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資安稽核

資安稽核是檢查企業資訊安全制度與措施是否符合規範,確保資料不被未授權存取或外洩。透過評估系統漏洞、風險控管及合規性,協助企業發現安全缺口並提出改善建議,有助降低資安事件發生機率,保障公司資產與客戶資訊安全。在數位化時代,這項技能對企業維護信譽及符合法律要求非常關鍵。

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從實務出發-企業網路安全建置與技術展示| 資安線上課程
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【2026/11/16開班】ISO/IEC 42001:2023 人工智慧管理系統主導稽核員課程
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資通安全管理法:各單位因應之道
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EC-Council CEH駭客技術專家認證課程
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【2026/11/9開班】國際網路資安認證課程 CompTIA Security+
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物聯網資訊安全實務|本課程為線上課
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2025資訊長前瞻報告:平衡資安威脅與AI創新是企業成長關鍵

各國企業領導者為了從競爭激烈、變化快速的商業環境中脫穎而出,都竭盡全力尋找方法應對及解決。為深入了解全球科技業高層─特別是資訊長(CIO)在當前職場中的職責、挑戰和優先事項,《Experis 2025 CIO Outlook Study》針對全球1,393位科技領導者進行調查,結果顯示:企業必須在日益嚴峻的網路安全威脅和持續升起的AI創新浪潮之間找到微妙平衡,才能在未來的商業競爭中穩住腳步。 文/《104職場力》 本文導覽 網路安全是最大隱憂AI創新是驅動企業成長的雙面刃成功轉型的關鍵要素:人才與協作建立防護體系、培養人才是成功之道 網路安全是最大隱憂 隨著2024年網路犯罪的總成本將達到9.5兆美元,報告指出,網路安全成為全球科技領導者最關心的議題,有高達41%的CIO表示這是他們最大的焦慮源。因為企業面臨的挑戰不再僅是技術問題,而是牽涉到聲譽、營運乃至於生存。 調查還顯示,77%的企業計畫在2025年增加網路安全預算,這充分顯現企業對網路風險的重視。不過僅提高相關預算還不夠,報告強調,企業在面對網路威脅時缺乏統一的應對協議,員工對新安全技術的接受度也不高。 這代表企業不僅需要投入更多資源在安全技術上,還必須加強全員的資安意識、培養具備足夠技能的人才,並確保風險管理策略與網路安全防護之間的協調與平衡。 AI創新是驅動企業成長的雙面刃 在持續關注網路安全的同時,人工智慧的浪潮也正席捲各行各業。該報告也指出,AI將成為2025年技術投資的3大重點之一,其中67%的企業計畫增強對AI的投入,因為科技領導者普遍認為AI有助於提高日常生產力。 雖然策略上選擇增強投入,但CIO們對AI的態度逐漸趨向務實,從數據來看,僅有13%的參與者認為「提供AI解決方案是CIO最重要的任務」;多數受訪者認為AI仍處於初步階段,需進一步完善;另有33%的人表示,AI對企業的實際影響仍不清晰。 這樣的謹慎態度說明企業在接受AI創新時,除了重視其潛在價值,也同樣認知到限制。報告後續更提到,企業的關注應放在「如何將整體技術基礎建設與AI相結合,以便更好支持業務需求並實現快速的投資回報」。 延伸閱讀:AI時代主管四大考驗:「AI員工」效率高但有時不受控,如何管理人機協作? 成功轉型的關鍵要素:人才與協作 在面對網路安全威脅和AI創新的雙重挑戰時,人才短缺的問題就越發凸顯。調查發現,全球76%的IT雇主表示「難以找到所需的技術人才」,傳統大學教育也很難跟上瞬息萬變的技術需求;更糟的是,只有28%的企業會定期為IT人員提供最新技術的培訓。 為了解決人才問題,企業需要採取創新的策略,例如與人力資源部門緊密合作、開發多樣的招募管道,並考慮廣納那些有潛力且願意學習的非傳統IT人才。此外,企業還應重新設計IT職位,在其中融入AI相關技能,並提供硬技能和軟技能等全方面的培訓。 報告強調,許多CIO面臨的挑戰並非單一技術難題,還涉及跨部門合作。CIO普遍認為,與運營長(COO)的關係是企業未來成功的重要關鍵,但超過一半的IT領導者卻認為,高層管理團隊對CIO的角色缺乏足夠了解。因此,CIO需要更積極地與其他部門建立信任和合作,明確傳達IT的價值,並爭取重要利益相關者的支持。 延伸閱讀:企業人才培訓重點:把人才當作「人財」訓練專業能力 建立防護體系、培養人才是成功之道 《Experis 2025 CIO Outlook Study》結論點出:在日益複雜的網路安全環境和迅速發展的AI技術面前,企業不能再孤軍奮戰,要取得成功,關鍵在於建立高度韌性的安全防護體系,以務實的態度擁抱AI創新,並積極投資於人才培養與跨部門合作。只有那些能夠在網路安全和AI創新之間找到最佳平衡,並有效整合技術、人才和合作的企業,才能在2025年及未來的商業競爭中持續成長,贏得未來。報告中提出的行動建議,例如將網路安全視為全公司的議題、對AI保持實際期待,以及加強與人力資源部門的合作等,都指引著企業未來的方向,眼下正是企業重審技術戰略、積極應對挑戰、掌握機遇的關鍵時刻。 若企業希望在強化資安的同時優化人資管理流程,避免人事資料被盜取,選擇資安有保障的數位人資系統是企業提升資安韌性與管理效率的關鍵!104 HR Max人資系統通過 ISO 27001、BS 10012、ISO 29100及行動應用APP MAS標章等多重資安管理認證,並設有多層級權限控管、資料加密機制,以及定期弱點掃描等,協助企業安心進行人事、薪資等機密資料管理,讓內部系統風險與營運效率都能兼顧。👉了解更多【104 HR Max】介紹:https://104ha.com/1VReQ 延伸閱讀: 「生成式AI」將成新寵兒?公司導入前請先想好3件事:你是真的需要,還是跟風? 企業如何吸引與招募不同世代人才 企業轉型,為何7成都失敗?管理名師李吉仁:人才出問題,最大元凶是績效評估
【104職場力】・AI

精選 推薦 : 豈止證照而已!跨域知識大串聯,打造屬於自己的能力系統

這段Podcast 是專訪Nabi iPAS 證照講師 陳正健(CCChen)如何透過經濟部 iPAS 產業人才能力鑑定,成功建立跨領域的專業系統。他至今已累積取得涵蓋 AI 應用、淨零碳規劃、智慧生產、食品保穫及品牌企劃等五大領域共 14 張證照。 CCChen強調,證照不應僅是孤立的紙本證明,而是應將所學知識與工作實務及數位工具深度結合,以提升解決複雜問題的職場競爭力。他分享了運用 AI 工具輔助學習與時間管理的策略,並以此帶動家人參與,展現出自主學習的正面能量。 他鼓勵專業人士打破學科框架,藉由跨域考證建構個人能力地圖,從而因應智慧化與永續轉型的產業趨勢。這些內容不僅記錄了他的轉型歷程,也為求職者與企業提供了關於人才培育及職涯成長的實務參考。 歡迎收聽▼ https://youtu.be/bUZXvx9eZk0?si=6a4q234WUnAABWiQ CCChen 老師課程 : 【直播課程+限時回放】iPAS AI應用規劃師(初級)- 第三梯考前衝刺班|8/5(三)20:00–21:30 線上直播講座|104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/4f6e498b-dee3-4fab-935d-64c781840c9c 【2026年-考試筆記(V1版本)】iPAS AI應用規劃師初級|全科攻略x考點精華x擬真題庫|104學習 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/07779700-a980-43d2-8b34-bae808edea61 iPAS AI應用規劃師【中級】衝刺班|命題精析 × 實戰解題 × AI刷題​|104獨家iPAS AI考證衝刺 https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/3987ebea-3686-4f67-a292-c46c3cc2128e
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噓~這個不能說!職場調查的「保密原則」與「透明度」平衡難題何解?

當我們討論職場中的「保密性」或「保密原則」時,通常是著重在員工對公司的保密責任,例如要求職員保護公司機密資訊,不得隨意洩露營運政策、商業模式等重要訊息。但你知道嗎?企業在處理內部投訴或職場爭議時,也必須遵守保密原則,尤其是涉及法律的案件更要格外小心。 文/《104職場力》 本文導覽 職場調查的保密性有多重要?走漏風聲當心全盤皆輸!為何職場調查要神神秘秘?說要保密,公司卻主動放消息?企業講究透明度的原因明明保密是最直接且最省力的方式,為什麼企業要背道而馳?矛盾對決!保密原則和透明度如何平衡?身為處理單位,HR們的難言之隱7個平衡保密性和透明度的策略 職場調查的保密性有多重要?走漏風聲當心全盤皆輸! 職場調查(Workplace Investigations)是指企業或組織對「涉及員工之間的糾紛、不當行為、違規行為或其他職場問題」進行系統性的調查和分析。例如:性騷擾投訴、歧視投訴、欺凌或霸凌、盜竊或不當行為,以及其他違反公司政策規定的案件。 這些職場調查通常由公司內部的專業人員或聘請外部專家執行,目的是為了確定事實、解決問題、維護企業和員工的權益。 為何職場調查要神神秘秘? 跟法律案件調查偵查不公開一樣,職場調查的保密性其實有多重考量: 保護相關人隱私 參與調查的員工,無論是投訴人、證人還是調查對象,一定都希望得到一定程度的隱私保護。畢竟如果被發現自已是當事人或「報馬仔」,可能會導致內部尷尬、聲譽損害或人際關係緊張,甚至吹哨者還可能被報復或無法保住飯碗,對企業而言也是一種損失。 得到真相 除了吹哨者,保密性同樣也是要保護關鍵證人或其他線索的提供者,只有當確認個人細節和陳述能獲得保密,才能營造安全的環境,讓協助調查的同仁願意參與過程並誠實以告。 維護調查的完整性 調查最怕打草驚蛇,如果未保密,過程中便走漏風聲,可能會影響證人的記憶、關鍵人的立場或讓加害者有提前破壞關鍵證據、想好應對說法等機會。因此保密有助於保持調查公正,並確保所有參與方提供真實、未經操縱或修改的陳述。 法律明文規定 在某些情況下,企業保密的原因很簡單,就是法律要求!特別是性騷擾、霸凌等申訴案,都有法律明文規定,要求企業應負保密義務。 正因為職場案件調查牽一髮動全身,若保密出現漏洞,不僅可能對當事人的聲譽和隱私構成威脅,還可能打壞整個團隊合作的氛圍和信任,公司也會需要承擔法律、財務和聲譽損失的風險。因此,保密是避免導致全盤皆輸的關鍵。 說要保密,公司卻主動放消息?企業講究透明度的原因 雖然所有人都知道保密的重要性,但人的天性就是好奇、想了解後續發展。你可能也遇過,當公司內部發生特殊事件時,同仁之間會私下交換情報,甚至會有同事到處打聽、傳播,最後變成眾說紛紜;而部分相關人比起完全保密,更傾向能一直追蹤案件進度;甚至有時候企業也會主動釋出一些消息,增加內部的透明度…… 明明保密是最直接且最省力的方式,為什麼企業要背道而馳? 其實透明度是一種管理方式!有以下4個好處: 建立員工對企業的信任 員工需要相信他們關切的事項有被公司認真對待、公平處理。適當透漏調查過程及結果可以讓員工放心,相信公司會重視他們的意見,並採取客觀、不偏袒的處理方式。 鼓勵參與、提升反映管道的價值 當員工發現反映真的有用時,溝通管道自然而然就建立起來。適度的資訊透明會讓員工感覺自己是公司決策/改進的一部分,因而更願意分享,對HR和雇主來說,不僅能排除不良的人員與風氣,也更能貼近內部真實狀況。 有利於培養組織文化 針對案件調查,企業最終若落實獎懲相關人員、還當事人一個公道或事實,員工會知道「公司玩真的」,之後不管企業要推行何種文化(例如誠實、正直),都會更有說服力,員工乖乖遵守的意願也會提升。 扼殺謠言、猜測和恐慌 如果事件完全沒人知情,相關人等又少,那麼完全保密沒什麼問題;最怕的是大家都在關注卻無從得知結局,這時候可能會出現捕風捉影的情況。員工可能會自行詮釋上級的行為反應, 一個人一種版本,最後的下場就是越傳越誇張,間接影響相關人的聲譽,也會引發不安。不過一旦有「內部正式發布的消息」,某種程度上有助於控制情勢,雖然無法完全根除大家的臆測,但至少不會讓傷害無邊際擴散。 這便是保持透明度對於管理的幾種益處。從前面的保密重要性到本段的透明度益處,都在「理論」階段,接下來我們來討論實際面的處理方式。 矛盾對決!保密原則和透明度如何平衡? 當事件發生,真的需要進行職場調查時,HR或處理人員實務上會面對哪些困難和挑戰? 身為處理單位,HR們的難言之隱 第一名絕對是要同時保持機密性和透明度:尺度怎麼抓才不算洩密,或被大家推敲出來?講太少有講又跟沒講一樣,真的好難。 法規的了解與實務應用:雖然法規明擺在那裡,但每個事件狀況不同,如何應用才不會不小心觸法,這對是令人頭疼的其中一個選項。 處理時間有限的壓力:調查要保持低調,但如果涉及人員多,光是蒐集資訊就要老半天,集結大家開會協調、決策也勞心勞力,如果還有上層或法規的期限壓力,其實相當高壓。 上層處理態度不一致:如果有統一作法還不至於糾結,最怕A高層想多開放點資訊、B高層不想,員工對透明度的期待值還跟管理職不同,把HR們夾在中間裡外不是人。 相關人的後續行動:主線還沒處理完,當事人就急著開分支?有時候主事件後續會衍生更多風波,根本防不勝防。 大量的機制、計畫要安排:就算沒有節外生枝,HR通常也會需要根據調查結果制定適當的後續行動計劃,確保問題得到解決並預防未來類似問題再度發生。 7個平衡保密性和透明度的策略 HR們想必覺得自己處理這類案件時像走鋼索,老是提心吊膽的,不過想讓事件和平落幕,不妨參考以下這7點建議: 1. 處理前,先溝通當事人明確的期望 在調查開始前,與所有相關人等討論保密與透明度的期望值,一方面解釋保密的重要性,並統整可分享和不可分享的資訊。先把話說清楚,降低期望不一或過度透露的風險。 2. 確保調查流程清晰、照著規矩來 制定一個正式、一致的調查流程,或參考專家處理的SOP,先了解組織該如何處理調查,包含將採取哪些步驟、需要找誰參與其中,把範圍羅列出來,減少不必要的約談就多一分保密度。 3. 定期向投訴人和相關方更新資訊 透明度並不意味著提供每個細節,當事人在意的是有沒有進行?進行到什麼程度?結果是什麼?那就提供相關訊息,例如:目前已經進入調查階段、正在討論分析、結果是投訴成立……等,對外也可以比照相同模式辦理。 4. 盡可能保持匿名 除了直接相關人及其直屬主管,為了提升保密性,在跟核心人員以外的對象報告調查進度時,可以採用匿名陳述或使用一般術語。這可以在不透露參與方身分的情況下分享資訊又不踩到紅線。 5. 根據案件類型調整溝通模式 不同性質的案件,保密程度的規範一定有所不同。例如,性騷擾的調查可能需要比針對政策違規或績效問題的調查更嚴格,這部分可以統一對上下級誠實以告,讓大家知道透明度調整的依據是什麼。 7. 培訓相關知識 不論是針對保密原則或是案件後續的宣導,透過培訓讓大家有深切了解,會遠比只是布達來得更有效果。 以上是職場調查保密與透明度的相關資訊,雖然不容易,但為了能幫助企業順利解決管理上的問題,這類規範有其必要性,希望能幫助大家營造出一個健康、公平的工作環境。 參考資料來源:Balancing Confidentiality and Transparency During Workplace Investigations 延伸閱讀 員工涉「性騷擾」屬實,雇主就可以直接合法解僱了嗎? 萬一主管對員工有性騷擾行為,公司要背負什麼法律責任?|法律小教室 如果對我性騷擾的是老闆,還要走完「雇主立即糾正及補救措施」的內部流程嗎?|法律小教室 面對職場性騷擾!公司要有哪些SOP?
【104職場力】・溝通協調

104資訊科技加入「國際資安應變組織FIRST」 台灣首家人力銀行入列

文/104人力銀行 本文目錄(點擊可快速前往) 導入AI  提升資安治理    與國際大廠齊頭並進  資安防護接軌國際標準加入「資安聯合國」 104 與全球科技巨頭並肩聯防導入AI助攻  資安應變速度加倍守護個資不遺餘力 蟬聯永續資安大獎 導入AI  提升資安治理    與國際大廠齊頭並進  資安防護接軌國際標準 104資訊科技資安防禦力再獲國際肯定!104資訊科技宣布加入全球最具權威的資安事件應變組織FIRST(Forum of Incident Response and Security Teams)。不僅是台灣第一家加入該組織的人力銀行,更是國內少見入列的資訊服務業,象徵104資訊科技的資安防禦已與台積電、華碩、聯發科等企業齊頭並進,以國際最高標準守護求職者與徵才企業的資料安全;導入AI輔助技術,威脅分析與事件報告效率提升約25%至50%。 加入「資安聯合國」 104 與全球科技巨頭並肩聯防 FIRST組織被譽為「資安界的聯合國」,成員涵蓋全球科技巨擘與各國政府資安團隊,致力於促進跨國資安事件通報、威脅情資分享與協同應變。加入FIRST的單位,代表本身在資安治理與事件處理流程已符合高度嚴謹的國際標準,目前全世界約有八百多個成員,台灣則有31個單位加入,主要為電子科技與金融領域業者。 加入FIRST組織需通過嚴格審核,包含由兩名現有會員推薦,經過仔細評估與實地訪視,才能成功入會。104資訊科技為加強保護求職者與企業客戶資料,並在面對高強度、跨國型資安威脅時,能具備即時應變能力,2017年即已成立專業的「資安事件應變小組」,持續依循國際標準精進資安流程,並參考國際科技大廠的實務經驗,近日成功通過FIRST審核入會,不僅代表技術能力獲得國際肯定,也再度展現守護資料安全的長期承諾。 導入AI助攻  資安應變速度加倍 104資訊科技除了加入國際組織,也持續強化內部資安數位韌性,全面導入AI輔助技術,此項優化大幅改善資安知識查找與分析效率,協助資安團隊更快速完成威脅分析與事件報告,產出效率提升約25%至50%。 104資安團隊也在內部推出「AI資安小助手」,協助員工即時辨識釣魚郵件與可疑行為,降低因人為疏忽導致的資安風險。除此之外,104的紅隊演練(模擬駭客攻擊)利用AI賦能,不僅大幅縮短工程師的演練時間,更能精準找出公司系統的潛在風險,守護超過千台設備。 守護個資不遺餘力 蟬聯永續資安大獎 放眼全球,人力銀行業者加入FIRST實屬罕見,104資訊科技「資安事件應變小組」強調,對於高度仰賴個資的人力銀行產業而言,成為FIRST成員不僅能實質提升資安能力,也有助於展現在資安的領先位置,「雖然人力銀行加入FIRST的經驗較少,但這反而強化我們的決心。」代表104資訊科技願意以國際最高標準,面對資安風險與責任。 104 資訊科技長年重視資安治理,內部作業嚴格遵循ISO 27001等多項國際資安標準,並設有專責團隊確保系統穩定。憑藉穩健的資安表現,104資訊科技已連續在2022、2023、2025年榮獲 TCSA 台灣企業永續獎「資訊安全領袖獎」,以行動實踐守護個資的承諾,讓廣大求職者與徵才企業能持續安心、安全地使用104的各項服務。 延伸閱讀:104資訊科技榮獲「最佳IT雇主獎」 用AI 深入工作文化
【104職場力】

全球Gmail用戶注意!官方曝紅色警戒「AI詐騙激增」忽略這些事1秒遭駭

2025-02-19 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載 打開郵件都要更加小心!全球Gmail 用戶近期被警告,相當精密的AI 詐騙 手法正在迅速蔓延,駭客 透過AI來偽造郵件、語音訊息甚至影片,試圖竊取個資並全面掌控使用者的帳戶,如果不提高警覺,後果可能「相當嚴重」。 延伸閱讀:誤入「投資群組」險遭詐1500萬!親友如出現「5狀況」恐是詐騙低潮警訊 根據外媒「mirror」報導,在去年5月,美國聯邦調查局(FBI )就發出警告,指出AI技術正被駭客濫用來進行詐騙,造成許多人財務損失、身份遭盜用。FBI舊金山分局表示,駭客正利用AI來製造以假亂真的語音、影片和電子郵件 ,以針對個人和企業進行詐騙,這類手法可能造成嚴重財務損失、聲譽損害,甚至機密資料外洩。 根據資安 公司Malwarebytes的最新報告,這些AI詐騙通常透過以下方式行騙: 偽造官方郵件:駭客透過AI模仿銀行、Gmail官方或其他知名企業的電子郵件格式,誘騙用戶點擊惡意連結或提供登入憑證。 語音詐騙:AI可模仿親友或主管的聲音,要求轉帳或提供機密資訊,讓受害者難以分辨真假。 合成影片:深偽技術(Deepfake )讓駭客能製作逼真的影片,進一步增加詐騙可信度。 那麼究竟如何保護自己?專家提出5點建議,避免遭詐: 提高警覺:對於任何要求提供個資、點擊連結或下載附件的郵件保持懷疑態度。 開啟雙重驗證 (2FA):使駭客即便取得密碼 ,沒有額外驗證仍無法登入帳戶。 使用強密碼管理:避免使用過於簡單的密碼,並定期更換。 驗證可疑訊息:收到可疑語音或影片時,可直接與相關人士聯繫確認真偽。 安裝資安防護軟體:確保裝置上有最新的防毒軟體,攔截潛在威脅。 隨著AI技術的發展,詐騙手法也變得更加狡猾,Gmail用戶務必提高警覺,才能避免成為駭客的下一個目標。
【104職場力】・資訊安全

ChatGPT職場提示詞懶人包!OpenAI官方「Prompt Packs」,寫信、溝通、決策,不同工作角色都能用

用ChatGPT等生成式AI,該怎麼問才能得到高品質回答?不知從何問起,或許可以參考OpenAI推出的「Prompt Packs」(提示詞懶人包),這套免費資源提供專為各種職場角色設計的提示詞範本,本文整理相關提示詞懶人包及使用情境,包括萬用的會議紀錄整理、專業電子郵件撰寫、評估問題解決方案等,超實用快收藏! 文/《104職場力》 本文目錄(點擊可快速前往) OpenAI推出「Prompt Packs」提示詞怎麼用?各職位都能用的職場提示詞 ChatGPT for any role1. 溝通與寫作2. 會議與協作3. 問題解決與決策4. 組織與生產力給不同工作者的提示詞:業務、IT、產品經理、工程師… OpenAI推出「Prompt Packs」提示詞怎麼用? OpenAI Academy推出一系列提示詞懶人包,包括各職位都能用的職場萬用提示詞,以及針對特定角色(產品經理、HR、IT、工程師…等)打造的提示詞,一共超過300組,可以依照適用情況選擇,協助將複雜的任務拆解,提升工作效率。 使用時直接找到適合的情境,複製提示詞,並記得將括號([OO]、【OO】)中的內容替換為自己的實際情境或資料,貼入ChatGPT或Gemini等AI工具就可以馬上運用。 以「總結會議記錄」情境為例,複製下方提示詞之後,加入實際狀況如: 將以下非正式、粗略的會議筆記整理成重點摘要。分類整理:關鍵決策、下一步行動、責任歸屬。筆記:【行銷建議等 onboarding 教學素材準備好再對外公告功能。工程團隊確認核心功能已穩定,但還需要再進行一次資安檢視。產品端同意調整上線檢查清單,並會在下週三前分享更新版本。另外也討論到客服培訓要在上線前還是上線後進行,但目前尚未做出結論。】 ChatGPT就會快速歸納會議紀錄總結: 以下《104職場力》同步整理精選OpenAI「Prompt Packs」提示詞,以及中文版本提示詞提供參考,可以複製提示詞或者點擊文中的「到ChatGPT試試!」直接前往ChatGPT使用。這組提示詞不限定AI工具,複製起來可以在自己偏好的AI工具運用喔! ★ 歡迎在《104職場力》「點選星號」把文章加入專屬收藏清單,隨時登入隨時查找! OpenAI Academy推出一系列提示詞懶人包 各職位都能用的職場提示詞 ChatGPT for any role 「ChatGPT for any role」是利用AI來處理日常工作中的行政、溝通和決策任務的提示詞。包括4大類型:「溝通與寫作」包括專業郵件撰寫、針對受眾調整訊息、摘要郵件等;「會議與協作」包括建立會議議程、整理會議紀錄、準備提問等;「問題解決與決策」則是專注於邏輯分析與評估方案;「組織與生產力」則是幫助使用者更有效的規劃時間與處理長篇資訊。 1. 溝通與寫作 ChatGPT可協助撰寫草稿、修飾文案,並調整日常職場溝通內容: 用途情境提示詞中文提示詞寫專業電子郵件 Write a professional email to [recipient]. The email is about [topic] and should be polite, clear, and concise. Provide a subject line and a short closing.(到ChatGPT試試!)寫一封專業工作郵件給【收件人】。內容是【主題】,語氣需禮貌、清楚且簡潔。請提供合適的郵件主旨,並附上簡短結尾。(到ChatGPT試試!)改寫成更好理解的的內容Rewrite the following text so it is easier to understand. The text will be used in a professional setting. Ensure the tone is clear, respectful, and concise. Text: [paste text].(到ChatGPT試試!)改寫以下文字,讓內容更容易理解。這段文字將用於專業職場溝通情境,請確保語氣清楚、尊重且簡潔。文字:【貼上原始文字】(到ChatGPT試試!)根據受眾調整訊息內容Reframe this message for [audience type: executives, peers, or customers]. The message was originally written for [context]. Adjust tone, word choice, and style to fit the intended audience. Text: [paste text].(到ChatGPT試試!)將以下訊息改寫成適合【受眾:主管/同儕/客戶】閱讀的版本。這段訊息原是寫給【情境】,調整語氣、用字與表達方式,使內容更符合受眾。文字:【貼上原始文字】(到ChatGPT試試!)草擬會議邀請Draft a meeting invitation for a session about [topic]. The meeting will include [attendees/roles] and should outline agenda items, goals, and preparation required. Provide the text in calendar-invite format.(到ChatGPT試試!)撰寫一則會議邀請內容,主題為【主題】。與會者包含【參與者/角色】,清楚列出會議議程、目標,及事前準備事項。以「行事曆會議邀請」格式輸出內容。(到ChatGPT試試!)總結長郵件討論串Summarize this email thread into a short recap. The thread includes several back-and-forth messages. Highlight key decisions, action items, and open questions. Email: [paste text].(到ChatGPT試試!)將以下電子郵件往返內容,整理成簡短重點摘要。郵件串包含多次來回討論,請標示關鍵決策、行動事項及未決問題。電子郵件:【貼上原始郵件內容】(到ChatGPT試試!) 2. 會議與協作 用途情境提示詞中文提示詞建立會議議程Create a structured agenda for a meeting about [topic]. The meeting will last [time] and include [attendees]. Break the agenda into sections with time estimates and goals for each section.(到ChatGPT試試!)為關於【主題】的會議規劃結構化議程。會議時長為【時間】,與會者包含【參與人員】。將議程分段,並設定每段預計時間與目標。(到ChatGPT試試!)總結會議記錄Summarize these meeting notes into a structured recap. The notes are rough and informal. Organize them into categories: key decisions, next steps, and responsibilities. Notes: [paste text].(到ChatGPT試試!)將以下非正式、粗略的會議筆記整理成重點摘要。分類整理:關鍵決策、下一步行動、責任歸屬。筆記:【貼上原始內容】(到ChatGPT試試!)建立行動項目清單Turn the following meeting notes into a clean task list. The tasks should be grouped by owner and include deadlines if mentioned. Notes: [paste text].(到ChatGPT試試!)將以下會議紀錄整理成清楚的任務清單。依照負責人進行分組,並在有提及時標示截止日期。筆記:【貼上原始內容】(到ChatGPT試試!)準備會議提問Suggest thoughtful questions to ask in a meeting about [topic]. The purpose of the meeting is [purpose]. Provide a list of at least 5 questions that show preparation and insight.(到ChatGPT試試!)針對【主題】會議準備關鍵提問,會議目的是【目的】。至少提供5個問題,展現出事前準備與洞察。(到ChatGPT試試!)撰寫追蹤信件Write a professional follow-up email after a meeting about [topic]. Include a recap of key points, assigned responsibilities, and next steps with deadlines. Use a clear and polite tone.(到ChatGPT試試!)撰寫一封【主題】會議的專業會後進度追蹤郵件。內容需包含重點摘要、責任分配、下一步及截止日期。使用清楚且禮貌的語氣。(到ChatGPT試試!) 3. 問題解決與決策 用途情境提示詞中文提示詞找出根本原因Analyze the following workplace issue: [describe issue]. The context is that the problem has occurred multiple times. Identify possible root causes and suggest questions to confirm them.(到ChatGPT試試!)分析以下職場問題:【描述問題】。此問題已多次發生。找出可能的根本原因,並提出問題來驗證這些原因。(到ChatGPT試試!)比較方案Compare the following two or more possible solutions: [list options]. The decision needs to be made in [timeframe]. Evaluate pros, cons, and potential risks for each option.(到ChatGPT試試!)比較以下幾個可能的解決方案:【列出方案選項】。決策需要在【時間範圍】內完成。分別評估每個方案的優點、缺點及潛在風險。(到ChatGPT試試!)決策準則Help define clear decision-making criteria for [describe decision]. The context is that multiple stakeholders are involved. Provide a short list of weighted criteria to guide the choice.(到ChatGPT試試!)為【描述決策】制定清晰的決策準則,決策涉及多個利害關係人。提供一份簡要的加權評估標準清單,以協助做出選擇。(到ChatGPT試試!)潛在風險評估Assess the potential risks of the following plan: [describe plan]. The plan is set to start on [date]. List risks by likelihood and impact, and suggest mitigation strategies.(到ChatGPT試試!)評估以下計畫的潛在風險:【描述計畫】。計畫預計於【日期】啟動。依照可能性與影響程度列出風險,並提出緩解策略。(到ChatGPT試試!)建議最佳方案Based on the following background: [describe situation and options], recommend the most suitable option. Explain your reasoning clearly and suggest first steps for implementation.(到ChatGPT試試!)根據以下背景資訊,推薦最適合的方案。清楚說明判斷理由,並提出可實施的第一步做法。背景:【描述情況和備選方案】(到ChatGPT試試!) 4. 組織與生產力 用途情境提示詞中文提示詞每日任務排序Create a prioritized to-do list from the following tasks: [paste tasks]. The context is a typical workday with limited time. Suggest which tasks should be done first and why.(到ChatGPT試試!)根據以下任務,整理一份有優先順序的待辦清單:【提供任務】。場景是時間有限的典型工作日,說明哪些任務應該優先完成,並解釋原因。(到ChatGPT試試!)建立週計畫Build a weekly work plan for [describe role or situation]. The week includes deadlines, meetings, and individual focus time. Provide a balanced schedule with recommended priorities.(到ChatGPT試試!)為【描述角色或情境】規劃一週工作計畫。包含截止日期、會議,及需要保留的個人專注時間。提供平衡的日程安排,並建議優先事項。(到ChatGPT試試!)總結長文件Summarize the following document into 5 key points and 3 recommended actions. The document is [type: report, plan, or notes]. Keep the summary concise and professional. Text: [paste document].(到ChatGPT試試!)將以下文件總結出「5個重點摘要」與「3項建議行動」。文件類型是【報告/計畫/筆記】,需保持內容精簡且專業。文字:【貼上文件】(到ChatGPT試試!)腦力激盪解決方案Brainstorm potential solutions to the following workplace challenge: [describe challenge]. Provide at least 5 varied ideas, noting pros and cons for each.(到ChatGPT試試!)針對以下職場挑戰,發想可能的解決方案:【描述挑戰】。至少提出5種不同方案,並列出每個方案的優缺點。(到ChatGPT試試!)撰寫專案更新Draft a short project update for stakeholders. The project is [describe project]. Include progress made, current blockers, and next steps. Write in a professional, concise style.(到ChatGPT試試!)為利害關係人撰寫簡短的專案進度更新。專案為【專案描述】,包括目前進度、阻礙與後續行動。以專業、精簡的風格撰寫。(到ChatGPT試試!) 給不同工作者的提示詞:業務、IT、產品經理、工程師… 其他針對各個專業領域設計的提示詞,內容涵蓋人力資源、IT、行銷、工程、銷售、產品管理、客戶成功及高階主管等多元角色,內容都列出了具體的應用場景,例如撰寫專業文案、市場研究、分析數據趨勢及產出視覺圖表等,可以搭配使用: 業務銷售 ChatGPT for sales >>IT人員 ChatGPT for IT >>客戶關係 ChatGPT for customer success >>管理職 ChatGPT for managers >>產品經理 ChatGPT for product >>高階主管 ChatGPT for executives >>工程師 ChatGPT for engineers >>財務 ChatGPT for finance >>人資 ChatGPT for HR >>行銷 ChatGPT for marketing >> ★ 歡迎在《104職場力》「點選星號」把文章加入專屬收藏清單,隨時登入隨時查找!
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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) [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 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) [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業|前後端整合開發與應用' amount=1] 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 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】・職涯規劃

成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析

隨著企業加速數位轉型、雲端原生應用(Cloud Native)成為主流,雲端工程師(Cloud Engineer)已從少數科技巨頭的專職角色,擴展成各產業數位基礎建設的關鍵人才。無論是新創、傳產還是政府機關,從資料備份、伺服器遷移、服務部署到跨雲架構設計,處處都仰賴具備雲端技能的工程人才。 本篇將帶你從「學習地圖」出發,建立入門到進階的技術藍圖,並說明適合對象與轉職建議,協助你掌握未來 5–10 年的高潛力職涯方向! 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) ☁️ 雲端工程師是什麼?為何成為熱門職業?  掌握雲端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職雲端工程師的學習策略 雲端工程師薪資行情與職涯發展 雲端工程師的挑戰與機會  ☁️ 雲端工程師是什麼?為何成為熱門職業?   🎯 雲端工程師工作內容  雲端工程師(Cloud Engineer)是企業數位轉型的關鍵推手,負責設計、部署、維護雲端基礎架構,確保系統的安全性、可擴展性與高可用性。隨著企業加速上雲,這個角色在全球 IT 市場的需求持續攀升。   根據 Research.com 的報告,雲端工程市場預計從 2023 年的 147.6 億美元成長至 2032 年的 398 億美元,年均成長率達 11.65%。  🎯雲端工程師與相近職類比較表 職類 工作重點 常見技能 與雲端工程師發展關係 雲端工程師 Cloud Engineer 雲端架構設計、部署與管理,自動化基礎架構 AWS / GCP / Azure、Terraform、Kubernetes、CI/CD 本職角色,聚焦基礎設施與平台服務,是運維與開發之橋樑 雲端架構師 Cloud Architect 架構規劃與成本效益優化,安全設計與多區部署 架構設計模式、資源規劃、資安合規 雲端工程師進階角色,需具備橫向整合與設計思維 DevOps 工程師 DevOps Engineer 開發與維運整合、自動化流程與版本管理 Jenkins、GitLab CI、Docker、Ansible、GitOps 高度交集,雲端工程師常延伸學習 DevOps 流程進階 SRE 工程師 Site Reliability Engineer 系統穩定性、可用性維持、故障應變流程 Monitoring、Incident Response、SLI/SLO、Prometheus 與 DevOps、雲端工程師具重疊,偏向服務層維運監控 雲端安全工程師 Cloud Security Engineer 雲端安全防護與存取控制、風險偵測與稽核 IAM、VPC、防火牆設計、SOC 工具 雲端工程師可進階專精此方向,聚焦於資安與防護策略 平台工程師 Platform Engineer 打造團隊內部工具與平台,支援自助式部署 Internal Dev Tools、Infrastructure Platform、K8s Operators 著重於團隊工程效能提升,與雲端工程師互補合作 後端工程師 Backend Engineer 伺服器端邏輯、資料庫整合、API 設計 Java / Python、SQL、RESTful API、Redis 若參與部署與 CI/CD,可跨足雲端工程與平台設計 全端工程師 Full Stack Engineer 前端介面整合與後端邏輯開發 React / Vue、Node.js、DB 操作 若自行部署應用,可延伸學習基礎雲端與 DevOps 技能 系統管理員 / 維運工程師 SysAdmin / Ops 傳統伺服器與網路維護、資源監控與修復 Linux、Nagios、Shell Script、Log 管理 若學習 IaC 與雲端平台,可轉型為雲端工程師或 SRE  🎯 為什麼選擇雲端開發?三大關鍵原因 需求穩定且持續成長: 雲端轉型已是企業共識,雲端工程師幾乎每年都是 LinkedIn、104 等人才平台的「高薪搶手職缺榜首」。  跨產業技能: 從金融科技、電商、製造、醫療到教育,幾乎所有行業都需要雲端部署與維運能力,具備高度橫向轉職能力。  職涯路徑多元: 可橫向發展為 DevOps 工程師、SRE、資安工程師,或縱向升遷為 Cloud Architect、技術經理等管理職,不怕卡關、發展空間大。  此外,結合 Serverless、AI 工具、IoT、邊緣運算等新技術,也讓雲端職涯保持高度創新與學習挑戰,是工程師長線發展的黃金選項。  🎯 誰適合轉職雲端工程師?四大族群建議 剛起步的工程新手: 想培養工程職涯但還在觀望 Web、AI、App 開發的入門者,雲端工程是 硬底子技術起點,往後轉職彈性大。  已有開發經驗的前/後端工程師: 熟悉應用開發後,若對部署、架構、效能優化有興趣,可向雲端或 DevOps 跨足,提升系統設計與大局觀能力。  系統維運、MIS、SRE 人員: 習慣處理伺服器與網路系統,若願意學習 IaC 與自動化部署,可自然轉職為雲端工程師,掌握更現代的技術框架。  對跨技術整合有興趣的工程師: 雲端工程師需要結合程式語言、網路、部署與資安知識,適合喜歡「橫向整合、縱向打通」的技術人。  🎯轉職步驟建議 6 個月內:完成雲端平台入門課程 + 自建部署作品(可用 Skill Boost Lab)  取得初階認證:如 Google Cloud Digital Leader / AWS Practitioner  參與實作專案:GitHub 實作範例、雲端部署過程記錄 Blog  申請實習/外包任務:Freelancer 或 Cloud Intern 累積經驗  中階前進路線:加入 DevOps / Cloud Engineer 團隊,進一步考取 Associate / Professional 等級證照  掌握雲端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭雲端工程師技能 × 學習階段 對照表格 系統操作與基礎程式 雲端平台與部署實務 架構自動化與維運 監控、資安與成本優化 基礎 Linux CLI、Python、Git 初階操作 GCP/AWS 免費帳號開通、VM/靜態網站部署 手動建立雲端資源、JSON/YAML 入門 IAM 初探、Log 查看、成本報表基礎 核心 Shell 腳本自動化、Git 流程、Python 系統應用 Docker 容器化、Kubernetes 部署、CI/CD 實作 Terraform 實作 IaC、自動建置、CI/CD 流程 Prometheus/Grafana、ELK Stack、IAM 權限控管 進階 跨平台整合腳本、進階錯誤追蹤 Serverless(如 Lambda)、多雲整合、邊緣運算部署 HA 架構、多區部署、事件導向與資料管線設計 FinOps 成本優化、雲端安全策略、防火牆與金鑰管理 認證 Linux Foundation、Python PCAP 認證 AWS/GCP/Azure Cloud Engineer 認證 Terraform Associate、CKA AWS Security、FinOps Practitioner 認證 ▲ 雲端工程師應具備技能、工具能力、推薦認證,點選不同技能會對應到相關課程。 ☁️ 雲端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) ⛩ 初階學習(0–6 個月):奠定技術基礎  📌 學習內容(技能 & 實作)  Linux 系統操作(shell 指令、vim、權限管理)  網路基礎:IP、DNS、HTTP、TCP/IP  程式語言入門:Python 或 Shell script  雲端平台操作:建立並熟悉 AWS/GCP 免費帳號  基礎雲端資源管理(Compute Engine / EC2)  版本控制:Git 與 GitHub 基本操作  CLI 工具使用(如:gcloud, aws-cli)     實作練習:  在 GCP/AWS 上部署靜態網站  撰寫 Bash + CLI 工具的自動部署腳本  IAM 權限設定與防火牆規則實作  📌 AI 工具應用  使用 Google Cloud Console 智慧建議功能  使用 Gemini in Google Cloud 協助命令產出與錯誤修正  Copilot for CLI:快速生成 YAML 設定檔與指令  📌 備選學習(延伸)  推薦資源:  GCP Skill Boost Labs – 初學者路徑  AWS Cloud Practitioner Essentials(適合無經驗者)  Linux Journey(互動式學習網站)  雲端工程師入門推薦課程 👉Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界👉快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫👉 Git 速成攻略:2.5 小時變身版本控制達人 ⚙ 中階學習(6–12 個月):掌握自動化與部署核心  📌 學習內容(技能 & 實作)  Docker 容器化部署與映像檔建立  Kubernetes(GKE、EKS)叢集管理與應用部署  CI/CD 流程設計:GitHub Actions、GitLab CI/CD  Infrastructure as Code(IaC):Terraform 或 Pulumi  Logging / Monitoring 工具整合:Prometheus、Grafana、Cloud Logging  IAM 精細權限控管與資源標記(Labeling)    實作挑戰:  使用 Terraform 建立 GKE 叢集並自動部署應用  建立一套 CI/CD pipeline,自動部署至 GCP/AWS  部署一個內部 Wiki 系統至 Kubernetes 並加入監控功能  📌 AI 工具應用  用 Gemini API / ChatGPT 協助生成 Terraform、K8s YAML、CI/CD pipeline 配置  以 Cloud Monitoring 整合 AI 偵測異常行為(AI-based anomaly detection)  使用 Cloud Deploy 的 AI 效能預測功能進行部署前模擬  📌 備選學習(延伸)  Google Cloud – Infrastructure Modernization Track  課外專案建議:  建立雲端部屬的部落格服務  模擬企業環境建置內部開發者平台(Internal Dev Platform)  Kubernetes the Hard Way(挑戰進階網路知識)  雲端工程師中階推薦課程 👉成為 AWS 達人第一步!打造你的第一個 AWS 架構!👉微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略👉AWS雲端架構規劃|建置實務應用 🚀 高階學習(12 個月以上):架構設計與商業導向  📌 學習內容(技能 & 實作)  跨區高可用架構(Multi-zone HA、Failover、Load Balancing)  多雲與混合雲架構管理(GCP + AWS + On-Prem)  FinOps 成本優化與預算控管工具使用(如 Billing Report + BigQuery 分析)  雲端資安策略設計:VPC Service Controls、IAM Conditions、Cloud Armor  Serverless 應用設計(Cloud Functions、Cloud Run)  IoT + 雲端串接架構設計(Edge computing)    進階實作:  架設可擴充、高可用的企業級平台  使用 Cloud Storage + Dataflow + BigQuery 建立數據湖架構  整合第三方 SaaS(如 Stripe、Slack、Salesforce)進行 API 資料整合  📌 AI 工具應用  使用 Vertex AI 設計並部署機器學習模型(如預測負載)  整合生成式 AI API(如 Gemini、Claude)於產品功能中  應用 Gemini Code Assist 協助維護大型 Terraform 專案  📌 備選學習(延伸)  Google Professional Cloud Architect Certification  雲原生運算與 CNCF 專案探索(如 Istio、Envoy、Knative)  建議實習專案:  IoT 裝置即時資料流處理平台  架構具資料治理能力的 Data Lakehouse  雲端工程師高階推薦課程 👉AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展👉微軟 Azure|通關 AZ-104 認證攻略,邁向雲端 IT 管理之路 🛠成為雲端工程師應具備的軟技能  雲端工程師不僅需要技術實力,更需要具備與角色高度契合的「軟實力」,才能真正勝任跨部門協作與快速變動的工作環境:  🧠 系統性思維: 面對分散式系統、跨區部署與資源配置,需具備架構整合、效能預測與風險管控能力。  🛠 問題解決力: 遇到部署錯誤、資源衝突或自動化失敗時,需能快速定位問題、擬定可行方案並有效執行。  【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 📚 持續學習動能: 雲端技術快速演進,需持續掌握新工具(如 Serverless、Cost Explorer、Spot Instance)、框架與平台特性,提升作業效率與創新能力。  🗣 溝通協調力: 需與開發、資安、業務等部門密切合作,說明技術選擇、協調需求優先順序,推動系統最佳化。  【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 🔧 成本洞察與技術節流智慧: 企業導入雲端後,常因錯誤配置導致成本居高不下。雲端工程師需具備資源規劃與預算優化的敏感度,善用 Auto Scaling、Load Balancer、IAM Policies 等工具,在維持穩定性與可用性的同時,有效降低長期支出,回應業務單位的效益期待。  🔋 壓力耐受力與責任感: 系統維運過程中需面對線上環境的高可用性要求與突發事件處理壓力,具備冷靜應變、精準決策與承擔風險的心態,是成為資深雲端人才的必要特質。  轉職雲端工程師的學習策略  🎯 初學者或轉職者的學習策略:  對於沒有工程背景者,切入點可循序漸進:  建構基礎觀念:從 Linux、網路基礎、程式語言入門、指令操作與雲端概念入手。  選擇一個平台專精(GCP、AWS、Azure),開始練習帳號申請與部署操作。  實作為導向學習:每學一個新技術就搭配小專案,例如用 GCP 建一個靜態網站並開通 HTTPS。  證照作為里程碑:初階考取 Cloud Practitioner、Cloud Digital Leader,有助於簡歷加分。  Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 🎯 不同領域的客製化學習策略:  背景 適合學習切入點 優勢 建議補強 系統管理員 Infrastructure as Code、CI/CD 熟悉作業系統與維運邏輯 編程能力與雲平台知識 資料分析師 BigQuery、Cloud Storage、Dataflow 對資料處理與 ETL 熟悉 雲端部署與自動化工具 前端工程師 Firebase、Serverless Functions 熟悉前後端整合 容器化與系統監控 專案管理/PM 雲端架構設計、FinOps 熟悉產品流程與商業目標 技術基礎與平台實操能力  [course_plugin title='推薦課程' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 雲端工程師薪資行情與職涯發展  雲端工程師薪資概況  📌 台灣雲端工程師薪資  初階(3年以下經驗):月均薪約6.6萬。  中階(3- 5年經驗):月均薪約 7.2 萬。  高階(5-10年經驗):月均薪約7.2萬以上。(以上資料來源:104薪資情報)  📌 薪資影響因素 證照認證:擁有 AWS、GCP、Azure 等專業認證可顯著提升薪資級距。  年資與專案經驗:實務經驗越豐富,薪資越具彈性與談判空間。  技術栈能力:熟練容器化、IaC、自動化部署與監控工具者更受企業青睞。  平台熟悉度:具多雲(Multi-Cloud)經驗與架構設計能力者加分。  產業與公司規模:FinTech、SaaS、外商與顧問公司提供較高薪資範圍。  英文與國際協作力:能用英文參與文件撰寫、會議與跨國專案者更具競爭力。  團隊角色與責任:主導 CI/CD、導入雲架構、跨部門協作者薪資更高。  地區與工作模式:北部/Remote/海外接案機會多,國際行情可參考薪資上限。 英文能力 - 線上免費檢測 雲端工程師職涯發展路徑總覽  雲端工程師的職涯擁有高度彈性與多元出路,不僅可持續深化技術實力,也能橫向轉職至顧問、資安或管理等專業領域。以下分為兩大主軸:「技術專精路線」與「管理 / 顧問 / 專業轉軌路線」。   📈 技術專精路線:從工程師到架構大師  這條路線適合對系統部署、基礎建設自動化與雲端架構設計具高度興趣者。  Cloud Engineer(雲端工程師) 掌握雲平台部署、資源管理與自動化基礎技能。  Senior Cloud Engineer(資深雲端工程師) 具備跨專案經驗與高效監控、故障排除、成本優化能力。  Cloud Architect(雲端架構師) 專注於設計大型雲端架構,兼顧穩定性、安全性與擴展性。  🔄 交叉技術進階路線:DevOps / SRE / 平台工程  DevOps Engineer(開發營運工程師) 整合開發與維運流程,導入 CI/CD 與基礎設施即程式(IaC)。  SRE(Site Reliability Engineer) 專注於系統可用性、容量規劃、容錯設計與自動化修復。  Platform Engineer(平台工程師) 為內部團隊打造平台工具與運行環境,優化開發者體驗與交付效率。  🧭 管理與顧問發展路線  Tech Lead / Cloud Team Lead(技術主管 / 雲端團隊領導) 統整技術方向、團隊管理與資源分配,牽引大型專案落地。  Cloud Consultant / Pre-sales(雲端顧問 / 技術顧問) 結合業務與技術,負責客戶雲端架構規劃、導入與 PoC 驗證。  🔐 專業分支發展  Cloud Security Engineer(雲端資安工程師) 負責雲端環境的安全性設計、合規控管與風險評估。  Data Platform Engineer / Data Engineer(數據平台或數據工程師) 轉向數據領域,聚焦於資料湖、大數據平台建置與處理流程。  [course_plugin title='推薦課程' keyword='資安與雲端架構工程師養成班' amount=1] 職涯發展路徑圖 雲端工程師(Cloud Engineer) │ ├── A. 深化雲端部署與設計 → 資深雲端工程師(Senior Cloud Engineer) │ └── 架構設計專精 → 雲端架構師(Cloud Architect) │ ├── B. 學習維運與自動化 → DevOps 工程師(DevOps Engineer) │ └── 穩定性與監控進階 → SRE 可靠性工程師(Site Reliability Engineer) │ ├── C. 打造開發平台與工具 → 平台工程師(Platform Engineer) │ ├── D. 發展團隊協作與領導 → 技術主管 / 團隊領導(Tech Lead / Cloud Team Lead) │ └── 與客戶對接與規劃 → 雲端顧問(Cloud Consultant / Pre-sales) │ └── E. 特化技能延伸: ├── 雲端資安工程師(Cloud Security Engineer) └── 資料平台工程師(Data Platform Engineer) 哪些產業需要雲端工程師  幾乎所有中大型企業皆正在進行數位轉型,以下為最仰賴雲端技術的產業:  金融科技(FinTech):如數位銀行、支付平台,需高可用性與資安規範的雲端架構。  電子商務與零售:需支撐高流量網站、彈性資源與後端整合。  遊戲與多媒體產業:使用雲端作為即時伺服器平台與玩家資料同步。  製造業與 IoT:使用混合雲處理邊緣裝置數據,結合數據湖與 AI 模型部署。  教育與遠距工作平台:採用 Serverless 或容器架構支撐大量即時互動與內容傳遞。  醫療與生技產業:處理敏感數據的雲端儲存與運算,須結合合規與安全設計。  雲端工程師的挑戰與機會  💣 面對的挑戰:  技術變動快、需持續學習:新工具、新架構層出不窮,需投入大量時間學習與實作。  平台廠商鎖定效應(Vendor Lock-in):企業使用單一雲端平台,限制多雲選擇與遷移彈性。  維運壓力大、責任重大:雲端系統一旦出錯影響層面廣,尤其是電商或金融系統。  安全與法規要求提升:需考量資安事件、資料合規(如 GDPR、HIPAA)與營運韌性。  🚀 成長的機會:  企業數位轉型需求大:2025 年起預計全球 70% 的企業核心應用將遷移至雲端。  AI 與數據導向加速雲端應用:模型訓練與資料儲存強化對雲資源的需求。  高階職位人才稀缺:具備架構設計、資安合規能力的雲端專家仍供不應求。  Freelancer 與 Remote Job 蓬勃:全球雲端工程需求讓自由接案與遠距工作成為常態。  [joblist_plugin title='更多104【雲端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E9%9B%B2%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3'] 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 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 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析
【104職場力】・職涯規劃

永續浪潮下,人資從後勤支援躍登企業治理核心角色│面對ESG永續報告書編制工作?試試104 ESG x HR永續方案,讓你告別人工地獄、省時又省力!

永續浪潮席捲全球,今年所有上市櫃公司須依金管會規範編纂永續報告書,人資角色愈顯重要。而善用104 ESG x HR永續方案、將傳統庶務工作交由系統處理,有助於人資將更多精力集中在塑造雇主品牌、擬定人才永續發展策略等戰略工作上。 永續報告書是什麼?通常包含哪些項目? 簡單來說,永續報告書(Sustainability Report)是企業用來對各個利害關係人(包括員工、客戶、股東等)披露其在環境、社會和公司治理(ESG)方面的績效和責任的一份報告文件。通常包括企業在達成可持續性目標方面的策略、實踐和成果,並就環境(Environmental)、社會(Social)及公司治理(Governance)三大面向提供相關數據和分析。企業主動提供此報告書,不僅能提升企業資訊透明度、強化風險管理機制,更能彰顯企業對環境與社會的責任承諾。 企業撰寫ESG報告書時,必須要注意兩大關鍵要素:「完整揭露永續資訊」及「符合國際通用準則」。而在臺灣還須遵循金管會規範建議來編纂,以下就來了解項目各有哪些: 金管會針對永續報告書的推動措施 目前金管會並無明確規定應該包含哪些項目,依照先前發布「上市櫃公司永續發展行動方案」規劃以「治理」、「透明」、「數位」、「創新」四大主軸,推動企業永續發展之行動方案,重點包括: 引領企業淨零 深化企業永續治理文化 精進永續資訊揭露 強化利害關係人溝通 推動ESG評鑑及數位化 而其中關於永續資訊揭露,也就是報告書,內容則著重在: 精進年報資訊揭露規範 擴大永續資訊揭露範圍 提升永續資訊品質:包含擴大永續報告書確信範圍、抽查上市櫃公司永續報告書、加強永續報告書確信機構管理。 推動ISSB永續揭露準則 以上規範資訊詳情請參考金管會上市櫃公司永續發展行動方案 為提升報告書品質,需了解永續報告書的國際準則有哪些 國際通用準則主要有 3 種,分別是 GRI、SASB、TCFD,永續報告書需參考以上準則的規範、架構,來完成相對應的內容,可依照自身需求和目標來選擇合適的規範。 GRISASBTCFD重點角度涵蓋 ESG 全面向議題著重對財務績效有影響的 ESG 議題著重氣候變遷對財務績效有影響的議題訂定組織全球永續報告協會(Global Reporting Initiative)永續會計準則委員會(Sustainability Accounting Standards Board)國際金融穩定委員會(FSB)氣候相關財務揭露小組(Task Force on Climate-related Financial Disclosures)主要溝通對象所有利害關係人(包括客戶、供應商、政府、股東、員工等)投資人投資人內容角度GRI 準則分為三個部分: 通用準則:適用於所有組織 行業準則:適用於特定行業 主題準則:特定重大主題  涵蓋5大面向、11項產業別、77項行業別與26項通用ESG議題,列出了可能影響公司財務狀況和營運績效的ESG議題,可增強與投資人的溝通成效。核心要素可分為4個範疇:治理、策略、風險管理和指標與目標,共包括11個揭露項目,能幫助企業讓利害關係人能夠評估企業與氣候變遷間的關聯性。官網資訊GRI官網(繁體中文下載)SASBTCFD 目前金管會著重的是GRI準則,建議可參考該準則的規範來進行永續報告書的撰寫喔。不過整個永續報告書中除了環境面、治理面之外,其實目前最重視的議題為「社會面」,包含勞資關係、員工組成、多元化、職場健康安全等,這些都關乎到「人資」的工作範疇,因此人資角色將會有那些變化呢? ESG時代下,人資角色有哪些變化?該如何因應面對? 隨著ESG在全球蔚為風潮,企業裡的人資、採購、業務等各個崗位的工作內容,紛紛跟著起了變化。其中,又以我們最熟悉的「人資」,轉變最大,原先負責人才招募、員工差勤等行政庶務工作的人資,已逐漸轉變,許多HR可能尚未意識到,其實自己在人資工作中已經在實施與ESG相關的政策和措施,例如員工福利活動、職場安全訓練等。在現今強調ESG的時代,人資角色轉變方向可能包含以下面向: ESG策略推動者:協助企業將永續理念融入企業的日常運營與文化,成為連結企業與員工的樞紐 社會責任面(Social)的主要執行者:發想並執行員工福利、多元共融、人才發展等核心議題 數據管理與揭露者:蒐集、整理與提供人力資源相關的ESG數據 吸引、留任人才的關鍵者:掌握ESG相關數據後,再從中抽絲剝繭,協助擬定ESG策略以提升企業形象,吸引認同永續理念的人才 跨部門協作者:與其他部門合作,確保ESG策略的全面實施 事實上,造成角色改變的主因,與ESG框架中,社會責任和公司治理(Governance)面的策略擬定、內容執行,大至企業如何對待員工、股東、客戶和其他利害關係人,以及對於內部結構、政策的管理、運營,小至員工福利、企業公益活動的發想、落實,都和人資息息相關有關。 尤其今年起,所有上市櫃公司須依金管會規範,強制編製並揭露永續報告書,人資必須協助紀錄並量化組織內部的人力資源數據,以提升利害關係人的信任與支持,角色又愈形重要。 人資如何進行永續報告書撰寫?有哪些挑戰? 如前述說明,根據金管會規定,企業在撰寫永續報告書時,必須揭露環境保護、社會責任、公司治理等三大構面的內容,像是溫室氣體排放、能源管理、人權及社區關係、資料安全、商業模式與創新程度、控制權與席次……等訊息,都應涵蓋永續報告書內。 而與人資領域相關的資訊,最主要的利害關係人則為「員工」,因此包括員工資訊統計(含員工結構、薪資、新任率、離任率……等)、員工健康及安全、員工多元化等也都是屬於永續報告中要揭露的範圍。  面對如此龐雜的資訊與數據,在紙本抄寫、excel整理、缺乏系統與整合的時代,人資想在有限時間內,完成永續報告書,並非易事。一般來說,人資普遍會遭遇五大痛點: 痛點1:資料分散且格式不一企業沒有系統時,資料散落各處,是秘書或人資需要紀錄?又該記在紙本、excel,檔案又該存在個人電腦還是公用雲端空間?權責不清。 痛點2:手動計算耗時易出錯員工人數容易計算,但是性別、年齡、職務類別、身份、國籍等各種分類,需要一個個人工對照。要是公司規模大、有不同分區,人工整理不符時間效益,也容易出錯。 痛點3:歷史資料不易追蹤若去年、前年、大前年的經手人不同,每位都有不同風格跟格式,儘管新任人資整理好今年的報告,追溯過往歷史資料仍有困難。 痛點4:資料安全與隱私疑慮人事、薪資等資料敏感,沒有系統時,依靠人工控管、保存,具有權限管控與資安、隱私風險等疑慮。 痛點5:缺乏專業知識ESG是近幾年全球興起的新思維,所有企業、國家都在學習、摸索,因此每個產業、每間企業對ESG的指標定義未必相同,同樣的報表資訊,在不同產業受重視程度不一,例如科技業和美容美髮服務業對「女性就職比」的解讀方式,便會有所差異,因此需要有專業人資來進行資料判讀。 有鑑於此,已有逾700家企業人資使用的104 HR Max系統,近來推出「ESG x HR永續方案」,便是人資撰寫永續報告書時的最佳幫手。 104 ESG x HR永續方案具備哪些重要功能? 功能1:ESG人資指標自動化系統會自動從人資資料庫中,提取永續報告書的相關數據,提供GRI相關指標數據,並能保存資料。 功能2:視覺化儀表板直觀呈現人事指標表現與趨勢,主管、人資隨時想查看相關資訊,可一目了然。 功能3:自動生成報表一鍵產出30張符合法規要求的永續報告書人資領域相關報表,還能檢查工時規則、彈性設定工時檢查規則等,也可以自訂報表內容,產出公司需要的各種欄位。 功能4:歷史數據比較追蹤員工指標歷年變化,協助人資根據過往數據,制定改善策略,找出最適宜企業與人才發展方向。 104 ESG x HR永續方案生成的報表內容,完全符合法規、GRI準則等國際ESG報告標準;自動整理數據後,一方面提升了永續報告書的準確性與一致性,也能協助人資即時發現員工多元性指標不足、員工流動率是否健康等方方面面的問題,更重要的是,讓團隊有更多時間投入規劃企業人才永續策略、推動雇主品牌。另外,系統擁有業界最高標準的資安防護,能設定管理、觀看等不同權限。 針對ESG數據整理工作,人資通常需要耗時1~2周才能完成,但各家企業人資使用104 ESG x HR永續方案後,時間已大幅縮短,最快甚至半天內就能整理完成。 在企業ESG的時代,人資已從後勤支援躍升為企業治理的核心策略單位。若能善用數位工具,將編纂永續報告書等數據整理庶務工作交由系統處理,將會將寶貴的人力資源釋出,讓人資將更多精力集中在核心事務上,包含雇主品牌塑造、人才永續發展策略等戰略工作,進而深化企業與永續理念的緊密結合。 104 HR Max ESG x HR永續方案 作為企業人資,如何有效推動ESG成為關鍵。104 HR Max系統,幫助您掌握人資在企業永續經營中的重要角色!立即了解:https://104ha.com/HqtpB
【104職場力】・人資系統

7個挑選 HRM人資系統的評估指南,教你如何跟老闆溝通採購,系統檢核表免費下載|104 人資學院

又到了Q4,公司明年要編制人力資源系統預算,需要比較市面上各家系統的優缺點與收費,提出更適合公司的採購建議。身為專案負責人的 HR,知道中大型企業所需的人資系統該怎麼挑嗎?又該如何跟老闆溝通說明?由資深導入顧問歸納的 7 大關鍵一一 Check,評估系統其實並不難 (文內提供系統檢核表) 文/104人資學院 本文導覽(點選連結可快速跳至該章節閱讀) 廠商體質:人資背景為優先 系統架構與功能:考量未來發展,需全方位評估 整合與串接:HRM 為地基,連接更多企業管理系統 機敏資料加密:避免維修等原因,導致薪資情報洩漏 流程標準化:從評估、導入到教育 售後服務:因注意系統維護、版更、危機處理的應對方式 如何跟老闆溝通說明?(範例下載) 下載系統檢核表 直接下載系統檢核表 一、廠商體質:具備在地人資背景為首選,更能瞭解產業行規,並能協助優化公司作業流程 在挑選中大型企業使用的人資系統時,除了系統功能、業界評價等,有什麼是優先考量的項目呢?具備「人資背景」應為重要關鍵。為什麼具備人資背景很重要? 千人電子製造業人資經理:「曾經選了沒有相關經驗的廠商,結果導入過程很痛苦,變成自己要一直教廠商該產業的人事規則 ...」 以中大型製造業為例,電子製造業非常在意差勤管理,需找到一套能支持龐大員工人數、輪班班別複雜、跨廠區支援協作等需求的系統,這時候如果不熟悉相關產業的系統商,可能會在系統 Demo 時頻頻點頭說承諾自己能做到,而導入過程 HR 要除了得提出自己企業的需求外,還得不斷提醒勞動法規、變形工時等規則。不僅造成拉長系統上線時程,如果沒有選對廠商,在未來上線後系統用戶自己也會很辛苦,勞動法規變動時也皆需自己提出修改方向,反而造成企業維護困難。 除此之外,超過 100 位員工的中大型企業,其組織流程往往複雜、調整時需要溝通與牽涉的部門眾多,難以透過系統工具即可優化流程、制度、規範,這時候選擇具備人資知識背景的系統商更為重要。 輔佐中大型企業的系統廠商,不單單只是提供系統工具,應具備能一眼看出企業採納的作業流程的利弊,從流程改善提供建議,提出更利於企業人事管理的解決方案。以 104 為例,104人資系統的顧問團隊,具備 18 年以上的導入經驗,能協助企業在汰換人資系統期間,順勢重新整理企業組織架構、梳理 HR 部門作業流程,也同時優化全體員工的行政效率。這類型的廠商對客戶的協助才是更具有價值與效益。 二、系統架構需完善:系統不全面,導入後更累!評估中大型企業的 HRM,功能必須全方位 在挑選中大型企業使用的人資系統時,HR 可能會很困惑,市面上那麼多系統,哪一種更適合我們公司呢?基本上可從系統形式—雲代管(104獨有)、雲端SaaS、地端版來分。而104人資系統三種方案兼具,企業可依照需求自行選擇,或是由專案顧問協助評估。 系統形式地端建置軟體雲端軟體特點系統建置在公司內部之硬體設備,利用網路區隔,可在公司內部網路獨立運作。隨時隨地遠端存取、即時更新、彈性調整容量和資源。系統架構伺服器由企業自行管理,若IT、資安、機房部門建置完善,資料洩漏風險較低 。無需機房與設備維護。以104為例,採用國際領導品牌AWS,資安機制領先業界整合與介接開放客製與跨系統介接 ,適合中大型企業客製使用。若為公有雲,較無法客製與介接;若為私有雲,可選擇客製,並開放API及SSO串接各大系統。收費方式多為買斷形式。依照需求,104人資系統使用人數甚至可無上限。若為公有雲,多為訂閱形式,依照人頭數收費;若為私有雲,訂閱、買斷形式皆可,依照規模收費適合規模中大型企業,組織架構複雜的集團式企業若為公有雲,適合 100 人以下,人事規則簡易的中小型企業;私有雲則適合100人以上,人事管理複雜的中大型企業。資料整理:104人資學院 由圖表上可以看到,在評估中大型企業使用的 HRM,如能量身打造一定是最符合企業需求。但在預算有限、上線時程的壓力下,從零打造的純客製系統無非拉長評估、導入時間,系統的客製費用也嚇到不少企業主,認定「客製」=「昂貴」。但其實還有一種「套裝型」、「模組型」的人資系統,以多種功能模組、可拼裝、可接受部分客製為優勢,在有 HRM 基礎建設下開放客製,反而更適合人數正在擴編的企業,並跟隨企業需求隨時擴充。 但在找尋這類的系統時,還是需注意功能是否完整、能支持人力資源的規劃。 跨國汽車經銷大廠 HR:「過往經驗告訴我,系統功能全客製的作法未必較好,部份流程配合系統及人資作業實務會更理想、更貼近公司期待。」 一般來說 3~5年公司會考慮替換新的 HRM 系統,而 HR 在評估系統時,可以先考量這 5 年間有哪些會是企業需要發展的重點需求。以下提供除了系統功能外,中大型公司常見的 HRM 需求: 履歷串接:更多的職缺數、更多的履歷量,系統要能介接人力銀行履歷資料 資源擴充:企業未來人資發展策略如 HRD,或是有 EIP 或其他產品需求,是否能擴充相關需求 人資相關報表:通過人力資源報表,向各部門主管展示人員管理相關數據 有些 ERP 系統也會提供簡易的 HRM 功能,我們建議中大型規模的企業因優先考量專業的 HRM 系統,除了更符合各產業的人事行規與需求外,更支持中大型企業的未來發展性,以免系統跟不上企業的人力資源規劃,沒用幾年又需要找一套新系統來取代,占用 IT、總務、預算資源,適應新系統的學習成本也讓 HR 心力交瘁。 三、HRM 是企業管理地基,應能將現有系統一併整合與串接 管理中大型企業的人資系統時,HR 應該常被跨部門同仁詢問,HRM 可以用綁定企業其他系統的帳號嗎?可以整合公司原先有的 EIP 系統嗎... 這些系統整合的需求,在公司規模到達一定的人數,如果不同系統間都資料都需重新建置、每個新系統導入後都要註冊一次,一定會造成企業員工很大的困擾與反感。所以最好的做法是提前布局,評估系統時就該找能跨系統整合、串接的 HRM 系統。 以 104 人資系統架構為範例 以批發零售業為例,如果為比較基本的出勤打卡整合可以先從門禁保全、POS 機、出勤管理、排班管理、打卡工具、薪資系統作進一步的整合。餐飲業員工可使用104人資系統完成排班,到班時使用門禁保全刷卡作為上下班打卡紀錄,如果遇到加班需求,需 POS 機登入登出資料佐證,HR 可在 HRM 的出勤管理同步打卡、加班資料,再結合薪資系統計算當月薪資。如果為較進階的需求,可透過結合 EIP 的人資系統,統一由單一帳號登入 CRM、ERP 輔助銷售與進存貨管理。 由於不同的產業有不同著重的功能需求,透過 HRM 作為人員管理的地基,充份整合 HRD、履歷等人力資源需求外,透過串接的跨平台系統,整合各產業工作需求( 會議室管理、倉庫管理、物流出貨管理等等),無需替換或導入全新的作業流程,也讓企業數位轉型的範疇更加完整。 四、首重資安!擔心駭客找漏洞或是IT維修時,員工薪資被看光光?機敏資料就該加密 過去曾有竹科企業 HR 和我們反應,公司為了避免員工被挖腳,或是薪資情報外洩,系統盡量由自己開發,或是特別選擇非雲端型系統,避免有任何外洩的風險。但有一次讓公司 IT 進行人事系統維修時,才發現員工資料沒有做加密,工程師輕易的就能瀏覽同事的薪資,或是通訊電話、地址等個資。 我們建議在在選擇 HR 系統時,一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施,機敏資料加密等方式。並且一定要記得多加詢問系統商的資安保護措施,例如「如果系統要維修是你們的工程師協助嗎?」「那工程師維修的時候會看到哪些資料啊?」下方提供由 104 系統工程提出的系統安全基礎檢核: 內部主機資料交換全面採加密傳輸 維運人員採最小權限原則,僅允許使用者依工作職掌執行所需之授權存取 系統是否有身分驗證機制,密碼是否具較高安全規範與變更管理機制 建立電子資料安全管理機制,包含分級規則 資料新增修改刪除,皆可追朔操作者,並保存相關紀錄 更多系統資料安全檢核依據,請至文末下載 HRM 系統檢核表 而另一方面104資訊科技設有資安團隊,定期執行弱點掃描及源碼檢測,追蹤修補狀態,更為業界第一間獲得行動MAS標章,並同時榮獲多項資安獎項,以及獲得多重國際標準認證,包含 ISO/IEC 27001: 2013、BS 10012: 2017 及 ISO/IEC 29100: 2011 ,提供中大型成長中的企業最完善的資訊安全保障。 五、專業的系統商,導入流程與教育訓練都該標準化 評估 HR 系統時除了上述幾點外,導入流程也該是挑選的重點必要條件。 亞太區知名通訊商主管:「過去我們也曾兩次導入 HRM 系統,但皆並未導入成功,除了最終系統不符合需求外,混亂的導入流程、難以溝通的工程人員也讓我們很頭痛…」 以 104 人資系統導入流程為例,在接到客戶有系統需求時,團隊將進行制度訪談 (圖上橘色虛線部分),當顧問評估確認系統適用於企業後,才會進行下一階段的安裝與設定... 標準化專案式導入流程,讓 HR 方便與公司回報導入進度。 建議洽詢 HR 系統時,請廠商提供該系統的上線年限、導入成功率與續約率,並且在確認功能面符合公司需求後,請廠商提出一份導入流程計畫,審慎評估系統商的導入與教育訓練經驗。 六、售後別忽略,系統維護、版更、危機處理的應對方式都得納入考量 上述幾點都符合公司需求後,恭喜你系統成功上線基本上不會有問題。但付完錢後,系統不穩定、服務窗口也無法即時協助、員工反應很難用,反而造成 HR 更大的困擾... 電子供應鏈管理處資深經理:「我們與同業推薦104系統的原因是,即使系統一開始並非百分之百符合公司需求,但沒達到的部分會想辦法在版本更新時改善,後續服務也能得到適當的回應,採納我們的意見,服務方面才是我們更重視的…」 我們建議企業可以在系統導入過程中,觀察廠商的團隊素質,例如工程人員能否將工程面的知識轉化為人資夥伴能夠理解的用語;勞動法令相關知識是否足夠、客服的服務品質是否即時解決,無需再請 IT 人員協助。並請廠商提供版更流程、維修流程,事前評估售後的窗口服務時間、服務時效、諮詢費用等,讓系統用戶沒有後顧之憂。 而104人資系統團隊在計薪週期都會安排值班團隊,隨時協助解決遇到的問題及狀況,不用擔心找不到顧問或工程人員,HR可以更有效率完成計薪! 七、如何跟老闆溝通報告?抓到老闆想聽的重點! 當您利用系統檢核表收集完一輪廠商資訊之後,心中應該有屬意的廠商或是剩下2-3間比較,這時候最多人資擔心的就是要如何跟老闆報告,為何選擇這一間廠商?上述1-6點可以慢慢讓人資分析比較,但老闆沒有時間等人資一一說明,這也是我們時常被人資詢問的問題,該如何快速讓老闆抓住重點,理解廠商優勢呢?老闆最在乎的就是成本、效率與風險。與其一一拆解各種功能,不如讓老闆先知道你做足了功課,先進行一頁總結,再精簡扼要的提供佐證資訊。下方以原本沒有人資系統,最終選擇104人資系統買斷版為例:(範例下載) ▍原因說明:依照貴司採購人資系統後想解決的問題▍ 一頁總結:我們建議選擇104人資系統 原因:價格及維護成本合理、成長擴充無虞、預計提升50%行政效率、104公司財務穩健 ▍精簡說明: 功能符合:符合本公司人事管理流程,系統不斷優化,免費版更 金額費用:價格*元,維護費*% 相較B廠商價格低廉/相同,但功能、服務、及廠商背景為104勝出。費用優勢包含:免費版更及法令更新、人數成長擴充不額外收費、系統使用期間提供顧問諮詢服務、集團或關係企業多公司可一起使用。 ▍廠商優勢: 專業導入顧問陪跑,三個月快速上線。 品牌知名度高,系統穩定發展超過20年,客戶數多且服務口碑佳。 服務團隊資深且專業,人資系統導入經驗逾20年。 資安政策嚴謹,定期執行弱點掃描及源碼檢測。 可串接104人力銀行服務(VIP履歷、薪酬平台、LMS平台)及各種第三方系統(EIP/BPM/ERP等),且開放客製。 導入此系統,無需增加IT資源。 支援行動APP,員工使用方便。 提升50%以上行政效率,計薪時間、排班時間、考勤時間皆縮短。 104人資學院提供簡易的簡報提案範例,歡迎下載參考:簡報下載 以上簡報方向建議,讓老闆一次抓住重點與優勢,再附上您依照公司需求整理的系統比較表,讓老闆有時間時可以過目。但如果看完、比較完還是不清楚如何跟老闆說明,104的專案顧問都會依照每間公司不同需求來協助您! 最後除了上述7點外,104 顧問團隊更提供評估 HRM 系統檢核表(Checklist),方便 HR 與採購同仁於評估階段時一一檢核。 下載系統檢核表
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【104 talks】時代 vs 世代:不可不知的 EAP 推動要點 | 興智國際執行長 黃智儀

文:  人資市集整理 104 人資市集舉辦「104 talks 短講」致力於為職場人士提供高效學習的平台,集結專業領域的講師進行知識分享,期望為樂於學習的職場人士帶來不同的視野與啟發。本次邀請到 EAP 專家興智國際執行長黃智儀主講,帶大家了解 EAP 如何運作,能對員工及組織帶來哪些好處,以及 HR 及主管所該扮演的角色。 EAP 員工協助方案的起源與發展  員工協助方案(Employee Assistance Program, EAP)起源於美國,最早是為了解決員工濫用毒品、酒精等成癮問題對工作出勤的影響。隨著需求變化,逐步擴展成為一個多功能的員工支持系統,幫助員工在面對生活、心理和家庭等多方面的問題時獲得資源支持,從而穩定出勤率、提升生產力並降低安全風險。今日的 EAP 並非單一的心理諮商計劃,而是涵蓋全面的員工協助系統。  EAP 成功運作的三大關鍵要素  現今 EAP 不僅限於戒毒戒酒,它涵蓋了員工在工作中和生活中的各種問題,如心理健康、家庭衝突等。黃智儀指出,EAP 的核心在於「穩定員工」,從而穩定企業運營,並提升工作效率。每一個員工的穩定,其實是一個家庭的穩定,一個家庭的穩定,會讓整個社會都跟著穩定。這套系統的重點在於「預防與干預」,即通過資源整合幫助員工處理個人困境,並在問題發生之前就進行預防。EAP 的成功實施依賴於三個關鍵要素:  1. 員工的自覺:培養員工主動尋求幫助的意識。 2. 同事有感覺:同事之間互相關注,當有異常狀況出現時能立即通知相關部門或協助求助。 3. 主管能發掘:主管應接受相關訓練,學會辨識員工需求,並主動介入提供支持。  這三條線路相互配合,可以及早識別問題並進行有效干預,從而降低風險,特別是員工安全和職場公共安全方面的風險。  時代 vs世代的變遷  隨著社會環境與職場文化的變遷,EAP 成為處理職場衝突和危機事件的重要工具之一。以下是推動 EAP 應關注的兩大重要層面:  時代不同 > 法規增加及職場環境改變:隨著台灣職場相關法規的增多,如職場不法侵害防治和心造防治法等,讓員工在面對職場霸凌或不公正時,有法規來保障員工的身心健康與權益。在經濟環境不穩定、社會壓力增大的情況下,個人和家庭壓力增加,員工對心理支持需求上升。若能有完善的 EAP 資源來幫助員工穩定情緒,便可減少人事流動,提升整體效能。  世代不同 > 新世代員工的需求:現今職場中存在多個世代,尤其是年輕的新世代對工作的期待、壓力來源和文化需求不同於以往。面對這樣的變化,EAP 在處理新一代員工的心理健康問題和自殺事件上尤為重要,企業應注重提供心理健康資源與正向支持的 EAP 服務。  EAP相關課程及培訓,打造友善職場正確支持員工 >> 現代職場中,員工的心理健康問題、工作壓力、績效管理的不公正,職場霸凌等現象,都可能引發嚴重的管理危機,甚至威脅到生命安全問題。黃智儀指出,自己服務過數百家公司,自去年開始,精神疾病跟自殺案件都翻倍成長,有很大部分來自八年級生的不穩定,所以世代差異是一個非常需要著重的部分。 而員工協助方案可以有效阻止問題的升級,企業的管理者需要 EAP 能夠幫助企業及早發現潛在的職場衝突,並提供適當的干預措施,以避免危機事件的發生。這些措施可以包括心理與情緒支持:透過系統化的協助,企業可以資源整合,幫助員工面對生活或職場中的壓力,並且強調在出現異常狀況時同事和主管的支持。透過建立內部支援系統或與外部專業單位合作,為有需要的員工及時提供相關諮詢服務和支持;壓力管理與培訓課程:安排壓力管理相關的培訓和工作坊,教導員工自我調適的技巧。法律或福利支援:除了情緒支持和壓力管理,企業還需在必要時提供法律和福利上的資訊支持。當處理與員工和主管間的爭議事件時,HR 需檢查主管行為的合法性,並且確保處理流程符合國家法規,進一步保障員工的心理及法律權益,防範爭議事件。 HR、主管、組織在 EAP 的角色? 首先,企業需要設計一個涵蓋多層面的系統化協助方案,整合各方資源,訓練員工能夠自主求助。建置資源地圖,讓同仁知道:我有任何的困難,我可以上這個網頁去找、公司有什麼資源可以幫助我?有什麼相關的合作廠商,或者是外部資源可以幫助我?社會有什麼資源,政府有什麼資源? 同時,HR與主管在EAP中扮演著關鍵角色。 HR可從人資系統來觀察人員的穩定,如職護系統的三高追蹤、出缺勤穩定性、員工滿意度調查等。另外HR要協助檢查主管是否有管理不當及績效考核的正確性,避免組織對員工造成間接性的職場不法侵害。 主管作為直接管理者,管理方式會直接影響到員工的心理健康與職場穩定性,當主管的管理行為不當,如缺乏公平性、管理情緒失控、過於人身指責或不正確的績效評估等,都可能構成職場上的不當行為,甚至是職權霸凌,進而引發員工心理壓力或組織衝突。 因此,HR需要幫助主管建立正確的管理方式,防止衝突的升級。例如,當一位員工有精神疾病、情緒失控、甚至有自殺傾向時,這不是一般的心理諮商可以解決的,會需要HR的介入,保護員工的生命安全穩定。主管也應接受培訓,學會如何辨識並及時協助員工,並在發現異常後採取正確措施,支持員工重返穩定的工作狀態。主管可以怎麼做?第一,觀察員工;第二,警覺到員工又再次需要協助;第三,正確的幫助員工回歸職場,正確的工作;第四,正確做到緊急事件之後的工作管理。 從組織的立場出發,人資與員工關係部門需盤點組織可提供的資源,並確保員工及其家庭在心理健康和工作穩定性方面獲得必要支持,EAP 的功能不僅限於問題的當下解決,更擴展至風險預防與危機管理,最終目標在於塑造積極的組織文化。當組織中發生員工異常狀況、爭議或不法侵害事件時,應基於“員工、主管、組織、法規”下圖這個三角型的平衡,全面考量並採取正確的處理流程與策略,以維護職場的公平與安全環境。 此外,現代員工對主管的期待轉向全方位的互動,他們期望主管能夠理解並關心自身的狀況,而不僅僅關注工作表現。因此,EAP在組織文化中不僅是解決問題的工具,更是培養關懷氛圍、滿足員工需求、預防危機的關鍵措施。 整體來說,EAP為員工提供求助途徑,提升其自助意識;對主管來說,可幫助他們更好地管理團隊,從績效到員工協助均具備法規釋義;對組織而言,則有助於提前預判風險、加強危機管理。通過EAP,企業可以有效地保護並支持員工成長,並提升整體績效。 系統化EAP促進員工穩定與組織韌性 隨著大環境的變遷,每位員工面臨的個人挑戰及其家庭、生活等“小生態”日益複雜,這些都影響了其職場穩定性。EAP不僅預防危機、處理風險,更支撐了員工的心理穩定,讓他們在壓力增加的現代職場中獲得支持。現代員工對主管的需求已超越工作指導,更希望得到情感上的關懷;組織企業除了推行 ESG 社會責任之外,還須符合「DEI」,多元(Diversity)、公平(Equity)、共融(Inclusion)文化的落實。 EAP 的系統化架構使公司能夠整合各部門的資源,設立求助和協助系統,培養員工的自助能力,並為主管提供正確的管理指導,留下管理紀錄。避免員工的生命安全跟國家法規檢查的風險。在面對個人問題、職場爭議、管理績效等挑戰時,透過完整的 EAP 架構,組織可以更加從容地處理問題、降低風險,並以人性化的方式關懷每位員工。 總結來說,EAP 是現代企業管理中不可或缺的一部分,它既是員工的支持系統,也是企業穩定發展的重要工具。從最初的危機干預,到如今的全方位管理,EAP 的價值不僅在於幫助員工,更在於為企業創造一個安全、健康且具生產力的工作環境。 講者簡介:黃智儀 黃智儀為興智國際的執行長,24 年來專注於員工協助方案(Employee Assistance Programs, EAP)的推動。台灣引入 EAP後,黃智儀是最早的一批推動者,參與了勞動部出版的三本員工協助手冊的編撰工作,推動此方案的持續發展。這些手冊幫助企業理解如何更有效地支持員工,並降低職場風險和生產力下降等問題。 錯過講座了嗎?會員限定 104 talks 免費回放 >> 揪朋友、同事一起進修更優惠!最低6折起>> 企業內訓、公開班及線上課程需求,104人資市集最超值 >> 加入104人資市集 Line 好友,獲得職場新知與更多學習資源!
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想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析

越來越多企業投入數據分析領域,也讓資料工程師的職缺需求大增,根據104薪資情報網站,資料工程師薪資中位數甚至高於一般研發工程師。本文就帶你一探有資料工程師需要的技能專長以及完整職涯發展。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 什麼是資料工程師?需要哪些技能?資料工程師工作內容資料工程師技能與工具能力分析資料工程師軟技能養成:4大特質有助職涯發展更順利資料工程師薪水行情:掌握技術專長是加薪關鍵1. 台灣資料工程師薪資範圍 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵資料工程師職涯路徑:邁向高階技術職的進階指南1. 軟體工程師2. 數據分析師3. 演算法工程師|資料科學家資料工程師的挑戰 什麼是資料工程師?需要哪些技能? 資料工程師工作內容 資料工程師又稱為數據工程師,主要工作內容是與數據相關的技術支援,建置系統或使用外部平台幫助企業數據收集、儲存與整理,確保數據傳輸管道暢通、安全、精準且可被預測。 延伸推薦課程 👉 資料工程師養成班​ 資料工程師技能與工具能力分析 基礎Python網路爬蟲SQL 基礎Java核心R語言SQL 進階資料庫AWS應用進階資料探勘認證微軟 Azure雲端應用認證職涯資料工程師AI資料科學家▲ 資料工程師師應具備技能、工具、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 [course_plugin title='資料工程師面試入門課程' keyword='破解資料工程師' amount=1] 1. 資料工程師基礎技能 資料工程師需熟悉網路爬蟲技術,精通Python與SQL語言,具備Java基礎能力,能有效處理ETL流程,管理資料庫,支援業務分析需求。 Python:常用於數據處理與自動化管道建設。 網路爬蟲:從網頁自動蒐集數據,將網頁數據轉換為可用的結構化格式 SQL(基礎):資料工程師必備技能,用於查詢與操作結構化數據。 Java:用於大數據處理框架(如Spark)的高效運算實現。 資料工程師基礎工具推薦課程 線上 Python 新手村|練就扎實基本功 5538人感興趣     了解課程> 線上 Python 網路爬蟲 | 數據分析的第一步就是要學會爬 6276人感興趣     了解課程> 線上 快速活用 MySQL,精準設計關聯式資料庫 15855人感興趣    了解課程> 線上 學程式也能很好玩:不背語法寫Java 6625人感興趣      了解課程> 延伸推薦課程 👉 Python 輕鬆上手學​👉 成為 AI 科學家|快速闖關 Python 語法世界,程式實作不頭痛👉 Python新學法 - 實作6個Terminal APP快速入門​👉 Python 基礎程式設計|開外掛勇闖 Python 異世界​👉 ETL網路爬蟲實戰技巧​👉 吳永志Java入門保證班 - 初學者最佳選擇​ 2. 資料工程師核心技能 資料工程師核心技能涵蓋精通R語言與進階SQL操作,具備優化大型資料庫管理的能力,熟練運用雲端應用及大數據技術,專注於高效處理複雜數據流程。 R語言:常用於統計分析、數據探勘和機器學習建模的程式語言,適合進行各類數據處理與運算。 SQL進階/NoSQL:進階的SQL技能有助於高效處理和管理大型結構化數據。除了關聯式資料庫(如 MySQL、PostgreSQL),還需熟悉 NoSQL 資料庫(如 MongoDB、Cassandra)以處理非結構化數據。 資料庫管理與建置:除了熟悉各種資料庫工具管理與操作,資料工程師還需具備建置資料庫架構等關鍵性知識。 雲端應用能力:掌握雲端應用相關的技能,熟悉AWS、Azure等雲端服務平台來進行大規模數據的存儲和處理。 資料工程師核心工具推薦課程 線上 R語言/R-Studio入門─統計分析、資料探勘與機器學習的原理與實戰演練 4057人感興趣 了解課程> 線上 教你完全掌握 SQL- 從資料庫建立到成為資料處理高手 4148人感興趣 了解課程> 線上 資料庫設計原理 2567人感興趣 了解課程> 線上 AWS雲端架構規劃|建置實務應用 3169人感興趣 了解課程> 延伸推薦課程👉 NoSQL輕鬆學: 架構、設計與案例探討​👉 成為 AWS 達人第一步!打造你的第一個 AWS 架構!​👉 AWS雲環境的架構優化-彈性化自動擴展​👉 雲端資料工程師在職遠距班 3. 資料工程師進階技能與證照:資料探勘與雲端應用認證 資料探勘是從已知的數據中,挖掘數據背後的價值與趨勢,提供企業數據洞察報告。為此,資料工程師必須熟悉大數據框架或引擎技術,搭配程式語言、機器學習模組(如:MLlib)及統計分析方法,將數據處理轉化為具體分析結果或預測模型。 Apache Spark:Spark是一個開源的大數據處理框架,支援多種程式語言和機器學習模組,能高效分析與挖掘大規模數據,是資料探勘不可或缺的強大系統。 雲端應用證照:資料工程師在雲端應用領域可藉由取得認證證照來提升專業性,例如Microsoft Azure相關認證,資料工程師可透過自我學習與認證以強化職業競爭力,也為自己提供更加寬廣的職涯發展路徑。 資料工程師進階工具認證課程推薦 線上 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略 19721人感興趣 了解課程> [course_plugin title='雲端資料工程師進階課程推薦' keyword='雲端資料工程師在職遠距班' amount=1] 延伸推薦課程👉 Spark首部曲:實務基礎入門篇​👉 Spark第二部曲: SQL輕鬆處理半結構化資料技巧​👉 Spark第三部曲: MLlib完成資料挖掘與機器學習實戰​👉 微軟Azure超級入門實務與AZ-900認證攻略​👉 微軟 Azure|通關 AZ-104 認證攻略,邁向雲端 IT 管理之路​👉 AZ-204 認證攻略I從Azure著手雲端開發解決方案​👉 DP-900 認證攻略 l 基礎資料庫混合雲建置與管理​ 資料工程師軟技能養成:4大特質有助職涯發展更順利 1. 溝通與跨部門協作能力: 資料工程師需與資料分析師、產品經理和開發團隊緊密合作,清晰表達技術需求與限制,確保數據管道設計與業務目標一致,並有效傳達複雜技術內容以促進團隊協作效率。 2. 問題解決與批判性思維: 在面對數據品質問題、流程瓶頸或系統錯誤時,資料工程師需具備冷靜分析的能力,快速定位問題根源,提出創新解決方案,並從長遠角度優化系統的穩定性與效率。 3. 時間管理與專案執行能力: 面對多項並行任務與緊迫期限,資料工程師需能有效規劃工作進度,分配資源,確保ETL流程、數據清洗與系統開發在限定時間內按時完成,提升團隊交付成果。 4. 持續學習與技術適應能力: 資料工程師需要不斷學習新興工具、框架與雲端技術,快速掌握業界趨勢,適應大數據與人工智慧時代的變化,確保自身技能能支持企業的數據基礎設施發展需求。 資料工程師薪水行情:掌握技術專長是加薪關鍵 隨著大數據與人工智慧的快速發展,資料工程師成為企業中不可或缺的重要角色,但影響薪資的關鍵,往往取決於工程師本身的技術專長與實務經驗。 1. 台灣資料工程師薪資範圍 初階(3年以下經驗):月均薪約5.9萬。 中階(3-5年經驗):月均薪約 6.4萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約6.6萬。(以上資料來源:104薪資情報) 2. 提升資料工程師薪水幅度的關鍵 掌握大數據與雲端技術是高薪關鍵:熟悉大數據工具(如Spark)及雲端平台(如AWS、Azure)是資料工程師的核心技能。企業對處理大規模數據的需求不斷增加,具備分散式運算能力的工程師在薪資談判中更具優勢。 程式語言與專業認證提升競爭力:Python與SQL是基礎技能,而掌握Java、R語言及進階資料庫技術(如NoSQL)能顯著提高薪資。此外,取得AWS、Azure等專業認證,能彰顯技術專業性,是升職與加薪的重要籌碼。 資料工程師職涯路徑:邁向高階技術職的進階指南 資料工程師需要強大的技術專才,在數據處理、雲端應用與大數據技術上展現出不可或缺的價值,建議資料工程師可藉由自我學習、累積實務經驗及考取專業認證等管道,優化現有技能,就有機會轉往更高階技術職務,實現職涯進階與薪資提升,資料工程師職涯路徑發展如下: 1. 軟體工程師 資料工程師轉職軟體工程師,除了程式開發與現有數據基礎專業上,擴充軟體開發能力,技術層面也需涉及更多樣的程式語言、系統設計、開發流程與測試技巧等。 技能需求:需掌握多樣化技術,精通主流程式語言如Java、C++;熟悉相關框架(如Spring、Node.js、React);具備系統設計能力;掌握版本控制工具如Git,並適應敏捷開發流程;能進行自動化測試以確保軟體品質。此外,基礎前端開發技術(HTML、CSS、JavaScript)與實務經驗(如參與開源專案或個人作品集)也是必要條件,以全面應對軟體開發需求。 學習指南:前端工程師學習地圖、後端工程師學習地圖 2. 數據分析師 位於同樣的數據產業鏈中,資料工程師轉職數據分析師需強化數據解讀與分析能力,熟悉各種報表可視化工具與分析方法,以深度挖掘數據製作洞悉報告。 技能需求:屬於後段數據資料庫建置的資料工程師,在轉職前線的數據分析師,需要更深度與產品、業務單位溝通,了解組織需求,並在已具備數據專業技術的前提下,需要熟悉使用工具如Excel、Tableau、Power BI進行可視化,掌握統計學基礎與分析方法(回歸分析、A/B測試)。實戰專案經驗與清晰的數據展示能力是能否轉職成功的重要條件。 學習指南:數據分析師學習地圖 課程推薦:數位分析師入門實戰 3. 演算法工程師|資料科學家 就分工而言,資料工程師搭建數據管道,確保數據準確、安全、流向正確位置;演算法工程師專注於開發演算法或模型,處理數據並生成有用的輸出(如預測、推薦結果);資料科學家分析數據與模型效果,找到問題並提出解決方案。部分企業因規模不同,資料工程師、演算法工程師、AI資料科學家三者的工作內容可能有所重疊。 演算法工程師:高效演算法工具的製造者,著重數據模型的建構。需熟練掌握Python與C++等程式語言,並熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學習框架,用於開發與訓練模型。 AI 資料科學家:透過數據模型分析、預測,並透過不斷驗證與統計分析能力,監控並優化數據模型結果提出精準分析。 課程推薦:AI資料科學家全方位學程班 資料工程師的挑戰 數據處理最大的挑戰,就是保持數據的一致性,這是非常需要耐心與抗壓性的工作內容,尤其在時間壓力之後,必須處理包括數據的異常與缺失,數據清洗與校正等。因此,資料工程師必須有對數據工具的熟悉度,以及知道如何高效處理大數據需求的能力。 除了技術層面,隨著技術的快速更新,資料工程師需要不斷學習新工具與技術,如雲端平台和大數據框架,充滿好奇與保持學習力是資料工程師必須保持的態度。因此,面對多方面的挑戰,具備紮實的技術實力、解決問題的能力以及高適應力,才能滿足不斷變化的業務需求。 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 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 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 [joblist_plugin title='更多104【資料工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=2&indcat=1001001000,1001000000&ro=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2007001022' amount='3']
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