AI 打造營運儀表板 l 解讀財務數據與成果分析
104學習
儀器操作
指能熟練掌握各類專業設備的使用與維護，確保儀器正常運作並達到準確數據。具備此能力代表具備技術專業度，能提高工作效率及產品品質，減少故障與錯誤，對實驗、製造或檢測流程至關重要。熟悉操作流程、保養方法及安全規範，能有效預防意外發生，保障自身與團隊安全。此技能在科技、製造、醫療等產業需求高，具備者更具競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
輕鬆上手Tableau商用智慧互動儀表板
成為 AI 科學家｜資料探勘速成攻略，輕鬆駕馭資料分析與實務應用
成為 AI 科學家｜打造數學基礎與統計地基，輕鬆開拓機器學習應用之城
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
管好員工做對事：溝通協調力
人工智慧時代必備-資料科學入門
成為 AI 科學家｜動手玩 OpenCV ，邁入影像辨識新視界
帶著你的縫紉機來上課 一對一縫紉機操作課程專屬顧問
成為 AI 科學家｜機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
甲級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
甲級工業儀器技術士工作範圍：具備工業儀器控制行業之專業與相關知識、職業道德、敬業精神、工作態度，能依既定條件實施儀控工程之設計，改善及管理。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
甲級儀表電子技術士
民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升，因此於八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，擇其重點修正本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：儀表電子裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
乙級工業儀器技術士工作範圍：
一、具備工業儀器控制行業之相關知識、職業道德、工作態度及安全習慣。
二、能依照工業儀器工程及相關說明完成儀控工程檢查、校正、維護及使用。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
德州儀器高階微控制器國際能力認證
德州儀器高階微控制器國際能力認證證照驗證持有人具備先進微控制器設計與應用能力，涵蓋嵌入式系統開發、軟硬體整合及實務操作技能，適用於工業自動化、物聯網及智慧裝置等領域，提升專業競爭力與職場價值。
尚未查核發照單位
丙級工業儀器技術士
工業儀器之技能檢定規範分甲、乙、丙三級：
(一)明訂分級的工作範圍：
1.丙級──儀器工程按圖施工及儀器基本操作，為儀控技工級。
2.乙級──儀器工程檢查及儀器維修，為儀控技術員級。
3.甲級──儀器工程設計，改善及管理，為儀控工程師級。
(二)顯示分級應具知能內涵之劃分：
1.丙級──70％儀器工程安裝及操作、實作。30％儀器工程相關知識。
2.乙級──50％儀器工程檢查及維修、實作。50％儀器工程相關知識。
3.甲級──30％儀器工程設計、改善、實作。70％儀器工程相關知識。
(三)丙級工業儀器工作範圍：
一、具備工業儀器行業之基本知識、職業道德、敬業精神、工作態度及安全習慣。
二、能依照儀器工程圖完成安裝外，並應具有工業儀器基本操作之能力。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
乙級測量儀器修護技術士
乙級測量儀器修護技術士工作範圍：從事各類一般測量作業儀器之保養維護、拆裝檢修、校驗調整工作。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
精選貼文，掌握第一手知識
在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
[joblist_plugin title='更多104【Trend Micro_趨勢科技】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/apio4y0' amount='3']
AI當道，為何年輕人搶著學修錶？「寶島鐘錶」揭開百萬職人的秘密
在AI盛行、技術快速更迭的時代，「手藝」還有價值嗎？「寶島鐘錶」用70年專業實踐給出答案。透過「福爾摩沙製錶學院」培育鐘錶維修職人，讓零基礎的新手也能從學徒成長為月薪上看百萬的技術專才。從精密機芯到微米級操作，看似傳統的工藝，蘊含高度責任感與技術含量。寶島鐘錶相信：真正能留住時間的，不只是機械，而是那雙專注對待齒輪與細節的手。若你也嚮往結合工藝精神與穩定職涯的發展路徑，或許，這份職人手藝正是你值得探索的新選擇。
文／《104職場力》
本文導覽（點擊可快速前往指定段落閱讀）
職人傳承的重量：對父親專注身影的嚮往沒背景也能起步：一所打造新職人的奇妙學院從學徒到師傅：把一技之長修進人生裡從工具開始的修行路：一步步練出穩定與自信留住時間，也守住記憶：讓老技藝活出新意義
在多數人眼中，鐘錶是一項配件，也是一種身份象徵，但對某些人來說，它更是一份責任，讓時間繼續運作，讓陪伴得以延續。
在AI與自動化主宰未來職場的當下，「一門手藝」似乎不再是多數人的首選。但寶島鐘錶卻選擇反其道而行，用超過70年的歷史堅持，為一群對技術與工藝仍懷熱情的人，開啟一條可以從零開始、靠實力闖出未來的職人之路，連被向來被視作高薪門檻的「百萬年薪」，也並非遙不可及。
這是一條講究耐心、細節與責任感的道路。透過福爾摩沙製錶學院的系統訓練，以及跨世代師傅的傳承精神，寶島鐘錶正一步步培養出新一代的鐘錶職人，也讓「靠一雙手，能打造出什麼樣的人生？」不再只是個問號，而是一幅可以預見的光明藍圖。
職人傳承的重量：對父親專注身影的嚮往
資深鐘錶師傅蔡東峰，來自鐘錶世家的第三代，從小在家中鐘錶店耳濡目染，與父親一樣，一頭栽進了鐘錶的世界。他說：「從小看著父親在工作上專注的身影，心裡一直很篤定，未來也想這樣專注地做一件事一輩子。」
進入維修這一行已三十多年，一路從基層學徒做起，走過最基礎、最細瑣的訓練。這些年來，他見證鐘錶從珍貴奢侈的機械品，演變成日常配件，也見過太多顧客帶著意義非凡的錶來請他修理。
對他來說，維修的不是冰冷的零件，而是與人、與記憶的連結。
「這是一個可以把愛延續下去的工作。錶有時是紀念品，有時是傳承，修好它，是一種責任。當完成所託後，客戶流露出的欣喜與感謝，都讓我深刻不忘。」
這份責任，也延伸到對下一代的培養，對於傳承技藝，他充滿了熱情。「只要你對這份工作有熱情、有專注、有付出，我都願意把我的所學、所知一起分享。學習鐘錶技術的路上一定會遇到挫折，但只要你願意努力，我一定帶著你走下去。」
他知道，現在的年輕人面對這類傳統技術常常會懷疑自己是否能勝任。對此，他也有自己的看法：「有些人可能對自己沒信心，但我相信在這份工作上，你可以得到滿滿的驕傲跟成就感。」那是一種靠手藝被信任、被認可的感覺，無需浮誇卻能扎實地支撐起職涯。
對蔡師傅來說，「傳承」不只是理念，而是一場日復一日的實踐。從言教到身教，從失敗到突破，他願意把自己三十年累積下來的經驗與態度，交給那些願意學習的雙手。當技術與信念被認真對待，時間也會留下溫度，而這份手藝，也將繼續延續下去。
沒背景也能起步：一所打造新職人的奇妙學院
在許多人眼中，鐘錶是一門傳統技藝，技術往往仰賴資深師傅的口傳心授。然而，寶島鐘錶卻選擇賦予這門技藝全新的可能性：制度化、模組化的訓練體系，讓「傳承」不再只是緣分，而是可以規劃、可以複製、也可以走得更遠的專業養成路線。這正是福爾摩沙製錶學院的誕生初衷。
由寶島鐘錶創辦並支持營運的福爾摩沙製錶學院，自1992年成立以來，始終致力於培育鐘錶維修與工藝人才，是台灣極少數提供系統性訓練的專業機構之一。這所學院最動人的承諾是：「從零開始也沒關係」。無需背景，只要有穩定心性與願意學習的熱忱，就能透過設計完善的五個月密集課程與分階段考核，從手工磨製工具、拆裝機芯結構，到故障診斷與測試調整，紮實打下進入鐘錶產業的專業基礎。
截至目前，福爾摩沙製錶學院已成功培育出518位專業技師，遍布全台寶島鐘錶維修據點，成為企業穩定品質的中堅力量，也見證了這條技職道路的可行與可敬。
而2025年，學院迎來嶄新里程碑，以全新升級的教學模組與跨代共學設計，重新詮釋職人精神的傳承與創新。這不僅是技能的傳授，更是將傳統工藝與現代教學完美融合，為下一代職人鋪出一條看得見未來、走得穩的職涯之路。
在制度上，寶島鐘錶也同步導入明確的「技術職級制度」，從初階到高階共分為12級，升等需通過技術考核，對應調薪，最高級技師年薪甚至可達百萬。讓每一位願意投入的人都能看見努力的成果，也讓技術價值被看見、被尊重、被實現。
對寶島鐘錶而言，技術不是靠年資堆疊，而是一門可以被學習、被驗證、被升級的專業。福爾摩沙製錶學院的存在，不只打破世代與背景的門檻，也讓「鐘錶職人」這條路，成為年輕人勇敢投入、安心前行的選擇。
無論你是初出茅廬，還是尋找人生下一個重心—這裡，都可能是你打造未來的起點。
從學徒到師傅：把一技之長修進人生裡
「退伍後從事了各種行業，卻始終找不到重心。」
這是鐘錶技師孫啟祥對自己過去的形容。當時的他還年輕，對未來充滿迷惘與浮躁，直到某天親友建議他報考寶島鐘錶的職業培訓課程。雖然起初半信半疑，但隨著年齡增長，他也意識到：「真的需要一個穩定且可長可久的技術。」那不是選項，而是人生轉捩點。
剛入門時他對鐘錶一無所知，面對細如髮絲的零件自然感到不安與懷疑。但他很快找到突破點，那就是「勇於發問」。
「沒有人知道你不會什麼，也沒有人有義務主動教你，所以不懂就要問。」
這是他學習路上的關鍵心法，也是他後來學有所成的重要一步。
第一次真正感受到進步，是他在分公司實習時獨自接下維修任務。主任休假，一支沒碰過的瑞士機械錶交到了他手上。他靠著上課所學原理一步步拆解、排除故障，最後成功完成保養。那一刻，他的自信與熱情也一併建立起來。自此他開始更加積極鑽研，投入的時間與心力讓技術內化為一種職人素養，也讓他從「學徒心態」邁向更成熟的專業角色。
他說，這份工作帶給他的，不只是技術，而是一種同理心與責任感。「站在客戶立場去理解與解決問題，當對方感謝你時，就是我最有成就感的時候。」這份互動也讓他真正感受到自己的價值。
回顧當年猶豫的自己，他想說：「與其面對外面眾多不確定的因素，不如選定一條路，專攻下去。」而他如今的成就，也證明了他當初的選擇並沒有錯，甚至成為他人生最堅實的基石。
從工具開始的修行路：一步步練出穩定與自信
魏大智，則是福爾摩沙製錶學院制度最具說服力的另一個見證者。
最初會接觸鐘錶維修，是因為朋友家經營私人錶店，當時就對這一行產生濃厚興趣。後來在思考職涯時，他決定投遞履歷參加寶島鐘錶的培訓，正式展開這條技術職人的道路，也把興趣轉化為長遠職志。
對他來說，最有挑戰也印象最深刻的，是訓練初期的「手工磨製修錶工具」。
鑷子、螺絲起子，每一個角度都得靠手感慢慢磨出來。
「這需要非常多的耐心與手部精細操控，但也對後來的修錶產生很大幫助」
魏大智肯定地說。
這樣的磨練，更為後來處理實際維修任務打下了穩固基礎。
剛開始實作時，他也經歷過懷疑自己的階段。常常用壞零件，甚至懷疑自己是不是沒有天分。
「但還好有前輩們的鼓勵，加上自己真心想學一門技術，才慢慢撐過那段低潮。」對他而言，熬過初期的不確定，才算真正踏過職人世界的門檻。身為新生代鐘錶職人的他，目前已晉升為主任，他不僅指導學徒，也不斷思考如何把這門技術帶向更遠的未來。
他說：「修錶這門技術，只要肯下苦心，就會穩定，也會慢慢累積成果回饋給自己。」這不只是養家餬口的技能，更是一份能被認可與信任的價值。
他最想傳給下一代的，不只是手藝，還有一種「對事物的耐心與勇氣」。「哪怕未來不一定繼續走修錶這條路，這兩樣特質也一定會對人生有幫助，因為那是成就每一件事的底氣。」
留住時間，也守住記憶：讓老技藝活出新意義
在這個什麼都講求效率與即時的時代，鐘錶早已不只是看時間的工具。它可能是一段旅程的起點、一份祝福的見證，或是一段情感的延續。而鐘錶技師的角色，也不再只是修理機芯，更像是一位「記憶的守護者」，透過一雙手，讓一件具有實用價值的珍藏品，得以延續它的價值與故事。
對寶島鐘錶來說，這份工作不只是維修，而是責任；不只是手藝，更是一種文化的延續。透過福爾摩沙製錶學院的專業培育，以及師傅對學徒的傳承制度，他們讓這門傳統技藝，不但沒有被時代淘汰，反而活出了新的生命力。這一點，從學院臉書招生貼文下方湧入的留言與數百則詢問可見一斑，依然有許多人對這門手藝充滿興趣與期待。
在這裡，每一位學徒都知道，自己不是在「學一份老行業」，而是在建造一項可以累積、可以傳承、也值得被尊重的專業。「若你也對工藝、專業與傳承有熱情，福爾摩沙製錶學院，正等著你加入。」
[joblist_plugin title='【寶島鐘錶】最新職缺馬上看！' url='https://www.104.com.tw/company/1nuhd3s#info06' amount='5']
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
從科學實驗操作到產業應用——新竹高工化工科的專業養成現場
讀化工科，是每天待在實驗室做實驗嗎？需要很會化學，才能讀化工科嗎？高中三年裡，學生究竟會學到哪些專業能力？未來又有哪些升學與職涯方向？這一次，我們走進新竹高工化工科，透過戴曉玫老師與高三學生的分享，看見化工科從基礎化學、實驗操作到產業應用的學習歷程，也重新認識技職教育裡那些關於細心、耐心與精準的訓練。
化工科和想像中的不一樣：學生進入後才發現的事
「我原本以為進來之後，會一直做化學實驗，但後來發現不是只有化學。」高三的彭同學談起三年前填志願時的想像，語氣裡帶著一點笑意。真正開始上課後，他才發現，化工科除了實驗，還需要面對大量計算、物理概念與反覆驗證的實作訓練。
「後來發現物理跟計算其實更多。」高三的蔡同學則提到，因為家人建議，加上國中時自然科成績不錯，他選擇進入新竹高工化工科。但真正開始上課後，他才慢慢理解，化工其實不是單純「做實驗」，而是一門需要細心、邏輯與耐心的專業。這樣的學習跟想像的落差，或許是許多剛進入化工科的學生們都會遇到的情況。
新竹高工創校於民國三十三年，化工科是校內歷史最悠久的科別之一。多年來始終維持每年級單班制，也延續著重視扎實訓練的教學傳統。從高一開始，學生便要同時面對專業理論與實作課程。
圖：新竹高工化工館實拍
從高一到高三：化工科的課程與實作日常
高一時，學生會學習普通化學、有機化學與普通化學實習；到了高二，則進一步接觸分析化學、基礎化工與化工裝置等專業科目，同時搭配分析化學實習與有機化學實習。高三則進入儀器分析、工業分析等更貼近產業現場的內容。
任教多年的戴曉玫老師表示，化工科和一般高中最大的不同，在於學生很早就需要進入實驗室操作。「我們的實習課三年都有，高二之後的實作會更多。」在戴曉玫老師眼中，化工科最重要的能力，並不只是考試成績，而是學生能否建立「精準」與「細心」的習慣。
圖：學生於實驗課進行實作
「因為化工實驗裡，一個小地方錯了，最後結果就可能完全不一樣。」彭同學與蔡同學都提到，印象最深刻的實驗是『維他命C檢定』。這項實驗需要反覆滴定、觀察顏色變化，並精準控制藥劑比例。
「最難的是顏色判斷。」蔡同學說。有時候只差一點點，整份結果就會失敗。
而彭同學則認為，真正困難的，是失敗之後如何重新找出原因。「我會先冷靜下來，再重新回想每一個步驟，思考到底是哪裡出了問題。」一次次反覆操作、檢查的過程，也慢慢成為化工科學生的日常。
戴老師觀察，現在許多學生習慣快速接收資訊，但化工科其實很需要長時間思考與閱讀理解能力。「現在很多題目，不是背公式就好，而是要看得懂題目，再去分析問題。」因此，除了數理能力外，耐心與穩定度，往往才是學生能否適應化工科的重要關鍵。
技職教育裡的重要能力：細心、耐心與安全意識
在所有能力之中，「安全意識」是老師最重視的一件事。從學生第一次進入實習工廠開始，老師便會反覆進行安全教育，包括工作服規範、藥品操作、器材使用與廢液處理等。
圖：新竹高工化工科教室環境照
「很多事情平常沒發生時，會覺得沒什麼，但真的出事就來不及了。」戴老師說，她接著提到，曾有學生在實驗後，不小心碰到尚未冷卻的器材而燙傷，也因此更加重視實驗服與長褲等安全規範。
除了課程與實驗，新竹高工化工科每年也會培訓學生參加全國工科技藝競賽。學生從高二開始接受長時間訓練，不只需要反覆練習實驗操作，也必須培養高度專注力與抗壓性。
戴老師觀察，很多學生其實不是不會，而是容易因為急躁而出錯。「化工很需要耐心，你可以大膽嘗試，但一定要細心。」而這樣的訓練，也讓學生慢慢理解，化工學的不只是化學知識，還包括分析問題與修正錯誤的能力。
從半導體到食品產業：化工科的未來出路
彭同學表示，自己未來希望朝材料研發或製程優化方向發展；「我比較想往食品方向看看。」蔡同學則對食品相關領域更有興趣。事實上，化工背景的出路相當廣泛。從半導體材料、電子化學、生技醫藥，到食品檢驗、環境工程與材料研發，都與化工專業有關。
不過戴老師也坦言，「如果真的很排斥數學、理化，或不喜歡細心操作，會讀得比較辛苦。」但她也認為，正因為化工科的訓練過程扎實，學生在三年裡學到的，不只是課本上的知識。
「他們其實是在學習怎麼解決問題、怎麼面對失敗，還有怎麼對自己的操作負責。」或許，這也是技職教育迷人的地方，它讓孩子在一次次實作與修正中，慢慢找到自己的方向，也理解什麼叫做真正的專業。
或許對許多人來說，化工不是第一時間會想到的科系，但走進新竹高工化工科後會發現，它其實與生活及產業息息相關。從半導體、材料、生技到食品與環境工程，只要與化學應用有關的領域，都能看見化工人才的身影。化工科的升學方向也相當多元，包含化學工程、應用化學、食品科學與環境工程等相關科系，而這三年的專業訓練，也成為學生未來銜接升學、產業與職涯的重要基礎。
開箱化工科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
「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：
序號證照證照介紹發照單位1DP-203 Azure資料工程師技術師身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠將各種結構化、非結構化和串流資料系統中的資料，整合...＜詳情＞Microsoft2Google專業資料工程師認證專業資料工程師透過收集、轉換和發布資料來實現以資料所驅動的決策。資料工程師應該能夠設計、建置、操作...＜詳情＞Google3SSE 大數據國際認證隨著有關大數據的程式語言、運算平台、基礎理論，以及虛擬化、容器化的技術成熟...＜詳情＞Silicon Stone Education4AWS認證的數據庫-專業級認證報考資格：1.接觸資料庫技術至少 5 年、2.實際使用 AWS 至少 2 年...＜詳情＞Amazon Web Services5台灣風險數據分析師除了相關法遵外，應具備在風險數據分析、質量方法運用、風險預測建模等高階專業...＜詳情＞社團法人台灣風險管理協會更多數據相關證照＜前往＞
【數據／資料工程師】職場再進修課程推薦：
課程名稱課程介紹【真人直播】零基礎Python數據分析與即時看板實作在這堂課程中，我們將帶你從學習基礎 Python 出發，了解各種常見資料檔案格式與編碼，透過 Python 進行資料表單或檔案的自動化彙整與分析...＜課程介紹＞GA4+GTM網站數據分析實戰課專業的教學設計，以第一線網站數據分析工作者角度，剖析 GA4 四大要領，從觀念的理解到上手實作，提升你的數據分析能力。…＜課程介紹＞成為數據分析師的第一把鑰匙：用Python實作三個資料分析專案以非工科生成功轉為數據分析師的經驗、第一線職場實戰角度出發，來設計這門課程，適合零基礎、初入門、想轉職作數據分析師的你!…＜課程介紹＞零基礎成為Python金融數據分析師｜金融資訊爬蟲X視覺化應用課程單元從 Python 程式基礎開始，包含變數、資料型態、流程控制、函式、例外處理等 金融主題的網路爬蟲程式教學，製作Python爬蟲工具…＜課程介紹＞更多數據相關課程＜前往＞
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']
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。
開箱土木科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
桃園捷運徵「維修技術員」，有技術士證照免筆試！起薪3.8萬，績效獎金最高4.4個月
桃園捷運綠線預計明年底開通營運，因此招募「維修類技術員」，如具相關專業證照者通過資料審查後可免筆試，正式錄用者薪資約新台幣3萬8300元、各項獎金合計全年最高可達4.4個月。本次報名自即日起至114年11月14日止，資格審查通過者將另行通知口試，預計12月起依用人需求陸續進用，《104職場力》為您整理相關資訊，歡迎參考！
文／104職場力
桃園捷運公司公告：因應桃園捷運綠線預計於115年底開通營運，強化系統維護能量與人力儲備，因此即日起公開招募「維修類技術員」。凡具相關專業技術士證照者，通過資料審查後可免筆試直接參加口試，正式錄用者薪資約新台幣3萬8300元、各項獎金合計全年最高可達4.4個月。本次報名自即日起至114年11月14日止。
誠摯邀請具備技術專長、熱愛交通運輸事業的人才加入桃捷團隊，共同打造更安全、可靠的捷運服務。
招募說明及履歷表、自傳下載專區詳見桃園捷運公司官方網站，《104職場力》為您整理相關資訊。
【桃園捷運公司】「維修類技術員」招募說明及履歷表、自傳下載專區
項目下載連結【招募徵才說明】▶ 點我下載【履歷表】▶ 點我下載【自傳】▶ 點我下載
桃捷說明：本次招募之維修類技術員，共有一般類、軌道類、土木類、資訊類等4大類，主要負責捷運綠線之電聯車、供電、月台門、電扶梯、水電、消防、環控、號誌、通訊、監控等設備的保養與檢修。另有軌道、土木及資訊類別，負責軌道維修、土建設施與行控系統監控等設施維護，錄取人員須配合輪班，以確保捷運系統全天候安全運作。
報名資格為國內外高中（職）以上畢業，並須具備任一專業證照，如工業電子、工業配線、冷凍空調、升降機裝修、消防設備士、堆高機操作、CCNA網路工程師、ISO27001資訊安全主導稽核員等。甄試方式為「證照審查」及「口試」，通過審查者將以電子郵件通知口試時間，口試地點為桃捷公司青埔機廠（桃園市大園區領航北路四段251號）。
桃園捷運公司指出，維修技術員屬公司營運核心職務，不僅具備穩定的公營事業保障，也享有優渥的薪資與福利。新進人員需依勞動契約通過完整試用期後，始完成正式錄用。試用期前90日薪資約為34,600元，通過試用考核後調整至約38,300元；另視營運盈餘發給績效獎金，各項獎金合計全年最高可達4.4個月。公司並提供特別休假補助、團保、年度健康檢查、各類型社團補助及免費員工活動及完整教育訓練制度，協助員工持續成長、穩健發展。
桃園捷運公司特別強調，新進人員入職後將接受完整的捷運專業訓練，包含課堂課、實作課與OJT適應訓練，讓員工能迅速掌握捷運營運維修的關鍵技術。公司同時推動「育才留才」政策，透過專業證照培訓、內部升遷及職涯發展規劃，建立從學習、成長到晉升的培育機制，期望培養出兼具理論與實務能力的捷運專業人才。
桃園捷運「維修類技術員」徵才資訊總整理
應試資格
凡具【相關專業技術士證照】且【國內外高中職以上畢業者】皆可應徵。
專業證照：工業電子、工業配線、冷凍空調、升降機裝修、消防設備士、堆高機操作、CCNA網路工程師、ISO27001資訊安全主導稽核員等等。
工作職缺與內容
一般類(車輛、機電、號誌等)、軌道類、土木類、資訊類
負責捷運系統的保養、檢修等作業
須配合輪班
員工福利
試用期前90日薪資約為34,600元，通過試用考核後調整至約38,300元
營運盈餘發給績效獎金，各項獎金合計全年最高可達4.4個月
特別休假補助、團保、健檢、各類社團補助及免費員工活動
報名日期與甄試方式
即日起至114年11月14日止
甄試方式為「證照審查」及「口試」，資格審查通過者將另行以電子郵件通知口試
錄取報到：預計114年12月起依用人需求陸續進用
另外目前桃園捷運還在104人力銀行招募包括【系統處電子廠-股長】、【設施處電機廠-領班】、【系統處-助理工程師】、【運務處行控中心-副主任】等職務，歡迎參考以下職缺：
[joblist_plugin title='【桃園大眾捷運】最新職缺' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bl5l2' amount='5']
隨著捷運網路擴張及智慧化維運持續推進，尤其捷運綠線即將於115年底開通營運，桃捷公司將不斷強化維修專業人力佈建與充實技術能量，致力打造專業穩定的技術團隊。歡迎具備相關專業技術士證照、願意挑戰公共運輸領域的技術好手加入，一同投入綠線營運準備工作，共同守護城市交通命脈，打造更安全、舒適的捷運環境。
更多【交通運輸】職缺觀點，這裡都有：
【TPASS 2.0即將上路】2025 TPASS通勤月票最新方案｜金額、搭乘範圍、儲值金領取全攻略
交通運輸業注意！工作超時、休息不足，勞動部將聯合勞檢、專案檢查
年輕人不投入 公車人力待開源
從反覆送樣到正式量產：新應材如何讓台灣材料進入半導體製程
文／104人力銀行
本文導覽：
完成作用後會被清除，卻直接影響晶片良率
當海外供應出現缺口，長期準備才有機會被看見
真正的門檻是：重新釐清問題，再調整、再送樣
研發工程師如何把製程問題，轉化成材料配方？
不一定要成為主管，技術也能是一條長期職涯
一項半導體材料從開發、送樣到正式導入產線，往往需要經過一至兩年的驗證期。在取得穩定訂單以前，供應商仍得持續投入研發、試產與送樣成本。
每次測試完成後，迎來的未必是正式採用，也可能是新一輪的配方調整。為了在客戶提出需求時具備供貨能力，產線與廠房甚至必須提前建置，相關成本與風險則由公司先行承擔。
新應材早在2014年便將影像感測器光阻材料導入手機應用；2018年進一步開發半導體特化材料；到了2020年，半導體黃光微影材料成功導入台積電製程。從手機影像感測器到半導體製程，這條路靠的並不是一次命中，而是長達多年的送樣、測試與調整。
完成作用後會被清除，卻直接影響晶片良率
新應材的部分產品屬於半導體製程使用的特用化學材料，在完成清洗、顯影或其他製程作用後便會被清除，不會留在最終晶片中。
晶圓在黃光製程中，會經過塗布、曝光、顯影與清洗等多道程序。塗布完成後，晶圓邊緣可能殘留光阻或其他化學物質，需要透過洗邊劑清除；底部抗反射材料則能降低曝光時的光線反射，讓圖形更精準地形成。
隨著晶片線寬愈來愈小，製程對材料純度、穩定性與一致性的要求也隨之提高。任何微小殘留或材料差異，都可能影響圖形精度與後續製程，進而牽動產品良率。
新應材人資長施春慈如此形容，公司更像半導體製造背後的隱形推手：「我們的產品不一定出現在成品上，卻支撐晶片完成每一次曝光、清洗與堆疊。」
當海外供應出現缺口，長期準備才有機會被看見
過去，許多半導體特用化學材料仰賴美國、日本等海外供應商。對客戶而言，更換一項已使用多年的材料，代表必須重新驗證穩定性與風險，因此不會輕易改變供應來源。
新應材剛從面板材料跨入半導體市場時，也不是立刻就能取得訂單。公司團隊長期拜訪客戶、爭取送樣機會，直到海外材料供應出現問題，客戶需要尋找替代方案，才主動詢問新應材能否提供協助。
團隊接下需求後，立即將客戶遇到的問題帶回研發與製程單位，經過配方調整與測試，最終開發出符合製程需求的材料，也協助改善原有良率。
客戶臨時找上門時，新應材並非從零開始。過去多次送樣、調整配方與測試所累積的資料，讓團隊能在短時間內理解問題，提出可行方案。
對客戶而言，本土供應商的另一項價值，在於回應速度。人資長提到，客戶若在傍晚提出問題，團隊可能隔天一早就得交出初步方案；研發、製程與業務必須立即釐清需求，再依照測試結果持續修正。
距離更近、溝通時間更短，讓台灣材料有機會從緊急備援，逐步成為客戶的長期合作選項。
研發工程師如何把製程問題，轉化成材料配方？
新應材目前主要招募化學、化工與材料背景的人才。隨著公司從面板材料與配方開發，進一步往材料合成發展，具備合成技術與化學配方能力的人才也變得更加重要。
研發工程師的工作，並不是依照固定步驟完成實驗，而是先理解客戶真正遇到的問題：是殘膠無法完全清除、製程穩定度不足，還是下一代產品需要不同的材料特性？
工程師必須將這些問題轉化為實驗設計，再從材料特性、化學反應與測試數據中尋找答案。
製程工程師則負責將實驗室的小量成果，放大成能夠穩定量產的產品。小量實驗成功，不代表放到產線上就能直接複製；當生產規模改變，溫度、混合方式與反應條件都可能跟著變化，而研發與製程則是必須經過反覆調整，直到產品能穩定生產。
由於產品主要應用於黃光製程，部分研發與製程人員會在黃色照明環境中工作，並穿著無塵服。在這樣的工作環境裡，工程師必須對細微差異保持敏感：同一套配方，只要溫度、混合條件或操作順序稍有變化，實驗結果就可能完全不同。
真正的門檻是：重新釐清問題，再調整、再送樣
當求職者的專業條件相近，新應材更在意的是：遇到退樣或實驗失敗時，是否願意釐清問題，與不同部門溝通後，再重新提出方案。
半導體材料很少一次開發成功。即使團隊已經投入大量時間，客戶仍可能認為測試結果不符合需求。這時，工程師必須重新整理問題、修改實驗條件，再送一次樣。
比起從未失敗，公司更重視一個人在面對退樣時，能否繼續尋找原因，而不是把失敗視為工作的終點。
材料要從實驗室走向量產，需要研發、製程、品管與業務共同參與。當材料出現問題，各單位往往必須一起找原因，沒有人能用一句「這不是我的事」，就把問題推回其他部門。
客戶提出的也不一定只是眼前需求，更多時候談的是下一代製程可能出現的問題。工程師仍要持續閱讀論文、研究專利、吸收新技術，提前為尚未發生的挑戰準備答案。
在新應材，「責任感」與「抗壓性」並不是抽象的人格特質，而是當產品被退回後，仍願意回到數據、實驗與溝通現場，重新釐清問題，再調整、再送樣。
不一定要成為主管，技術也能是一條長期職涯
新人加入後，依職務與個人能力不同，通常會有三至六個月的學習期。除了由學長姐帶領，公司也設有線上學習系統，整理各部門累積的技術知識與教學影片，協助新人熟悉產品、製程與工作方法。
新應材採取技術與管理雙軌的職涯發展方式。對喜歡研究材料的人而言，成長不一定等於帶領更多人，也可能是逐步掌握更複雜的配方、合成與製程問題，持續累積專業深度。
擅長溝通、協調與推動專案的人，則可以透過實際專案歷練，逐步朝管理職發展。兩條路徑的差別，不在於哪一條比較高，而在於個人希望將哪一種能力累積得更深。
材料產業的成果不一定能被消費者直接看見，成功往往也來得比較慢。但一個配方上的微小改變，可能協助客戶提升良率；一項通過驗證的產品，也可能讓原本仰賴海外供應的關鍵材料，第一次能在台灣穩定生產。
對願意反覆驗證、喜歡追問細節，也會因為解開一個製程問題而感到興奮的人來說，這份工作的吸引力，或許正是材料最後不會留在晶片上，卻能一路推動晶片走向完成。
免費報名【台積電供應鏈】聯合徵才
歡迎所有求職者踴躍參由台積公司主辦_半導體基礎技術人才博覽會，除了現場與企業面對面媒合交流，還有免費履歷健診及職涯探索，另外出席即獲加碼抽獎資格，手機、耳機等大獎等你來抱回！立即報名⭢https://104ad.pse.is/9g7tpa
想進半導體供應鏈？再看看這些職涯機會：
從傳統化工走向科學公司：李長榮讓不同專業走進半導體材料
整合藏在建築裡的百餘種管線，撐起半導體良率的隱形系統——專訪洋基工程
營造蓋的不是工廠，是半導體起跑的第一秒：麗明營造在高壓工地，養出能扛數十億專案的人才
廣達、緯創徵召量子電腦人才！台灣電子五哥研發落地加速搶人
2026-07-19 經濟日報記者王郁倫 記者吳康瑋攝影 由聯合新聞網授權轉載
電子五哥廣達（2382）、緯創（3231）開徵量子電腦工程師職缺，顯示硬體廠商正從前期探索跨入著手研發，廣達徵召人才鎖定量子電腦系統內部架構設計到外部控制電腦數據讀取專才，而緯創徵才範圍更大，從晶片封測到軟硬體整合全面徵才，兩家兆元大廠布局量子電腦策略似乎正與AI伺服器布局有高度一致性。
台灣科技產業下游開始布局量子科技，緯創跟廣達都開始徵召量子科技人才，其中，緯創設定人數無上限，徵求人才內容從硬體系統線路設計、晶片封裝與量測架構、超低溫實驗平台規劃維運、微波控制器設計與讀取到核心量子裝置實驗，如位元相干時間改良（讓電腦運算更穩定更持久），最後是軟硬體整合改良。
緯創徵召量子人才的廣度極大，也凸顯布局量子電腦技術的企圖心，期望從晶片模組到整體系統都掌握。緯創董事長林憲銘日前接受《經濟日報》提問時表示，對量子電腦技術將是自研與投資雙軌並行。
林憲銘更透露，將購買一座32量子位元的超導量子機器，與AI伺服器進行連線運算測試，未來也不排除爭取IBM 等量子系統代工或關鍵零組件製造商機。故此次大舉開出量子電腦職缺，也顯示其自建量子運算中心下半年將加速啟動。
[joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1']
廣達此次開出1～2位量子人才需求名額，強調需要出差，符合業界觀察廣達常派出工程師到美國量子新創Rigetti Computing總部交流合作消息，廣達此次徵才要求主要包括量子硬體系統設計優化、量子控制線路、控制程式及資料分析工具、執行量子實驗做量子系統較準及參數設定，該部分人才技能偏向後段硬體面。
[joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1']
金寶電子（2312）與國際大廠SEEQC合作室溫電腦控制平台，在電子業下游跑得相當快，下半年第一版本將展開測試，董事長許介立也透露，除超導體新創，目前也廣泛跟其他技術業者合作比方離子阱，目前投資國外新創已有2~3家，未來會持續透過此方案擴大量子電腦布局。
對此，鴻海（2317）董事張慶瑞表示，台灣產業確實開始動起來！他日前曾發言擔心台灣量子人才環境不足，除缺乏產業留才，導致培育的人才畢業後面臨無處可去，只得去台積電（2330）就職或出國就業窘境。
在政府合併AI新十大建設推動方案中，量子技術已被列為三大AI關鍵技術之一，與矽光子及機器人位階相當，政府也從2022～2026年五年內投入80億元打造業合作平台，建立量子國家隊。
張慶瑞日前接受訪問指出，本土培養的量子人才約有150至200人，畢業後卻面臨沒有量子產業可以效力。該問題能否隨廣達、緯創及工研院都開出量子人才職缺而獲得解決將是未來可關注重點。
[joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
數位內容將課稅 科技業警鈴大響
2026-03-10 經濟日報記者陳昱翔報導 由聯合新聞網授權轉載
由世界貿易組織（WTO）發起的「電子傳輸關稅暫停措施」將在3月底自動失效，包括軟體、遊戲、數位影音、電子書等數位內容恐遭全面性課稅，科技業警鈴大響。
工廠高度自動化與先進技術需要眾多軟體協助，一旦遭課新稅，企業成本將大幅增高；一般民眾也會受衝擊，未來線上看影片、聽音樂、玩線上遊戲或博弈等「小確幸」，甚至下載App應用軟體，只要透過跨境下載的方式取得數位內容也恐變貴，進而壓抑硬體消費，最後受害的還是科技廠。
延伸閱讀：台美關稅談判總結：對等關稅15%不疊加、半導體及衍生品關稅最優惠待遇｜關稅風暴衝擊總整理
業界直言，川普關稅已讓全球企業忙得團團轉，如今中東戰火延燒導致油價狂飆，通膨壓力再起，又要面臨數位內容全面性課稅壓力，一旦確定「電子傳輸關稅暫停措施」失效，等於「又要被再扒一層皮」，讓人吃不消。
「電子傳輸關稅暫停措施」源於WTO在1998年電子商務宣言中開始實施的一項國際貿易政策，當時各會員國暫時承諾不對「透過網路跨境傳輸的數位產品」課徵關稅，並且沿用至今。
電子傳輸關稅暫停措施概要
源起WTO於1998年發起，當時各會員國暫時承諾不對「透過網路跨境傳播的數位產品」課徵關稅，並沿用至今效力電子書、軟體、遊戲、應用程式或串流影音等數位內容跨國運輸時，不用課徵關稅近況2026年3月31日面臨「自動失效」影響相關暫停措施若失效，數位內容貿易將從「無國界」轉變為「數位海關」模式，增加企業營運成本與個人消費成本，業界評估，電子書、遊戲業將首當其衝。後續觀察重點3月底在喀麥隆舉行的「MC14」會議
然而，2024年舉行的WTO第13屆部長會議（MC13）中，各國達成將暫停令延長至2026年3月31日，或下一屆部長會議（MC14）召開為止的共識，但也首次明確記載暫停令將在該日期「自動失效」，與以往「到期後再談判續約」的模糊空間不同，帶有強烈的「終局」意味。
換言之，「電子傳輸關稅暫停措施」今年4月起就面臨失效，數位內容貿易將從「無國界」轉變為「數位海關」模式，影響極大。
業界分析，「電子傳輸關稅暫停措施」一旦失效，各國將可以針對電子書、軟體、遊戲、應用程式或者串流影音內容進行課稅。此舉對企業端而言，勢必將大幅增加營運成本，尤其需要大幅仰賴軟體開發、生產，甚至是辦公室內操作的軟體都面臨遭課稅；對消費端來說，各種上述應用產品的價格都可能上漲。
現階段下一個關鍵時間點是3月底即將在喀麥隆舉行的MC14會議，屆時會議將決定「電子傳輸關稅暫停措施」是否落日，目前多數會員國尚未表態立場。
不過，以軟體設計聞名的印度已率先反對延長「電子傳輸免關稅」暫停期，認為這導致開發中國家損失關稅收入。業界說明，若將來「電子傳輸關稅暫停措施」失效，台灣設在印度的研發中心或者營運中心，其所購買的各類辦公室軟體都可能會面臨漲價，進而增加研發成本，而價格更高昂的半導體測試軟體也會進一步漲價，當地民眾甚至看Netflix都會變貴。
業界認為，「電子傳輸關稅暫停措施」後續動態估計MC14會議後就會明朗，此刻企業必須嚴密觀察MC14會議發展，同時仔細計算若該措施失效後會增加多少營運成本，若負擔過重，可能必須要考慮縮減海外規模或轉向其他沒有課稅的國家，藉此降低營運成本。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
從精算帳戶到科技理財──鳳山商工會計事務科：翻轉傳統會計，打造新金融時代的數據職人
隨著數位工具與金融科技的普及，傳統會計已迎來轉型。鳳山商工會計事務科不再只是培育傳統記帳員，而是透過數位工具與財務思維的整合，將課程升級，培養學生兼具數據分析與科技理財的專業。學生從最基礎的帳務基本功出發，逐步學習大數據財報分析與科技理財，在數字與雲端會計系統之間，開創出新的金融職涯藍圖。
翻轉AI取代危機：從扎根帳簿學起建立商業核心邏輯
「會計事務科最核心的優勢，就在於它的『不可替代性』。」鳳山商工會計事務科陳瑩如主任明確指出。面對AI發展是否會取代會計的疑慮，主任抱持全然不同的看法。她強調，不論科技如何發展，任何公司都需要記帳、產出報表與報稅，會計是與法規緊密相連的硬需求。雖然業界的人工記帳已完全被會計資訊系統取代，但學生仍必須從最基礎的帳簿學起，唯有親自走過記帳、分錄、編製報表的流程，才能真正理解交易背後的邏輯。
因此，鳳山商工會計事務科在課程設計上，是將傳統的帳務能力與現代數位資訊、財金理財相結合。相較於其他商管科系，會計科培育出的學生具備更為穩定、細心的特質。
圖：學生於會計資訊課程進行上機實作
三年循序漸進：從丙級扎根到進階挑戰乙級檢定
在鳳山商工會計事務科，學習成果不只體現在課堂聽講，更落實在具體的證照考取與技能檢定中。學校規劃了一套循序漸進的證照地圖，協助學生在三年內建立扎實的硬實力。
高一時，學生會先從基礎的「會計資訊丙級」、「門市服務丙級」、「電腦軟體應用丙級」開始扎根，並搭配商教會舉辦的會計能力測驗三級。主任分享，輔導考證能為孩子建立短期的目標與成就感；當看到原本上課缺乏動力的學生，在準備證照時眼神變得全然不同，這種轉變令人感到欣慰。
到了高二、高三，學生則會進階挑戰更高難度的「電腦軟體應用乙級」檢定，關。此外，針對表現優異且有學習動機的學生，科內也會安排學生挑戰「會計資訊乙級」證照，提升專業素養與能力。
做中學的產學鏈結：從商業專題研究到擔任國稅局志工
隨著 108 課綱的推進，「專題製作」成為高二學生最重要的核心課程。鳳山商工會計事務科要求學生必須主動整合所學，從無到有地完成一項縮小版的商業研究或行銷企劃報告。
陳瑩如主任透露，學生的專題主題主要分為兩大類。最大宗的是「行銷類」；另一類則是「會計財經類」，這類專題需要學生實際去翻閱上市櫃公司的財務報告，深入分析其歷年財報，並透過 SWOT 分析與多元行銷策略，預測並推演出該企業未來的商業經營模式。
圖：鳳山商工林建宏校長參與學生專題發表
為了不讓學習淪為紙上談兵，科內設計了豐富的校外體驗。高一時，安排零售業參訪以對應「商業概論」課程，讓學生看懂「B2C」的真實運作；高二則與證券業合作，帶領學生實際走進營業所，讓他們探索未來的工作進路。到了高三，全體學生更會前往國稅局擔任志工，親自站在第一線幫民眾辦理所得稅申報。這種與業界接軌的實務訓練，不僅訓練了學生的溝通表達與團隊合作，更深化了會計人最核心的「誠實與負責」的職業道德。
圖：鳳山商工學生於國稅局擔任志工
多元進路與特質媒合：找到屬於自己的發光舞台
「讀會計事務科，未來的升學與就業出路非常寬廣。」主任坦承地表示。有將近九成的畢業生選擇繼續升學，多數就近就高雄科技大學、屏東大學與屏東科技大學…等，科系則涵蓋財金系、會計系與企管系…。更有一部分學生選擇進入會計師事務所或零售業，甚至結合政府的「青年就業領航計畫」，除事務所每月的薪水外，還能額外獲得政府一萬元的津貼，並在未來繼續一邊工作、一邊在國立大學研究所深造。
學長姐的真心推薦：課堂中摸索自我，定錨清晰職涯
目前就讀高三的曾同學與葉同學，在回顧三年的學習生涯時，眼神中充滿了自信。曾同學分享，自己最喜歡「個人財務規劃」課程，因為這堂課教導了如何記帳、管理資金…等，是非常實用的技能。葉同學則對「金融與證券投資」印象最深刻，在課程中她從一個完全不懂股票的外行，到學會看 K 線圖、分辨紅綠盤（紅漲綠跌），並利用模擬系統進行股市虛擬交易，非常有成就感。
即將畢業的她們，已為自己定下了清晰的目標。曾同學將繼續攻讀財金領域，未來朝穩定的記帳士或會計師邁進；而葉同學則立志跨域挑戰屏東科技大學的社會工作學系，希望將會計的理性邏輯與社工的感性關懷相結合。
數學不好不打緊，肯學、肯努力，就能培養實力
許多家長和國中生常誤以為「數學不好就不能讀會計科」，主任特別對此澄清：「會計使用的其實是計算機，只要會簡單的加減乘除四則運算即可，它考驗的是『邏輯』而非高深的數學。只要你進得來、坐得下、不排斥唸書，這裡都能把你教會。」
在鳳山商工會計事務科的三年間， 這群學生在細節中鍛鍊判斷力，在科技理財的碰撞中摸索自我。他們漸漸掌握未來方向，準備在多變的環境中展現跨域競爭力。
開箱會計事務科學習日常！更多科系探索，歡迎追蹤104高職生IG
在 Instagram 查看這則貼文 104高職生（@104v.hs）分享的貼文
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！