行銷類9%，顯示除了關鍵研發人才之外，也越來越往「應用」端靠近。地區的部分，台北市36%與新北市15%加總超過半數為最主要，其次則逐漸往台中、新竹桃園、高雄台南擴散。
若看薪資，AI相關職缺的年薪中位數為80萬元，明顯高於非AI職缺66萬元，重點高薪職務則包含AI工程師114萬元、資料科學家112萬元、演算法開發工程師110萬元，其中更有高達48.7%的AI職缺薪資標示為「面議」，顯示市場對AI人才的薪資彈性空間更大，遠高於非AI職缺的17%。同時，履歷自述具備AI專業技能的求職者，企業主動邀約次數提升1.5倍，快速拉開與其他求職競爭者的關鍵差距。
104開發「AI推薦工作」服務推測需求偏好、精準媒合
在傳統的招募流程當中，求職者及企業共同面臨許多挑戰：求職者自行製作履歷難以突顯亮點，對自身的優勢與市場需求理解有限，只靠直覺或關鍵字搜尋，面對海量的職缺不知如何挑選，導致投遞履歷卻石沉大海；徵才企業則困擾於許多求職者的履歷格式不一，投遞履歷的人選與實際職缺需求落差大，花時間撰寫職缺描述文案，卻寫不出精準具吸引力的內容，導致招聘效率低下。
對此，104人力銀行導入以AI技術為核心的嶄新服務，提供全方位智慧解決方案，包括：
AI履歷掃描：求職者只需一鍵上傳自身客製化履歷表PDF檔案，系統便可自動轉換成符合104格式的標準履歷，對求職者而言能減少73%履歷製作時間，也讓企業透過習慣的常用格式，快速掌握履歷亮點，近3個月內已有萬名求職者搶先使用。
AI推薦工作：透過AI演算法，根據求職者的履歷、行為與個人偏好等資料，主動推薦符合條件的職缺，以提升求職效率與媒合成功率，根據實際成效，求職者應徵AI推薦的職缺獲得企業邀約面試的機會，是自行查詢工作的3.2倍。
AI生成職務內容：徵才企業於撰寫職缺內容時總是勞心勞神，AI生成職務內容功能導入生成式AI並由104研發單位加工訓練，企業只需輸入職務名稱，系統便能一鍵生成專業且具吸引力的職務說明，每個職類更提供10個說明範例供選擇，大幅節省人資撰寫文案的時間，顯著提升職缺曝光度，已累積近三成企業使用。
AI助力招募流程大躍進 104智慧媒合比例近四成
透過導入AI技術，104人力銀行智慧媒合工作的比例從2023年的24.79%上升至2025年的39.2%，實際使用AI創新服務的人數占比也從2023年的56.5%提升至2025年的85.25%。104人力銀行表示，AI並非取代人力，而是加速人才與企業「找到彼此」的過程，透過AI的神助攻將能超越個人視角，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率和人才留用率，真正邁入智慧招募新時代。更多內容請參考104 AI+網頁（https://www.104.com.tw/ai/services）。
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