軟體工程師就業培訓
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Computer engineering
結合硬體設計與軟體開發，專注於電腦系統的架構、運作與優化。具備此技能的人能設計電路板、嵌入式系統，並撰寫韌體或系統軟體，確保硬體與軟體協同運作。此能力在科技產業需求大，涵蓋物聯網、人工智慧、自動化等領域，能提升產品效能與可靠度，是硬體與軟體整合的重要橋樑。具備此技能，有助於解決複雜技術問題，並推動創新產品開發。
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人工智慧研究如何使機器具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力，是能讓事物變更聰明的科技。其研究範圍包含了：電腦視覺、語音工程、自然語言處理、移動與控制等。做為人工智慧體系的一部分，「機器學習」是一種資料科學的技術，也是實現人工智慧的一種方式，從資料中學習，獲得辨識或預測新進資料的技能，以協助電腦預測未來的行為、結果和趨勢，其技術廣泛應用在不同領域。
財團法人電腦技能基金會TQC+人工智慧：機器學習的題目設計包含：「監督式學習」、「非監督式學習」、「機器學習應用」等必備的知識及技術，運用不同機器學習方法進行實際案例之分析預測。
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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
Google專業級機器學習工程師認證
專業級機器學習工程師利用 Google Cloud 功能與機器學習方法的知識，來建立、評估、生產和優化AI解決方案。機器學習工程師處理大型、複雜的資料集，並建立可重複、可重複使用的程式碼。 根據基礎模型設計，同時實施生成式AI解決方案。
機器學習工程師著重AI實踐，與其他職位密切合作，以確保AI應用程式的穩定與成功。
機器學習工程師具有扎實的程式設計能力、資料平台以及分散式資料處理工具的經驗。精通模型架構、資料和機器學習管道創建、生成式 AI 和指標解釋等領域。
機器學習工程師須熟悉MLOps、應用程式開發、基礎架構管理、資料工程和資料治理的基礎概念。 幫助團隊有效運用AI解決方案。透過訓練、再訓練、部署、調度、監控和改進模型。
Google
SSE AI 提示詞工程師
[ 引領AI時代的語言設計專家認證 ]
隨著生成式人工智慧（Generative AI）快速崛起，從文字生成、圖像創作、音樂編排到自動化工作流程，「提示詞（Prompt）」設計能力已成為駕馭AI的關鍵技能。而「Prompt Engineer（提示詞工程師）」作為新興且高度需求的職業角色，正逐漸在學術界與職場上嶄露頭角。 AI Prompt Engineer 國際認證應運而生，旨在建立一套標準化、系統性的評量機制，協助學習者掌握與AI互動的語言設計邏輯，具備實務操作能力與創造性思維，為進入AI產業奠定堅實基礎。
Silicon Stone Education (SSE)
進階軟體設計專業人員
進階軟體設計專業人員證照旨在驗證持有人具備高階軟體設計與開發能力，涵蓋系統分析、架構設計、程式撰寫及測試等關鍵技術。持證者能有效運用物件導向設計原則及軟體工程方法，解決複雜問題並提升軟體品質與維護性，適用於大型專案開發與團隊協作，提升職場競爭力與專業價值。
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CTT+證照專為資訊科技領域設計，涵蓋軟體開發、系統管理及網路安全等多項核心技能，強調實務操作與理論知識的結合，提升持證者在職場上的競爭力與專業能力，適合希望深化IT技術並拓展職涯發展的專業人士。
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黃仁勳強調的「Loop Engineering（迴圈工程）」是什麼？
「迴圈工程」（Loop Engineering）是什麼？輝達執行長黃仁勳強調「迴圈工程」是AI（人工智慧）的未來，點名將取代提示工程，成為定義2026下半年AI發展的關鍵轉變。
文／樂羽嘉編譯 圖／ChatGPT‧樂羽嘉協作 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
迴圈工程（Loop Engineering）是什麼？為什麼要學迴圈工程？黃仁勳怎麼說？迴圈工程的架構是什麼？迴圈工程實際上怎麼運作？哪些任務適合迴圈工程？自主工作流中的4大常見迴圈打造迴圈流程的小訣竅
輝達執行長黃仁勳最近讓一個人工智慧圈裡正夯的名詞成為焦點──「迴圈工程」（Loop Engineering）。根據X網友引述，黃仁勳說「現在沒人在寫提示詞了，都在編寫、管理迴圈」，把迴圈工程形容為定義2026下半年AI發展的重大轉變。
黃仁勳不久前接受美聯社專訪也反覆提到，未來AI將超越簡單的單次提示詞，成為能夠自主搜尋、評估、推理、使用工具、透過重複循環自我改進的系統。
簡單來說，提示工程是在研究如何對AI模型下達更好的指令，迴圈工程是要設計指令下達後AI系統自動執行的流程。
迴圈工程（Loop Engineering）是什麼？
迴圈工程是一個閉環式的循環。在一個標準的迴圈工程架構中，AI系統會生成一個假設、做測試、按照明確的目標給結果打分數、讀取並分析失敗的原因，把檢討後得到的回饋內容餵給下一次生成。迴圈工程的運作模式就是感知（Perceive）、推理（Reason）、行動（Act）、觀察（Observe），不斷重複。
在這個流程中，每次循環（Pass）成本相對便宜，但每次的結果都能縮小搜尋範圍。所以迴圈工程可以把數十次平庸的嘗試變成更強大、經過測試、更可靠的一次輸出。有價值的不是模型的第一個答案，是強迫模型不斷改進的過程。
為什麼要學迴圈工程？
現在大多數AI工作流還是高度依賴人類手動操作，AI照著你的提示詞，一個口令一個動作。你寫提示詞，模型回覆，你檢查內容，再寫新的提示詞，不斷循環。每次模型回覆你，互動就結束了，模型不會繼續工作、監控變化、自己決定下一步。
這種「單次對話」模式應付一次性任務還行，但需要AI代理自主完成多步驟工作（例如研究主題、寫報告、發布更新、檢查結果、在沒有人類干預下進行迭代）時就會很沒效率。
舉例來說，如果要打造「客戶研究」工作流，你可能需要AI代理執行以下步驟：
從多個管道爬數據
做摘要
標記異常值
格式化報告
傳到Slack
檢查有沒有人回覆
這中間包括6個以上不同步驟，若沒有完全自動化，你每一步都要手動觸發。
在這個背景下，迴圈工程誕生，透過 /loop（迴圈）、/goal（目標）和 /routines（常規程序）等結構，讓AI代理不需要人類在每個步驟手動輸入提示詞，也能持續工作，徹底改變自主AI代理能做到的任務範圍。
黃仁勳怎麼說？
黃仁勳提到，未來的AI方向是「少一點猜測，多一點研究」。
他解釋，現在AI系統已經能夠用網路搜尋並回傳「兩到三種不同版本」的資訊，接著自主評估哪一個版本最接近事實。
這就是迴圈在實務中的運作方式。AI不只會被動回應，更會主動搜尋、對比、評估、精煉內容。
另一個例子，是AI系統接收到提示詞後主動閱讀大量文獻、追蹤引用來源、沉浸並理解主題脈絡，隨後透過推理想出解決問題的方法。
這正是迴圈工程可能比提示工程更重要的原因。黃仁勳認為，一個聰明的提示詞頂多能改善一次回覆品質，但一個設計精良的迴圈可以讓整個工作流徹底進化。
迴圈工程的架構是什麼？
多數迴圈工程的實做主要圍繞以下3個核心結構：
1. /loop迴圈
告訴AI代理重複執行某個特定的動作序列。它可以是有限次數的（運行N 次），也可以是條件式的（運行到某個條件成立為止）。
2. /goal目標
替迴圈定義終止條件與前進方向。沒有目標，迴圈代理就會無限期運行或隨機終止。
3. /routines常規程序
這是AI代理在迴圈中可以隨時調用的模組化、可複寫的動作序列，可以看做是副程式（Subroutines）。
/loop怎麼運作？
迴圈會建立一個重複執行的循環機制。最基本的流程如下：
AI代理接收輸入，或觀察目前的狀態。AI代理執行某個動作。AI代理 評估是否應該繼續迴圈。如果答案為「是」，則帶著更新後的上下文回到第一步。
它與一般程式中的 for loop 最大差別在於，AI代理的推理能力可能會讓第二步在每一次迭代時都變得不一樣。換句話說，它不只是重複執行同一個動作。它能夠根據上一輪發生的結果，決定下一步該做什麼。
舉例來說，一個監控網站的AI代理可能會設定成每小時執行一次迴圈，用來檢查競爭對手的價格頁面是否有變動。
在每一次迴圈中，它都會把目前頁面狀態與先前儲存的基準版本進行比較。如果沒有任何變化，它什麼事都不做。如果有變化，它就會啟動通知流程。
/goal怎麼運作？
目標賦予迴圈終止的條件和前進的方向。一個優秀的目標定義通常包含：
成功狀態：怎樣才算完成？（例如「報告已提交，確認送達」）
限制條件：代理必須遵守的邊界（例如「不可以發超過3封電郵」）
優先訊號：需要做取捨時，什麼事情最重要。
目標的定義不需要很複雜，像是「持續執行直到處理完50個潛在客戶資料並記錄到Airtable中」就夠具體了。模糊的目標（像是「做個厲害的研究」）往往會導致AI代理出現不可預測的行為。
有些架構會進一步區分終極目標與工具性目標，這種做法比較接近人類的規劃方式。
/routines怎麼運作？
routines是代理在迴圈內使用的基本組件，是一系列模組化、可重複使用的動作流程，當特定條件或情境出現時，AI代理就可以呼叫對應的routine來執行。
常見的routine包括：
Data Fetch Routine（資料擷取）：從資料庫取得最新紀錄，進行格式整理，然後存入工作記憶。
Summarize Routine（摘要）：接收一段文字內容，產生摘要，評估摘要品質。如果品質低於設定門檻，則重新生成。
Escalation Routine（升級處理）：如果某項任務超過AI代理的信心門檻（Confidence Threshold），就標記成需要人工審核，並暫停該分支迴圈的後續執行。
Notification Routine（常式）：整理目前狀態資訊，並透過Slack或電郵發送通知訊息。
routine讓你可以方便地管理迴圈，做到個別測試每個功能模組、獨立除錯、重複利用既有能力、自由組合出更複雜的代理行為。
迴圈工程實際上怎麼運作？
當 /loop、/goal 與 /routines 組合在一起時，就形成所謂Agentic Loop（代理式循環），在這個能自主驅動的循環機制裡，AI代理會持續觀察、推理、執行、評估，並不斷重複這個過程，直到目標達成為止。
這個循環的簡化版本如下：
Observe（觀察）——目前的狀態是什麼？（檢查輸入、讀取記憶、取得資料）
Reason（推理）——根據目標與目前狀態，下一步應該做什麼？
Act（執行）——執行適當的routine。
Evaluate（評估）——剛剛的行動是否讓系統更接近目標？目前的新狀態又是什麼？
Loop or Terminate（繼續循環或結束）——目標是否已經達成？如果沒有，就回到第一步。
哪些任務適合迴圈工程？
適合使用的場景：
任務具備多步驟、充滿條件變數：下一步該做什麼，完全取決於上一步的結果。
完成時間無法預測：例如背景資料搜集、持續性的市場監控、需要反覆修改的內容。
人類審查成為效率瓶頸：用明確的目標與信任門檻取代重複的人工點擊，解放人力。
排程週期性任務：定期喚醒、執行、休眠的監控或報表工作。
應該避免的場景：
任務只有明確單一步驟：只是單純轉換一段文字或生成單一文件，引入迴圈只會增加無謂的複雜度。每一步都需要人類百分之百判斷：流程無法放手讓AI推理（雖然可以設計暫停機制，但會大幅增加複雜度）。目標模糊不清： 如果你無法具體定義怎樣算做完，AI就會變成失控的API額度殺手。
自主工作流中的4大常見迴圈
輪詢迴圈（Polling Loops）：AI代理按時間（如每30分鐘）喚醒，檢查數據源，只有發現新數據時才觸發特定行動（例如檢查CRM中的新潛在客戶，豐富數據）。
精煉迴圈（Refinement Loops）：AI代理生成內容（如行銷文案），根據品質標準自行評分，分數未達標就重寫，直到過關或達到最大嘗試次數為止。
隊列處理迴圈（Processing Queue Loops）：AI代理面對一個任務清單（如客服工單庫），一件接一件地處理、記錄結果，直到清單清空為止。
事件回應迴圈（Event-Response Loops）：AI代理持續監聽外部訊號（如電子郵件、Webhook），一旦有事件進來就立即執行回應程序，隨後回到監聽狀態。
打造迴圈流程的小訣竅
先定義退出條件：在設計任何工作流節點前，先明確寫下「在什麼具體條件下，這個迴圈必須停止」。
設定硬性限制：務必設定最大循環次數或最長運行時間，防止代理因陷入死迴圈刷爆你的API額度。
把一切記到日誌裡：讓AI代理在每次循環中記錄狀態、行動與結果，否則無聲運行的迴圈一旦出錯會完全無法偵錯。
從小規模開始：先從最簡單的「觀察→行動」兩步迴圈開始，穩定後再加入精煉邏輯與模組化程序。
獨立測試你的routines：把它們串進迴圈之前，確保每個獨立routine（如摘要routine）本身可以完美運作。如果rountine本身的輸出品質很差，再完美的迴圈工程也救不回來。
（資料來源：NDTV、MindStudio）
（原文標題：黃仁勳說必學的「迴圈工程」Loop Engineering是什麼？）
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從 Vibe Coding 到 Agentic Engineering：定義 AI 時代的軟體工程新範式
回顧 2025 年，前 Tesla AI 總監 Andrej Karpathy 在社群平台上首次拋出 「Vibe Coding」 這個詞時，精準捕捉了當時開發者的集體情緒。那是一種憑藉自然語言提示、與大型語言模型（LLM）進行即時對話，進而拼湊出程式碼的過程。在那樣的時空背景下，開發者不再逐行撰寫邏輯，而是透過一種「氛圍（Vibe）」與直覺，快速催生出可運作的產品原型。
這種「以直覺替代語法」的模式迅速引爆了工具與新創的開發熱潮。從 AI 原生編輯器到全自動開發平台，資金如潮水般湧入：AI 程式編輯器 Cursor 在去年底完成 D 輪融資，年化收入（ARR）驚人地突破 10 億美元；而歐洲新創 Lovable 則以 66 億美元的估值完成 B 輪融資。
然而，當熱潮退去，我們必須直面一個核心問題：「感覺」能支撐起企業級的軟體工程嗎？
Vibe Coding 的天花板：實驗與專業的鴻溝
在 Vibe Coding 模式下，開發者雖然能獲得極高的初始速度，但這種「黑盒式」的開發卻隱藏著巨大的技術債。
當專案規模擴大，單純依賴單一模型的對話式修補會逐漸失控。生成的代碼可能存在隱蔽的安全漏洞，且缺乏一致性的架構邏輯。Karpathy 指出，當時的模型能力有限，Vibe Coding 多半用於實驗性專案，距離真正的專業軟體工程仍有明顯落差。
隨著 AI 模型能力的進化，我們正進入一個新的階段：Agentic Engineering（智能體工程）。這不僅僅是名稱的變更，更是從「感性驅動」向「理性系統」的範式轉移。
2. 建立品質關卡與審計軌跡
工程化的標誌在於其「可預測性」。在 Agentic Engineering 的框架下，工作流會內建品質關卡（Quality Gates）與自動化測試。這意味著 AI 產出的每一行代碼，都必須通過另一組 AI 代理或既定腳本的審查。這種「半自主系統」具備自我修復與反思的能力，大幅降低了 Vibe Coding 帶來的隨機性風險。
開發者角色的重定義：系統架構師與監督者
這場轉型對軟體工程師而言，是一次技能樹的劇烈重組。開發者的工作重心正發生以下移轉：
定義邊界而非代碼：工程師的核心能力不再是掌握特定程式語言的語法，而是定義系統的輸入輸出契約、安全性約束（Guardrails）以及業務邏輯的邊界。
掌握編排藝術：開發者必須學習如何設計「認知架構（Cognitive Architectures）」，例如如何運用多代理協作模式，讓 AI 能夠處理比以往更複雜、更長期的任務。
從實作者轉向監督者：這是一個將 AI 開發視為企業核心職能的過程。我們不再是即興打造工具的人，而是負責驅動一個可持續擴展、具備自我演進能力的半自主系統。
結語：進入自主開發的新紀元
Vibe Coding 是 AI 帶給我們的一場美夢，它讓我們看見了開發門檻崩塌的可能性；而 Agentic Engineering 則是將這份美夢轉化為工業化現實的必經之路。
正如 Glide 所言，Vibe Coding 代表的是早期工具帶來的震撼，而 Agentic Engineering 則更貼近企業級的實務需求。我們正站在軟體工程新紀元的門檻上——在那裡，人類負責定義願景與紀律，而 AI 代理則在嚴謹的框架下，將願景轉化為穩健的現實。
觀看原文：https://www.xschoolkh.com/post/vibe-coding-to-agentic-engineering
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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AI時代的資工人何去何從？專家：向「文組」取經是條出路
AI快速發展，當Cursor等AI助手能幫人自動寫程式、AI預期將達到「中級軟體工程師」的水準，資工系新鮮人的就業處境正面臨艱難挑戰。資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？專家認為，未來資工人才需要擁抱AI素養、運算思維，讓資工系變得「更像文科學位」。
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
本文目錄（點擊可快速前往）
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵另一種機會：發現文科思維的價值
當「Cursor」等AI神器能幫人自動寫程式，資工教育、初階工程師到底該培養什麼技能？卡內基美隆大學等程式教育專家建議，讓資工系長得「更像人文學科」，是一條出路。
隨著ChatGPT等聊天機器人的能力不斷進化，它們開始能夠像人類一樣順暢地回答問題、撰寫論文。但論及「取代人類」的挑戰，它們最有殺傷力的，還是針對電腦科學領域。
如今，大型科技公司和新創公司都紛紛推出能自動產生程式碼的AI助手，而且能力正在迅速提升。
今年一月，Meta執行長祖克柏預測，AI將在今年的某個時刻達到「中級軟體工程師」的水準。
新鮮人的境遇特別艱難。根據技術研究和教育機構CompTIA的分析，在過去三年中，尋求兩年或兩年以下經驗員工的公司數量，下降了65%。
教育怎麼改？「AI素養」是關鍵
大學校園裡，以編寫程式碼為主的資工系首當其衝。這引起全美各地大學的資工系所，都在努力理解技術轉型的影響，並努力思考在AI時代該教授哪些內容。
美國頂尖資工院校之一，畢業生遍佈全球各地大型科技公司的卡內基美隆大學，資工教授柯提納（Thomas Cortina）指出，「AI確實震撼了資工教育」。儘管卡內基美隆過去在培養學生方面取得佳績，但今年，資工學院還是暫停暑期工作，邀請教職員一同規劃針對AI時代的新課程。
哥倫比亞大學的資工教授溫（Jeannette Wing）也表示，「我們正看到AI海嘯的冰山一角。」
綜合《紐約時報》訪談許多資工教育工作者，他們認為資工學科可以擴展，變得「更像文科學位」，亦即更加重視批判性思考和溝通技巧。
這與美國國家科學基金會（NSF）的想法不謀而合。
該基金會正在資助一個名為「Level Up AI」的計畫，結合大學與研究人員，共同探討AI教育的本質。
主導這項計劃的資工教授馬希爾（Mary Lou Maher）直言，「資工教育的未來可能會減少對程式設計的關注，而更專注於『運算思維』和『AI素養』。」
其中，運算思維指的是能否將問題分解成更小的任務，逐步訂定解決方案，並利用數據得出基於證據的結論；而AI素養指的是，理解AI如何運作、如何負責任地使用AI，以及AI如何影響社會。
馬希爾強調，培養「理性的懷疑」應該成為新的目標。
根據世界經濟論壇《2025年未來就業報告》，當前最重要的求職技能是「分析性思考」、「彈性」和「社會影響力」。
報告裡也提到，「AI素養」不僅僅是為IT專業人士「錦上添花」，而是對全人類都很重要，教育部門更該強化這個技能。
歐盟與OECD也發起「人工智慧素養框架」（AILit），預期在2026年發布，幫助年輕學習者以批判性、創造性，和合乎道德的方式接觸AI。
另一種機會：發現文科思維的價值
在求職市場上，資工系畢業生也開始發現文科思維的價值。
在一片慘淡的就業前景中，北卡羅來納大學夏洛特分校的大四生德雷克（Connor Drake），幸運地在30次投遞（通常要投100-200次）後，就面試上一家科斯的網路安全實習生職位。
德雷克分享，他個人對AI的「防禦策略」，是拓展自己的技能組。除了資工專業以外，他還輔修政治學，加強學習安全與情報研究，並且擔任大學網路安全社團的負責人——如此一來，他就更能勝任網路安全專業領域的工作。
「資工學位曾經是通往就業天堂的金鑰匙，」22歲的德雷克說道，「但現在情況已不是那樣了。」
最後，儘管資工畢業的菜鳥面臨就業寒冬，但也有專家認為，AI對於「輔助軟體市場」大有前景。
如今，從醫學到行銷領域都在客製化自家的聊天機器人，這些聊天機器人軟體必須為各產業量身打造，並由這些產業的數據庫提供支援。
史丹佛大學計算機科學教授艾肯（Alex Aiken）認為，軟體工程崗位的成長可能會下降，但參與程式設計的人員總數將會增加。
因此，大專院校仍可維持對資工基礎知識和AI原理的教學，並擴展用新工具進行軟體設計的大量實務課程。
或許，有一個重要的前提是：資工學員不會太過仰賴AI本身。
卡內基美隆的柯提納表示，許多資工學生將聊天機器人視為完成作業的「靈丹妙藥」，「但他們連一半的程式碼都看不懂，」「很多人正在意識到自己寫程式碼的價值，打算重新開始。」
（資料來源：NYT, WEF, Nature, FAS）
（原文標題：AI時代的資工人該何去何從？專家：向「文組」取經）
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AI最新熱門工作揭曉！工程師不只要會寫程式 這技能創造更多收入
2025-11-02 經濟日報編譯易起宇 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI、Anthropic和Cohere等人工智慧（AI）新創公司，正加緊招募一種為數稀少的軟體開發人才：前線部署工程師（Forward-Deployed Engineer，FDE）。這些軟體工程師必須既要會寫程式，又要在派駐到企業客戶組織內時，能和顧客交流，協助客戶客製化模型，加速採用AI技術，以創造更多收入。
英國金融時報（FT）報導，OpenAI今年初成立一支FDE團隊，預計今年底前將擴充至約50名工程師。Anthropic也表示，今年將把包含FDE和產品工程師的應用AI團隊規模，擴大為五倍，以滿足客戶需求。
求職平台Indeed數據顯示，這種需要與客戶面對面交流的AI職缺，今年來已一飛沖天，1-9月每月刊登的FDE職缺數量已暴增逾800%。
這種人才趨勢的出現，是因為雖然從製造業到醫療保健等各行各業，都正日益熱衷於引進AI工具，但常不確定該如何應用AI技術，以及要怎麼利用這筆投資獲利。
Anthropic應用AI團隊主管瓊恩表示：「一家財星500強（Fortune 500）的銀行業者，和一家打造原生AI產品的新創公司，需求完全不同。」
數據情報大廠Palantir英國AI主管普雷特尚，形容這種方式為「從內部發現產品」，「你會希望自己打造的事物，在以簡報介紹給客戶時，促使他們說，『這東西將顛覆遊戲規則』」，前線部署工程師知道「珍貴的軟體並非程式碼或語言有多精美…而是要對終端客戶有意義」。
Palantir約20年前便從軍隊派駐海外的概念取經，招募這種人才，如今FDE已約占半數員工，並已派遣到阿富汗和伊拉克的軍事基地、美國中西部的工廠、以及煉油廠。
AI新創公司也希望效仿Palantir。Cohere共同創辦人暨執行長戈梅茲表示，一開始和客戶簽約時就部署工程師，有助建立長久而持續的關係。
雖然FDE目前在AI企業員工中的占比仍相對小，但OpenAI表示，此職位的需求已超越其預期。OpenAI歐洲和中東FDE團隊主管佛尼爾說：「這讓我們學會了不同行業客戶的真正需求，並幫助我們基於真實世界的運作，提升研究和產品陣容。」
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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。
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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。
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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。
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AI工作專區｜工程師、PM、行銷的AI應用人才，企業AI徵才技能整理
AI時代來臨，企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理（PM）到行銷人才，懂得使用AI工具：RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合，在就業市場已開出新的人才賽道，成為企業招募新一代人才的重要加分條件。
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AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe CodingRPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）n8n（開源的工作流程自動化工具）Vibe Coding（氛圍程式設計）職務結合AI工作機會AI行銷人才AI應用管理師 Project Manager、AI PMAI產品經理（AI Product Manager）AI設計師（UI/UX）AI應用軟體工程人才AI、演算法工程師FAQ：AI工作常見問題AI＋自動化技能能提高薪資嗎？學AI可以做什麼工作？
AI技能找工作機會｜RPA、n8n、Vibe Coding
RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）
透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術，無需改變原有系統或進行複雜開發。
職缺舉例：RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員
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n8n（開源的工作流程自動化工具）
可幫助工作者自動化重複性任務，整合各種應用服務，類似Zapier或Make.com，擁有更高的彈性。
使用範例
每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
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Vibe Coding（氛圍程式設計）
工作者運用語言模型（ChatGpt、copilot）等AI技術，透過自然語言與AI對話，讓AI自動生成所需程式碼，大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能，AI便能撰寫程式，無需深入理解底層程式運作原理，可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。
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職務結合AI工作機會
AI工具的應用，讓專業工作者能提高工作效率（避免耗時的行政流程）、創意創新的競爭力（給予AI思考框架，提出不同的創新想法）、決策支援（藉由數據資料的匯入，與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方）。
AI行銷人才
企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術，能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。
必備技能：AI工具（ChatGPT）、RPA與n8n自動化排程、GA4。
加分條件：懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。
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AI應用管理師 Project Manager、AI PM
結合PJM對組織流程、利害關係人的了解，提升決策效率與資源運用，並在複雜多變的環境中，精準規劃、協調跨部門團隊，確保專案按時、高品質交付，創造更高的商業價值。
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AI產品經理（AI Product Manager）
產品經理需要能精準識別使用者需求，將AI能力轉化為實際功能，並制定策略與路線圖，協調跨部門資源，確保AI產品從概念到落地，能創造最大化的商業價值與使用體驗。
必備技能：敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。
加分條件：懂Prompt Engineering，能規劃AI產品MVP
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AI設計師（UI/UX）
結合AI技術與使用者行為洞察，打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯，將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面，在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維，確保產品兼具美感與功能。
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AI應用軟體工程人才
幫助提升公司營運效率，工作內容包含開發與推進AI自動化應用，包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助，提升日常作業效率。
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AI、演算法工程師
邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域
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FAQ：AI工作常見問題
AI＋自動化技能能提高薪資嗎？
能，降低人工成本，幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策，提升專案 ROI。具備跨領域競爭力，在數位轉型浪潮中更具優勢。
學AI可以做什麼工作？
學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如：行銷人多會了AI，可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI，可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出，工程師可以透過AI協作，更快產出80%的程式碼，將時間投入優化code的過程。
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科技業怎麼選AI人才？聯發科、趨勢科技、光寶科技主管親解｜直擊104職涯博覽會
AI時代科技業要什麼樣的人才？104人力銀行舉辦2026職涯博覽會，《104職場力》小編直擊並節錄其中3場講座，包括聯發科、趨勢科技、光寶科技等分享。從聯發科「4大特質」、趨勢科技「快速學習」到光寶電源人才需求，帶你從企業視角拼出AI求職地圖。
文／《104職場力》
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聯發科技：從「我」到「我們」，懂合作、具4大特質趨勢科技：只會train model、build RAG，那是不夠的光寶科技：AI「吃電」的背後，電源人才策略布局
104人力銀行7月4日舉辦「2026職涯博覽會」，其中企業講座主題聚焦AI及人才招募，《104職場力》小編節選聯發科、趨勢科技、光寶科技等3間企業講座內容。3家企業產業不同，包括IC設計、資安軟體、電源硬體，分享議題也各異，但當天不論是台上分享或台下提問，都繞不開「AI」關鍵字。想了解AI時代企業怎麼選人才？AI如何改變工作流程？以下為精彩節錄：
聯發科技：從「我」到「我們」，懂合作、具4大特質
聯發科全球人才招募處副處長梁帛辰分享（圖／104職場力攝）
在6月底公布的上市櫃公司114年度「非主管員工薪資中位數」資料中，聯發科以355.2萬元蟬聯上市公司冠軍。聯發科全球人才招募處副處長梁帛辰以「從『我』到『我們』：驅動全球的成長引擎，成就世界級的你」為題，先替嚮往科技大廠的求職者破除光環迷思：工程師其實很辛苦，且每一顆晶片都不是一個人能獨立完成的，單打獨鬥的「我」必須進化成懂得合作的「我們」。
而聯發科執行長蔡力行力薦的4大人才特質「OAIG」，正是選才與自我檢視的標準：Open-Minded（心胸開闊）、Aggressive（積極進取）、Innovative（重視創新）、Global（國際視野）。他也分享，在重視創新方面，「在這樣的公司文化裡面工作是很過癮的，公司會鼓勵你去做新的事，我們也期待找進來的人有這樣的特質，如果你會有『我只要做到這樣就好』的心態，進來後可能會有點辛苦。」
至於AI時代什麼能力不會被取代？他的答案是軟實力：hard skills只要願意學就學得會，心胸開闊、解決問題的積極度與國際視野，才是真正的分水嶺。
完整講座精華節錄請見：聯發科薪資中位數355萬！人資主管揭徵才條件「4大特質」及AI標準
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趨勢科技：只會train model、build RAG，那是不夠的
趨勢科技研發主管Lawrence分享（圖／104職場力攝）
「你用AI寫code快了10倍，那整個團隊能快幾倍？」趨勢科技資深研發經理Lawrence在「創造AI新勢力：趨勢頂尖開發 × AI前瞻技術」講座上，分享專注資安產品的趨勢科技如何利用AI改變工作方式。首先拋出「用AI後團隊能快幾倍」這個「慣老闆會問的問題」，他的答案是：絕對不到10倍，因為個人加速之後，真正的瓶頸是藏在團隊協作之間的「摩擦力」。趨勢科技的解法是把企業知識整理成AI讀得懂的樣子、讓AI進入開發流程每個環節，成果是原本預估要3個月的專案，1.5個月就交付。
一個團隊快起來還不夠，趨勢科技要整間公司一起加速。包括建立內部平台共享各團隊好用的AI Skill、舉辦跨部門AI Hackathon、定期內部分享，同時也有團隊定期審核外部AI服務的資料使用政策，讓大家能安全地放手用AI。
談完AI如何改變趨勢人的工作方式，Lawrence也分享了趨勢科技看待「AI人才」的角度。在職缺描述中，應用開發工程師要「使用AI工具加速打造解決方案」、全端工程師要讓「AI工具貫穿開發全週期」、測試工程師要「運用AI設計自動化測試」。他強調：「我們看的，絕對不是只有會train model、build RAG，那是不夠的。」重點是能透過AI幫助自己快速學習、快速交付、增加生產力，這個標準適用於每一個角色，不只是AI工程師。
Q&A被問到企業越來越只開Senior職缺，無經驗或跨領域的求職者該怎麼辦？Lawrence建議，不論哪個產業，不論你是junior還是senior、有沒有資安或資工背景，最後追求的核心能力都是要能「快速學習」。而他對於有意願的求職者也建議：履歷別只列「我會ＯＯ技術」，要寫「我用ＯＯ技術，解決了多困難的問題」。例如：「我透過AI在兩天內搭建一個每秒承受10萬流量的系統。」讓面試官能夠了解程度。
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延伸閱讀：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
光寶科技：AI「吃電」的背後，電源人才策略布局
光寶人資主管Jarryl分享（圖／104職場力攝）
AI越聰明，越需要電。光寶科技以「AI Data Center：關鍵電源技術解析 × 全球人才策略佈局」為題，RD主管Peter以生活家電的比喻說明：AI晶片功耗已從300瓦飆升到1,400瓦，相當於一支吹風機的功率，而一座AI資料中心裡有數千、數萬顆晶片同時運作，需要的電力、產生的熱皆非常驚人。當供電與散熱成為AI發展的關鍵考驗，也讓電源架構不斷進化，這正是AI伺服器電源全球市佔約3成的光寶科技著力的戰場。
技術實力之外，光寶也積極培養國際人才。人資主管Jarryl分享光寶的多元Young Talent Program：「LIGHT SEEKER全英文暑期實習計畫」招募多國學生，提供月薪4.5萬元、約7成實習生拿到Pre-offer；「Global Pilot Z新世代人才養成計畫」則招募電力電子與熱流研發人才，提供2個月培訓、月薪8.5萬元及到職獎金20萬元，培養兼具專業技術、軟實力與AI應用能力的國際人才。
Jarryl指出，光寶科技期待吸引具備「ABC特質」的人才：Accountability勇於承擔、Boldness突破框架、Challenge超越挑戰。歡迎對AI、能源技術及國際職涯發展有熱情的人才加入。
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延伸閱讀：重塑產業，光寶科技用90天打造AI新世代人才Pilot Z
上述內容僅是節錄2026職涯博覽會的一角，綜合企業研發主管及人資主管的觀點，AI的發展不會是威脅，即使我們引以為傲的本職學能可能被科技改變，只要擁有快速學習的核心競爭力、軟實力與信念才走得遠；並且，AI浪潮正在創造全新的人才需求。與其焦慮被取代，不如把AI變成自己快速學習的槓桿，把握這波時代趨勢！
擠進IT業不看學歷！「IT支援」超缺人才，遠距工作年收300萬
全球IT支援人才的需求持續攀升！相較於其他科技業職缺，IT支援所需技術門檻較低，很多企業甚至不要求大學文憑，更提供吸引人的遠距高薪機會。全球勞動市場分析公司Lightcast指出，製造業、醫療照護、教育、科技業和商業領域更是對IT支援求才若渴。
編譯／張詠晴 由天下雜誌授權轉載
當全球企業紛紛建置人工智慧和雲端等新技術，預估未來十年，IT支援人力需求將增加至少15%。相對其他科技業職缺，IT支援所需技術門檻較低，很多企業甚至不要求大學文憑。薪資級距頗大，但不乏一些可遠距工作又給出325萬至488萬台幣年薪的好職缺。
技術支援（IT support）也許不是科技界最光鮮亮麗的頭銜，但如果你想要擠進高薪圈，這或許是條聰明的職涯路徑。
Google副總裁格維爾伯（Lisa Gevelber）同時也是Grow with Google 成長計畫負責人，致力與所有人分享成長契機。
格維爾伯告訴CNBC Make It，IT支援經常被認為是幕後工作，但其實薪水非常有競爭力，職缺機會多，且工作有彈性。
隨著愈來愈多企業數位化，採用人工智慧和雲端運算等新技術，IT支援人力需求大增且急切。
美國勞工統計局預測，未來十年，IT支援需求將增加至少15%，成長速度是所有職業平均值的三倍以上。
格維爾伯說，美國目前有30萬IT支援職缺待補。她說，在Google搜尋上，IT支援和IT支援技能搜尋字串在2024年衝上20年新高。
如何錄取IT支援工作，並找到最佳就業機會？
首先，IT支援工作無須特定文憑。
為了因應IT支援人力短缺問題，許多企業已經不要求大學相關系所文憑。大部分職缺要求的是高中同等學歷文憑，以及必須完成線上的認證或培訓。
像是Grow with Google就提供IT支援技術證書。Google職業專業證書計畫（Google Career Certificate Program）就提供相關技術課程，除了IT支援之外，也有網路安全和數據分析等。其他像是亞馬遜網路服務公司（AWS）和非營利組織CompTIA也提供類似的課程和認證機制。
在IT支援領域當中，還有包含幾個項目，資訊科技支援專員／技術員、服務台技術員／分析師，以及服務台分析師等。
資訊科技支援專員／技術員（IT support specialist/technician）：負責為電腦使用者提供協助，包括回答問題、解決技術問題，以及維護公司的網路、軟體和電腦設備。
服務台技術員／分析師（Help desk technician/analyst）：服務台技術員為終端用戶提供技術支援和故障排除服務，協助解決他們的電腦硬體或軟體問題，比方說重設密碼、軟體安裝等。
服務台分析師（Service desk analyst）：服務台分析師透過電話、網站或電子郵件為需要協助解決技術問題的電腦使用者提供建議。除了處理基本問題外，還負責更複雜的技術支援和長期IT策略規劃。
格維爾伯說明，雖然例行的工作任務有些許差異，但所需具備的核心技能大致相同。像是，必須診斷和解決技術問題，如排除電腦的帳號，或是軟體使用上的問題。
總之，就是為任何不嫻熟電腦知識的客戶或同事，排除使用軟、硬體上遭遇的疑難雜症。
如果能夠具備良好的溝通能力和客戶服務技巧兩項軟技能，就更加分了。
格維爾伯解釋，「你需要懂技術，又善於與人相處。IT支援是一個解決問題的角色，需要聆聽和理解問題。因為服務對象的技術能力各不相同，有時候更需要花時間溝通」。
如果願意花心思，記錄下個別服務對象的需求和服務經驗，也可以快速累積實力。
格維爾伯說，如果你同時具備上述軟、硬實力，那基本上就能在這個領域如魚得水了。
遠距工作，年薪破325萬的機會
根據全球勞動市場分析公司Lightcast，所有產業都需要IT支援，其中製造業、醫療照護、教育、科技業和商業領域更是對IT支援求才若渴。
IT支援領域薪資中位數為5萬7890美元，相當於188萬台幣。薪資前25%族群，年薪相當239萬台幣。
少數一些產業，甚至同意求職者遠距工作，並開出10萬至15萬美元年薪，相當於325萬至488萬台幣。
格維爾伯說，IT支援是企業組織迫切需要的角色，並且人力需求大增，而且相信這樣的需求不是曇花一現。
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資料來源：CNBC, US News, CIO.com
（原文標題：超缺人！擠進IT業不看學歷，遠距工作年收300萬）
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國科會115年度預算793億元 聚焦AI、晶片、機器人與太空科技
2026-05-06 聯合報記者董俞佳 由聯合新聞網授權轉載
國科會主委吳誠文表示，面對國際局勢快速變遷與地緣政治競合，科技已成為確保國家安全、提升社會韌性的關鍵。國科會今年度主管預算編列793億元，較去年增加108億元，將持續投入前瞻科技，強化台灣在AI、半導體、智慧機器人、太空科技及基礎研究等領域的競爭力。
國科會主委吳誠文今天赴立法院教育及文化委員會，報告今年度預算編列情形。吳誠文指出，國科會已提出「國家科學技術發展計畫（114至117年）」，擘劃未來四年科技發展藍圖，並將於115年啟動研擬「科學技術白皮書（116至119年）」，實現「智慧創新、民主韌性，打造均衡台灣」目標。115年度整體科技預算編列1665億元，投入重點包括AI及算力、晶創台灣方案、智慧機器人、太空科技等，以回應未來關鍵議題。
在AI布局方面，吳誠文表示，國發會、國科會、經濟部與數發部等部會合力規畫「AI新十大建設」，其中國科會主責全民智慧生活圈、量子科技、智慧機器人、主權AI及算力等項目，並將跨部會推動AI應用落地於交通、醫療等關鍵場域。半導體方面，國科會今年將延續「晶創台灣方案」，推動AI晶片與跨領域應用深度結合，將台灣既有晶片優勢轉化為整體產業競爭力。太空科技方面，福衛八號首顆衛星「齊柏林」已於114年11月29日成功發射，並自115年1月起展開正式取像任務，預計2031年完成高解析度光學遙測衛星星系布建。在基礎研究與人才培育方面，國科會115年度整體編列427億元，穩定支持學研界長期投入科研，並鼓勵對社會民生具重大影響力的研究。國科會也將擴大攜手技職校院及私立大學，在既有技專計畫中新增跨域實作類型，培育產業與社會所需的實務人才。
吳誠文表示，國科會也將持續推動科普教育，去年10月底發車的科普環島列車已新增南迴線站點，讓資源普及更多偏鄉學生及多元族群。國科會也會在科研合作協議基礎上，持續結盟國際夥伴，吸引國內外優秀年輕人才留台發展，並進一步擴及產業合作。
科學園區發展方面，吳誠文表示，科學園區114年營業額達5.8兆元，再創歷史新高，主要受惠於AI應用加速滲透，預期115年全年營業額也可望穩健成長。南科沙崙生態科學園區籌設計畫已於114年12月獲行政院核定，未來將以「生態先行」理念續辦開發計畫，並結合「大南方新矽谷推動方案」，以台南沙崙為核心，串聯嘉義、台南、高雄、屏東等地區成為半導體S廊帶，構建以AI為核心的產業生態系。
吳誠文表示，科技預算是國家戰略投資，國科會將持續投入前瞻科技，確保台灣未來在國際競爭中更具韌性與繁榮。
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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六所科大畢典的共同答案：AI世代，技職拼的是「即戰力」
環境部長彭啓明蒞臨北科大畢業典禮，勉勵畢業生勇於開創屬於自己的道路。（圖 / 北科大提供）
2026畢業季，全台大學畢業典禮陸續登場。當AI快速改變產業樣貌、企業對人才的期待持續翻轉，技職科大的畢業典禮，談的不只是專業養成，更直接聚焦「畢業即就業」的即戰力。104人力銀行由北至南整理國立臺北科技大學、龍華科技大學、弘光科技大學、建國科技大學、崑山科技大學與南臺科技大學六所學校的畢業典禮內容發現，儘管各校辦學特色不同，校長與受邀致詞的產業領袖卻不約而同指向同樣的方向：AI已是職場基本配備，但真正讓技職人才站穩腳步的，是把AI變成工具的能力、產業實戰累積的底氣，以及在科技之外，對人的關懷與責任感。
文 / 104人力銀行公共事務處 綜合整理
▍關鍵字一：AI是工具，不是對手！科大畢業生的「即戰AI力」
面對AI浪潮，多所科大都把「善用AI」列為畢業生的必備能力，且強調科大人要的不只是會用，而是用得比別人快、比別人到位。
輝達技術專案管理協理廖彥勛(前排中)親自頒發棒球隊獎助學金。（圖 / 崑山科大提供）
崑山科技大學邀請輝達（NVIDIA）技術專案管理協理廖彥勛致詞。他以蒸汽機取代馬車卻創造更多新產業為例，提醒畢業生AI絕非洪水猛獸，並留下金句：未來「AI不會取代人類，但會取代不會用AI的人」。他勉勵畢業生不要因迷惘而停止學習，「時代的浪潮勢不可擋，抱怨浪大的人會被沖走，唯有學會衝浪，才能站上風口浪尖。」
任貽均校長於畢業典禮勉勵畢業生勇敢迎向AI時代挑戰。（圖 / 北科大提供）
國立臺北科技大學把焦點放在「AI 與人的分界」。校長任貽均以一句「AI 能給答案，但無法決定價值」，點出人工智慧再強，仍取代不了人對是非與方向的判斷。他勉勵畢業生，在人工智慧快速發展、全球同步邁向永續轉型的時代，更要培養判斷力、責任感與勇氣三項特質，懂得在眾多選項中做出抉擇、願意為自己的決定負責，並有勇氣面對未知與挑戰。任貽均期許畢業生不要只停留在「向 AI 要答案」，而要更進一步，成為「創造答案、改變世界的人」，在 AI 時代握有定義價值、開創新局的主導權。
南臺科大校長黃能富於 115 級畢業典禮致詞，宣示學校將以「實體 AI 」為核心展開大型產學佈局，勉勵學子以好奇心與韌性迎戰未來。（圖 / 南臺科大提供）
南臺科技大學更把AI從口號落實到行動。校長黃能富宣示，南臺將以「實體AI（Physical AI）」為主要發展方向，讓AI落地生根於百工百業；典禮現場並首播由資傳系師生全程運用AIGC技術打造的畢業神曲《勇敢破局》MV，以實際作品展現「實作型AI科技大學」的能量。
龍華科技大學校長葛自祥於畢業典禮中勉勵畢業生善用AI工具、培養終身學習能力，成為具備競爭力的「三無」卓越人才。（圖 / 龍華科大提供）
龍華科技大學校長葛自祥則以「三個無」勉勵畢業生：「無所不學」，善用AI工具與各種學習資源不斷吸收新知；「無所不知」，保持好奇心、培養跨領域知識與提問能力；「無所匹敵」，透過持續精進與熱情投入，在AI時代建立不可取代的獨特優勢。
▍關鍵字二：產業大老站台，撐起技職「即戰力」的底氣
相較於一般大學，技職科大畢典最大的特色，是產業界的高度參與。從名譽博士、產學佈局到亮眼的就業數據，科大用實績為畢業生的「即戰力」背書。
南臺科大新科名譽工學博士、和碩聯合科技董事長童子賢發表演說，期勉南臺科大 115 級畢業生帶著「不破不立」的創客初心，在 AI 時代勇敢定義未來。（圖 / 南臺科大提供）
今年最受矚目的，是南臺科技大學將「工學名譽博士學位」頒贈予和碩聯合科技董事長童子賢。校方特別致贈復刻「初心之板：1989」，這是一片復刻童子賢於1989年研發的主機板，上面銘刻其創業金句「不求大，先求好」，期勉畢業生在AI時代勇敢定義自我。校長黃能富同時宣布多項產學佈局，包括加入董事企業南紡集團的2026「四大引擎」戰略、與和碩團隊洽談「AI數位孿生」與「Agentic AI」合作，以及與占地247公頃的樹谷園區洽談大型產學計畫，為學子打造具未來產業競爭力的實戰舞台。
奇美食品董事長宋光夫講座教授頒發學生專業榮譽獎。（圖 / 崑山科大提供）
就業數據則是崑山科技大學的底氣。依據104人力銀行調查，該校畢業生就業率突破95%，更有超過五成的畢業生起薪超越4萬元；學校並連續13度榮獲中國工程師學會「產學合作績優單位」，是全國唯一達成此殊榮的私立科技大學。校長李天祥以「就業即戰力」形容崑山人「手腳俐落、眼界開闊」的特質，並指出全球超過15萬名學長姐正是畢業生最強大的後盾。當天受邀的奇美食品董事長宋光夫講座教授，更以90歲仍堅持「Make a difference」的人生態度，鼓勵年輕學子善用自由環境勇敢追夢。
畢業生代表、文化創意與數位媒體設計系邱詠絜同學分享大學四年的學習與成長經驗，勉勵同學勇敢逐夢、迎向未來。（圖 / 龍華科大提供）
龍華科技大學同樣以辦學實績說話。該校近年積極推動AI、半導體、智慧製造及數位創新人才培育，在《遠見》2026企業最愛大學生調查中榮獲私立技專校院第一名，並在《Cheers》大學辦學績效互評中名列全國第四、私立科大第一。
建國科大舉行2026年畢業典禮，849名畢業生領取畢業證書，在驪歌聲中走完校園巡禮，正式邁向人生新旅程。（圖 / 建國科大提供）
建國科技大學則展現技職與在地產業的緊密連結。彰化市長林世賢致詞時指出，無人機載具前景正夯，近期更有美國團體直接找彰化市合作；他強調建國科大是縣內唯一的技職大學，研究與技術能量豐沛，勉勵畢業生掌握產業轉型脈動、契機無限。
▍關鍵字三：AI之外，別忘了技職教育最珍貴的人味與初心
幾乎所有科大畢典，在談AI與就業之餘，也都不約而同回到「人」的價值。
弘光科大校長蘇弘毅（右）頒發業證書給獲得社團績優獎、生命勇士獎給行動不便的畢業生許書浩（左）。（圖 / 弘光科大提供）
最動人的一幕出現在弘光科技大學。校方將社團績優獎與「生命勇士獎」頒給行動不便的健康事業管理系畢業生許書浩。早產體弱、因腦性麻痺而不良於行的他，從國小起在媽媽長年陪伴與鋼琴老師耐心教導下克服手指疼痛，大學期間更擔任鋼琴社社長，用音符分享生命的力量。校長蘇弘毅在致詞時叮嚀畢業生，面對AI科技全面爆發的時代，「請勇敢擁抱AI，將它化為提昇效率的利器，但永遠不要失去對人的關懷與專業的精神」，因為這正是AI無法取代的價值。同樣來自馬來西亞的餐旅管理系畢業生劉子瑄，則挑戰自我前往義大利ALMA廚藝學院及米其林餐盤推薦餐廳實習，畢業後將留在義大利工作，為「跨國逐夢」寫下生動註腳。
包小柏以自身經歷勉勵畢業生勇敢面對挑戰，並透過AI虛擬化身重現愛女身影，展現科技的人文溫度。（圖 / 北科大提供）
科技與人文的交會，也在國立臺北科技大學的典禮上具象呈現。應屆畢業生包小柏博士透過AI虛擬化身技術，與愛女共同傳遞畢業祝福，讓在場師生看見科技結合人文情感的溫度。受邀致詞的環境部長彭啓明則以自身從專業研究、創業到公職服務的跨域歷程為例，勉勵畢業生找到真正熱愛的方向，以務實精神、創新思維與行動力，開創屬於自己的人生道路。
僑生代表、電子工程系陳錦海同學於畢業典禮中分享在台求學的成長歷程，感謝師長一路以來的關懷與支持。（圖 / 龍華科大提供）
龍華科技大學董事長孫道亨也提醒畢業生，AI雖將持續改變世界，但科技終究無法取代人與人之間的情感、關懷與愛；他勉勵同學在善用AI的同時，更要堅守道德與良善初心，保有同理心與責任感。電子工程系越南僑生代表陳錦海則感念師長如家人般的照顧，分享自己在龍華四年「從一個希望被看見的人，成長為一個真正被看見的人」的故事。
王榮祖校長在禮堂勉勵畢業生，師長撥穗的意義在於告知你出社會要懂得低頭、示弱，常保飲水思源的謙卑。（圖 / 建國科大提供）
而在建國科技大學，校長王榮祖以撥穗的意義勉勵畢業生：出社會要懂得低頭、示弱，常保飲水思源的謙卑，帶著成長、夢想與責任前行，並以「勢在必行」四字，期許大家奮力邁向未來。
▍當AI成為標配，技職人才靠「實戰」與「溫度」勝出
回顧今年六所科大的畢業典禮，不難發現一條清晰的主軸：AI能力已是職場基本門檻，但讓技職人才真正站穩腳步的，是把AI當工具的即戰力、產業實戰累積的底氣，以及科技無法取代的人味與初心。
從產業大老進校園、名譽博士的肯定，到亮眼的就業數據，技職教育正用最務實的方式，回應企業對「畢業即就業」人才的期待。2026年的科大畢典，或許正透露出一個答案：在AI時代，技職人才的競爭力方程式，是「AI即戰力 × 產業實戰 × 人的溫度」，會用AI是基礎，能把所學落地、又留得住溫度的人，才能在快速變動的職場走得最遠。
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