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104學習
Azure雲端開發
這項技能指的是運用微軟Azure平台進行應用程式設計、部署與管理。具備此能力的人能善用Azure提供的各種服務，如虛擬機、資料庫、儲存空間及AI工具，提升系統的彈性與擴充性。在企業數位轉型趨勢下，這項技能有助於打造穩定且具成本效益的雲端解決方案，讓團隊快速響應市場需求，並強化資料安全與運算效率。掌握此技能，能提升求職競爭力，適合軟體工程師、系統管理員及DevOps相關職務。
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Azure Developer Associate
Azure Developer Associate 證照驗證持有者具備在 Microsoft Azure 平台上設計、建置、測試及維護雲端應用程式的能力，涵蓋使用 Azure 服務如計算、儲存、資料庫及安全性，並熟悉 DevOps 流程以提升開發效能，適合希望深化雲端開發技術並應用於企業解決方案的專業人士。
Microsoft
CCEA
CCEA（Certified Cloud Enterprise Architect）證照專為具備雲端架構設計與管理能力的專業人士設計，涵蓋雲端基礎設施、應用服務、安全性及成本管理等核心技能。持有此證照者具備規劃、部署及優化企業雲端解決方案的能力，能有效整合多雲環境，提升系統穩定性與擴展性，協助企業實現數位轉型目標。此證照廣受資訊技術及雲端服務相關領域的雇主青睞，適合雲端架構師、系統分析師及IT經理等職位。
Citrix
雲端技術及網路服務
雲端技術及網路服務證照涵蓋雲端運算架構、虛擬化技術及網路基礎設施管理，強調實務操作與系統整合能力，具備雲端平台部署、維護及安全防護技能，適用於企業數位轉型與資訊服務產業，提升個人在雲端服務設計與管理上的專業競爭力。
財團法人中華民國電腦技能基金會
AZ-104 Azure系統管理技術師
身為此認證的應試者，您應該具備主題專業知識，能夠實作、管理及監視組織的 Microsoft Azure 環境，包括：虛擬網路、儲存體、運算、身分識別、安全性、治理；
身為 Azure 系統管理員，您經常會成為專職實作組織雲端基礎結構的大型團隊成員。 您也會與其他角色合作，以提供 Azure 網路、安全性、資料庫、應用程式開發和 DevOps 解決方案
Microsoft
Azure for SAP Workloads Specialty
Azure for SAP Workloads Specialty證照專注於驗證持有者在微軟Azure平台上設計、部署及管理SAP工作負載的專業能力，涵蓋高可用性、災難復原、性能優化及安全性等關鍵技術，確保SAP系統在雲端環境中穩定且高效運行，適合具備雲端架構及SAP系統管理經驗的專業人士提升職場競爭力。
Microsoft
Google專業雲端架構師認證
通過 Professional Cloud Architect 認證的雲端架構師，應能運用 Google Cloud 技術，設計、開發及管理穩固可靠、安全、可擴充、有效率、符合成本效益、可用性高的靈活解決方案，以達成業務目標。經認證的雲端架構師應精通企業雲端策略、解決方案設計、工作負載遷移方法、部署與調度、最佳化，以及架構最佳做法。這類人員也熟悉常見的開放原始碼技術和軟體開發方法，能為傳統、多雲端或混合式環境設計多層分散式應用程式。
首次考取認證或是認證過期者，必須參加標準測驗。
如果想延續認證資格，則可從認證到期日的 60 天前開始，選擇參加較短的資格延續測驗或標準測驗。
(資格延續測驗：https://services.google.com/fh/files/misc/pca_renewal_exam_overview_and_faqs.pdf?hl=zh-tw)
Google
精選貼文，掌握第一手知識
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。
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🎯 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
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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。
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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。
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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。
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延伸閱讀：
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OpenAI衝算力 牽手Google 廣達、英業達營運進補
2025-07-18報導 經濟日報記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI因應算力需求大增，除採用最大金主微軟Azure的雲端運算資源之外，也將Google雲端納入其雲端供應商名單。OpenAI規劃，ChatGPT及其應用程式介面（API）採用Google雲端平台位於美國、日本、荷蘭、挪威及英國等地的基礎設施。
法人看好，Google拿下OpenAI雲端服務大單，將催動新一波AI伺服器建置熱潮，伺服器主要協力廠廣達（2382）、英業達等，營運吞補丸。
延伸閱讀：AI新十大建設 預算加碼…打造矽光子、量子電腦、智慧機器人國家級實驗室
OpenAI牽手Google
事件OpenAI在官網更新的雲端供應商加入Google雲端，另，未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文(Oracle)的雲端基礎設施影響Google雲端為全球第三大雲端服務供應商(CSP)，拿下OpenAI大單，將有助擴大在CSP市場的市佔率，台廠供應鏈也將雨露均霑受惠台廠廣達、英業達等資料來源：外電、法人 由聯合新聞網授權轉載
廣達受惠輝達GB200 AI伺服器出貨放量，第2季合併營收首度衝破5,000億元大關、達5,041億元，續寫單季新高。隨著第2季起較高單價的GB200機櫃出貨升溫、GB300也將於9月加入行列，廣達今年AI伺服器占整體伺服器營收占比可望突破七成。
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英業達也是Google重要AI伺服器協力廠。英業達指出，上半年出貨以機櫃（L10）形式較多，單價較高，下半年出貨將以主機板（L6）為大宗，受惠產品組合帶動，有助毛利率向上，從出貨量來看，下半年會比上半年成長，全年AI伺服器出貨將有雙位數成長。
[joblist_plugin title='104【英業達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1zh8g1c' amount='3']
外媒CNBC報導，OpenAI在官網更新的雲端供應商列表中加入Google雲端，並表示未來ChatGPT及其應用程式介面將使用Google雲端平台、微軟、CoreWeave及甲骨文的雲端基礎設施。
據了解，Google與OpenAI曾針對這項合作進行數個月的討論，但由於OpenAI與微軟之間的排他性協議，而無法達成交易。直到今年1月，微軟調整與OpenAI合作模式，同意從獨家供應商模式轉為優先供應權模式，OpenAI與Google的合作關係才出現轉機。
OpenAI為因應龐大的運算資源需求，與微軟調整合作模式後，動作頻頻，尋求分散雲端供應來源。
OpenAI今年3月與CoreWeave簽署價值119億美元的五年合約，5月又再新增一筆40億美元的大單；OpenAI也於7月初與甲骨文簽下重大雲端基礎建設合作案，金額高達每年300億美元，是目前全球雲端市場金額最高的AI運算合約。
OpenAI執行長奧特曼今年4月曾表示，OpenAI正面臨運算能力限制，公開疾呼「若有人擁有10萬顆GPU容量，並能立即提供，請聯絡我們」，顯見隨著大語言模型規模不斷擴增，OpenAI對運算資源的需求也愈趨迫切。
業界人士指出，目前全球前三大雲端服務供應商（CSP）分別為亞馬遜AWS、微軟Azure及Google雲端，Google雲端拿下OpenAI雲端服務大單是一大利多，有助擴大其在CSP市場的市占率。
職場新熱門：雲育鏈助力企業與個人直通「雲端」｜精選職缺
隨著科技的快速發展，就業市場的求才焦點也出現了更多新變化，不讓企業賴以降本增速的火熱AI專美於前，雲端科技儼然也已成為支撐產業革新、提升效率與實現ESG（環境、社會、治理）目標的重要支柱。不僅如此，從雲端架構的規劃到實際部署，整體市場對雲端專業人才的需求也在持續大幅增加，讓相關職位成為當前職場最炙手可熱的選擇。
文／《104職場力》
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填補上雲需求缺口，雲育鏈應運而生按部就班量身設計，幫助企業穩步上雲實務零基礎到雲端專家，職涯突破非夢事創新文化與福利制度，挑戰與成長並存持續專精雲端領域，擴展社會影響力104職場力【精選職缺】，熱烈招募人才中！
為了進一步探討雲端科技如何改變個人職涯與企業運營，我們特地採訪專注雲端相關業務的「雲育鏈」，看看這一家特別的雲企業，如何透過雲端教育與服務協助企業迎接挑戰，更幫助個人成為雲端人才，在職場一飛衝天、直通雲端！
填補上雲需求缺口，雲育鏈應運而生
全球企業在推動永續發展與減碳目標的過程中，逐漸意識到雲端科技的不可或缺性。例如，出口企業在商品出口前需準備足夠的碳權，若碳權不足，還需從市場購買額外份額。此時，若能選擇將企業內部機房遷移至具綠能認證的公有雲平台，便成為有效降低碳足跡的一大解方。
然而，對許多企業來說，上雲是一個技術門檻高、操作複雜的過程。中小企業傾向於尋求一站式的雲端解決方案，而大型企業則更青睞通過內部雲端專業人才，來完成雲端架構規劃與後續維護管理。「雲育鏈」的誕生，正是針對不同規模、五花八門的企業上雲需求，提供從規劃到部署的全方位服務，並以系統化的教育模式，為市場培養大批專業人才，縮短企業的數位轉型時間。
2018年，當「雲育鏈」的創辦人暨執行長李秉鴻由海外返台時，便注意到全球市場對雲端技術與專業人才的迫切需求，尤其是在AWS等領先雲端平台迅速崛起後，企業透過雲端科技進行數位轉型不再只為贏得競爭優勢，更事關企業生存。多年的實務經驗讓李秉鴻深知，企業上雲需要的不僅是技術支援，還需要系統化的知識與技能傳遞，而充足的雲端專業人才，更是幫助台灣企業華麗轉型的真正關鍵。
於是，他著手籌組專業團隊，並在2019年正式創辦了「雲育鏈」，除了提供上雲所需的完整顧問諮詢服務外，更希望藉由結合理論與實踐的資訊教育，幫助企業與個人在數位化時代不斷成功前行。「我們的使命，就是希望能幫助企業在透過雲端技術轉型的過程中，找到明確方向，同時也讓個人掌握市場最前沿的技能，從而展現專業價值，實現心中理想的職涯發展。」李秉鴻肯定地說道。
▲雲育鏈創辦人－李秉鴻為雲端轉型編著：《大話AWS雲端架構》書籍
時至今日，隨著雲端科技的日益普及，企業對相關專業技術的需求也確實呈現爆發式增長。單以104人力銀行當下的求才資料庫數據為例，與雲端相關的新增職缺無時無刻皆數量破千。除了仰賴傳統教育體系一步步培育新的雲端人才外，為當前科技人實時儲備雲端科技新知，更能快速補足目前市場對雲端人才需求的龐大缺口。
「雲育鏈」精心規劃的多元課程，可謂完美解決了此一痛點。專案經理文萱表示，「雲育鏈」所提供的雲端課程內容，涵蓋從基礎概念到進階技術的全面知識，課程設計以實用性為核心，講師團隊均來自頂尖雲端企業，擁有多年豐富的實戰經驗。課程通過案例分享、情境模擬等方式，幫助學員快速理解並掌握複雜技術概念。此外，「雲育鏈」也與AWS等知名雲端平台保持緊密合作，定期更新課程內容，確保學員掌握最新技術動態。不僅如此，「雲育鏈」更注重實際應用能力的培養。
文萱特別強調：「我們不但教授學員技術知識，藉此順利通過專業認證，更希望能幫助他們培養解決問題的能力，掌握如何在工作中應用這些新興技術，以取得更好的事業發展。」
▲數位轉型課程座無虛席
按部就班量身設計，幫助企業穩步上雲
成軍7年以來，「雲育鏈」已經幫助許多企業與個人順利通過各種挑戰、成功翱翔於雲端之上。以對資訊安全控管最嚴格的金融業為例，與國泰金控與永豐金控的合作關係，充分證明了「雲育鏈」的專業實力。其中，針對大型機構的上雲專案，「雲育鏈」採取了階段性策略，助其扎實走穩每一步。首先，是向高階主管介紹雲端技術的基本概念與應用潛力，幫助決策者先行評估企業上雲的可行性，接著，再延伸至技術團隊與財務部門等，為他們提供專門性的課程與技術支援。
「針對不同職能層級，我們設計了差異化的課程，確保每位參與者都能掌握與其工作相關的雲端觀點、知識與技術。」文萱補充說明。其他諸如針對目前3個公有雲平台的選擇、分配與部屬，資安管理和效率優化的平衡問題等等，「雲育鏈」也提供了最詳盡的諮詢服務和量身訂製的技術解決方案，確保在上雲與技術升級的同時，也能維持業務穩定性與資訊安全性。
▲課程學員為其公司所繪製的架構圖
實務零基礎到雲端專家，職涯突破非夢事
「雲育鏈」可深能淺並結合實作的資訊整合教育模式，也幫助了許多個人實現了職涯突破，專案經理文萱自己便是最佳範例。
在加入「雲育鏈」之前，雖然本身所學是資訊管理專業，但對於雲端技術知之甚少，然而透過在「雲育鏈」的實習經驗，她了解到雲端科技此一領域的龐大發展潛力，並在公司的培訓教育與實戰項目的雙重歷練之下，迅速掌握了相關技能，並逐步成長為能獨當一面的雲端科技專案經理。除了文萱之外，也有課程學員原先不具備雲端專業背景，但通過「雲育鏈」的系統訓練，以及自身的勤學好問，成功轉型為雲端專業人才，並在「雲育鏈」老師的引薦下進入大型金融機構任職。
然而，這名學員在順利入職後，發現公司現有的雲端架構出現問題，但因被認為相關資歷尚淺，所以提出的警示並未受到重視。幸而之後在「雲育鏈」專家的重複驗證下，證明他確實找出當下雲端架構的盲點，於是，他在短短不到1年之內，便被委以重任，目前手上負責了5個雲端專案的執行。由此可見，師長自身具備的豐沛產學資源，也是「雲育鏈」能助力學員職場順利發展的一大特色。
創新文化與福利制度，挑戰與成長並存
作為一家與雲端業務密不可分的公司，「雲育鏈」的企業文化也以開放與支持為核心，讓員工備感幸福、猶如身在雲端。在「雲育鏈」的人才招聘資訊中，其中一條甚至明白列出「員工與老闆皆對外誠實做自己」。
文萱進一步解釋道：「在某些企業裡，可能主管會比較有架子，讓一般員工感到難以親近，但在『雲育鏈』，主管會比較像朋友，說話方式也可以不用那麼拘謹。」水平的管理模式與開放尊重的態度，讓員工能輕鬆與主管溝通，無論是提出建議還是尋求幫助，都能獲得即時回應。
「老闆非常注重員工的成長，不管是提供教育資源還是帶領我們越級參與更高層次專案，都讓我們感受到公司對人才的看重。」文萱特別提到。此外，更鼓勵員工參與核心項目，讓每個人都有機會挑戰自我、對內對外展現實力並持續成長。「雲育鏈」也相當重視員工的職涯發展意願，在精進工作的過程中，會有前輩提供協助，找出個人最適合的職涯規劃。例如有人原本入職做前端設計，但在工作一段時間後，發現自己反而對行銷更感興趣，於是在文萱的協助下，職涯規劃轉而探索如何專精科技行銷領域。
「雲育鏈」還有一項值得一提的制度，那就是「下午晚上」才上班，文萱笑稱：「特別的上班時間除了迎合現代人的作息外，還有兩項主要原因。一是方便實習生上課，朝九晚五的上班時間會讓實習生很難兼顧學業與實習工作，二是上午黃金時段是許多人的看盤時間，就留給大家安心投資，收盤再來上班更能專心工作。」這項獨特的舉措，也非常吸引人人都想盡早財富自由的新興世代職場人。
▲雲育鏈榮獲全球數位新興大賞暨數位平權論壇第3名
持續專精雲端領域，擴展社會影響力
展望未來，「雲育鏈」計劃進一步擴展其影響力，在台北設立的據點，還將擴大招募有志於從事雲端工作者，並推出更多針對性課程與服務，幫助企業與個人實現轉型升級目標。同時，也將深化與國內外知名雲端平台的合作，探索人工智能與雲端技術的整合應用。
執行長李秉鴻以一段話，總結了對「雲育鏈」的期許：「我們將持續專精於雲端領域上。我們的願景是成為數位時代企業與個人直通雲端的首選夥伴，為社會的永續發展盡力。」
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為什麼IBM頻繁輪調、員工技能卻能快速到位？全靠「一張Excel表」掌握技能樹
你們公司會職務輪調嗎？在台灣IBM，有人一年換3個部門、有人3年換5個職務，「內部輪調」是他們的工作日常。面對市場快速變化，工作輪調是企業應戰的必要手段，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為趨勢時，人員也須立刻到位。不過，企業要如何確保員工技能以便快速調度？IBM全靠一張Excel表。
文／李佳樺、劉鳳珍 由Cheers授權轉載
有「經驗」代表有「技能」嗎？僅憑過去結果判斷未來人才發展，在快速變動的市場更容易失準，IBM如何用一張Excel表，攤開員工的技能圖？
面對市場快速的變化，職務輪調已成企業保命應戰的必要管理手段。
「我曾經一年就換了3個部門。」台灣IBM諮詢合夥人暨業務轉型服務群負責人高愈惠分享自己的經歷。另一位諮詢顧問協理曾華彥則在短短3年間，轉換了5個職務。
台灣IBM的同仁，對頻繁地職務調動早習以為常。
顧問業的生意以客戶專案為核心，哪個產業有商機，組織就立刻對應調整，例如當使用者體驗興起時，設計部門便因應而生；當雲端與AI成為未來趨勢時，人員的調度也須立刻到位。
但面對客戶需求又快又急，企業要如何確保員工技能的「存量」足夠，以便能夠快速調度？
一張Excel表拆解顧問技能
IBM的做法是將每個職位所需技能，逐一定義，並發展出以技能為單位（Skills-based）的組織架構。
以顧問職務為例，上面密密麻麻列出顧問部門近百種職位（Job Role）、上千項職位專長（Specialty）與相應的技能組合（Skills set），清楚定義。此外，不同技能的含金量（Premium Type）也一清二楚。這份表單含會隨著市場、專案變化，定期更新。
以表中專案經理的職位為例子，同職位（Job Role）可以拆分出不同的專長（Specialty）。例如有人的專精是微軟系統、有人專精SAP的ERP系統。這兩位專案經理，會有共通的技能如溝通、談判等，也會有各自有別的技能強項。
在美國、歐洲、中國等員工數更多、規模更大的地區，顧問敘薪會參考專長的「成熟度分級」作為判斷指標之一，同樣職等不一定領一樣的薪水。
透過這一張定義清楚的表單，每位員工所具備的技能，無所遁形。企業一旦要調度人員、儲備人才、指派培訓，都有清楚依據，也相對可以減少員工對主管「主觀好惡」的臆測。
例如，如果A部門最近案量少，主管可以指派同仁去學習新興的產品技能；員工如果想轉調業務，則可以在了解業務需要哪些技能下，先在專案經理的職務上，參與公司培訓，取得所需的認證，不用立刻與公司分道揚鑣。
這套系統也有利於促進員工自我賦能，而不是公司開一大堆課，到頭來卻被員工覺得強迫學習。
聚焦技前瞻性，不僅憑績效表現選才
IBM會定期公布公司看重的市場稀缺技能，並透過舉辦競賽、活動，鼓勵員工學習，學習成果也與績效評估連結，每位員工一年至少要達成40小時的學習時數。高愈惠是忙碌的高階主管，2024年8月底就已經達108小時，而且像她一樣超標的同仁不在少數。
在IBM的學習平台上，透過徽章（badge）認證每一個人的學習、成長紀錄。台灣IBM諮詢金融產業顧問協理鄒淑芳曾被主管指派，一項預算規模超過她職級可以處理的專案，她為此而去上資深PM都會想拿的「Experienced PM Badge」課程，學習專案管理方法論，但並非上完課就能獲得這項獎章，還有其他嚴苛的條件。
鄒淑芳花了6年累積專案、導師經驗，最後獲得這項獎章才晉升到下一個職等，「這是我拿過最印象深刻的 Badge（獎章）。」鄒淑芳興奮的說。
IBM對技能重視的嚴謹度，從一件小事可以看出。
大部分企業多認為，只要是主管就「應該」會面試，自己去篩出適任人選，但IBM的主管必須先通過內部訓練考核，取得面試獎章後，才有資格上陣。
「這是IBM正在推動skills as currency（技能即貨幣）的概念， 」台灣IBM人資長邱纓琇說，當技能與績效、升遷串連，學習技能的價值也跟著提高，進而改變整個公司選材的思維。
邱纓琇說：「過去選人的做法，可能是印象中這個員工績效表現好就升他。在IBM，主管要思考公司未來要發展的核心技能是哪些？我如何投資擁有這些技能的人才讓他們一直留在公司？」
換言之，如果以前主管拔擢人才的標準是放在對「人」的主觀評價上，看的是他的過去，往往會疏忽了未來所需技能的重要性。尤其在人才稀缺的今天，聚焦「技能」的專業度高低、市場前瞻性，才是有機會把人才效能變大的睿智做法。
IBM也鼓勵員工攤開自己的職務「蜂巢圖」，讓員工面對下一個晉升職位，有更清晰的成長方向，同時配合課程推薦，儲備未來技能。下圖便是高愈惠和下屬分享自己的蜂巢圖。
透過技能為核心的管理模式，過往學歷、資歷的重要性也開始降低。IBM全球有20％的員工沒有大學學歷，就是憑藉技能說話。在2024年兩千大企業人資長的調查，也呼應此一趨勢 —學歷重要性下降，專業技能開始上升。
你的技能存量足夠面對未來變化嗎？你的團隊當前的技能存摺，足以面對產業變化嗎？加速發展技能，將是人才管理最重要的課題。
（原文標題：IBM全球２０％員工沒大學學歷！他們用「一張表」看出員工技能強項）
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從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
上完課後，我在工作上最大的幫助是「和工程團隊討論架構時更有共同語言」，能更快收斂方案、降低來回溝通成本。舉一個常見情境：我們曾遇到某個功能上線後流量不穩定，尖峰時API反應變慢，客戶也要求提高可用性與可追蹤性。以往我可能只能提出「要更穩、要能擴」的需求；但現在我能更具體地和團隊討論：是否採用ALB分流與健康檢查、後端是否用Auto Scaling依CPU/Request數自動擴縮、資料層是否要用RDS Multi-AZ提升容錯、靜態資源能否改S3＋CloudFront減少主站負載、以及CloudWatch指標與Alarm要怎麼設計才能在異常時即時通知。即便最終實作細節仍由工程師主導，但我能更早把需求轉成架構約束與驗收標準，例如「支援單AZ故障仍可服務」、「部署後觀測指標需涵蓋延遲、錯誤率、吞吐量」等，讓專案管理更有依據。
完整學習心得：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
推薦學習課程：https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm
洽詢課程資料：https://reurl.cc/KEbQ5m
從PM到雲端架構思維：Architecting on AWS學習與實作心得
我目前在軟體產業擔任產品/專案經理（PM），主要負責跨部門協作與需求管理，包含蒐集並釐清客戶與內部利害關係人的需求、撰寫PRD/規格文件、規劃時程與里程碑、協調工程與測試資源，以及追蹤專案風險與交付品質。同時也會參與系統架構與雲端部署方案的討論，確保產品方向與技術落地一致。
因為工作上常需要和工程師討論雲端架構、成本、資安與可用性，但自己對AWS的服務選型與設計原則理解不夠完整，導致溝通時容易停留在概念層。為了能更精準地提出需求、評估方案並做出產品決策，我選擇參加恆逸的Architecting on AWS課程，期望系統化建立AWS架構能力，也為後續考取證照做好準備。
這堂課對我最有幫助的地方，是講師採用「講解＋實作」的方式，讓抽象的雲端概念能快速轉成可操作的理解。以往我在工作上常聽到VPC、子網、路由表、Security Group、IAM、ALB、Auto Scaling、S3等名詞，知道大概用途，但不一定能在腦中把整個關聯串起來。講師在課堂上不只是把服務功能列出來，而是用架構情境把服務「放到正確的位置」，例如：為什麼對外服務要放在Public Subnet、後端與資料庫常放Private Subnet、什麼情況要用NAT Gateway、什麼情況用VPC Endpoint更合適；以及在高可用與擴展需求下，ALB搭配ASG的設計邏輯是什麼。
此外，講師會引導我們把「考點」和「真實工作場景」對齊，像是高可用（Multi-AZ）、災難復原（RTO/RPO）、權限最小化（Least Privilege）、可觀測性（CloudWatch/Logs/Alarm）等，讓我理解證照題目其實是在考「架構思維」而不是死背服務名稱。更重要的是，講師能把容易混淆的服務差異講清楚，例如SQS/SNS/EventBridge的使用時機、EBS/EFS/S3的選型、RDS Multi-AZ與Read Replica的差別等，幫助我在刷題時快速抓到關鍵字並做出合理判斷，學習吸收效率提升非常多。
我個人最有收穫的是「用情境做服務選型」的觀念。以PM的角度來說，我常遇到需求描述偏抽象，例如「系統要穩、要快、要省錢、要安全」。過去我可能只能把需求丟給工程團隊，但上完課後，我更能把需求拆成可落地的架構條件：例如可用性要達到多少、是否需要跨可用區、是否要容錯、流量是否有尖峰、資料一致性或延遲可接受範圍、以及安全與權限邊界怎麼定義。這種拆解方式，會直接影響服務選型與設計，例如：若是需要快速擴展與降低單點風險，常見做法會是ALB＋Auto Scaling；若是非同步解耦、削峰填谷，會想到SQS或Event-driven；若需要靜態內容分發與加速，就會把CloudFront＋S3放進架構。
上完課後，我在工作上最大的幫助是「和工程團隊討論架構時更有共同語言」，能更快收斂方案、降低來回溝通成本。舉一個常見情境：我們曾遇到某個功能上線後流量不穩定，尖峰時API反應變慢，客戶也要求提高可用性與可追蹤性。以往我可能只能提出「要更穩、要能擴」的需求；但現在我能更具體地和團隊討論：是否採用ALB分流與健康檢查、後端是否用Auto Scaling依CPU/Request數自動擴縮、資料層是否要用RDS Multi-AZ提升容錯、靜態資源能否改S3＋CloudFront減少主站負載、以及CloudWatch指標與Alarm要怎麼設計才能在異常時即時通知。即便最終實作細節仍由工程師主導，但我能更早把需求轉成架構約束與驗收標準，例如「支援單AZ故障仍可服務」、「部署後觀測指標需涵蓋延遲、錯誤率、吞吐量」等，讓專案管理更有依據。
完整學習心得：
https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12895
推薦學習課程：
https://www.uuu.com.tw/Public/content/Edm/240408_AWS_104.htm
洽詢課程資料：
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軟體工程師內推管道及注意事項？工程師社群、LinkedIn等求職網以外的找工作管道
軟體工程師「內部推薦」有哪些管道和注意事項？本文作者ExplainThis團隊，曾協助多名軟體工程師成功進入外商科技大廠、海外新創，解析除了求職網以外的找工作管道，包括內推、學徒計畫、工程師網路社群、經營LinkedIn等。
文／ExplainThis（王鵬傑、李俊廷、林品均）
本文目錄：求職網以外的找工作管道（點擊可快速前往）
一、內部推薦內推（Referral）比較容易獲得面試機會內推管道內推該注意的4個事項最好的內推是強內推二、學徒計畫三、工程師的網路社群四、經營LinkedIn
當提到找工作，多數人第一直覺想到的，可能會是求職網。以台灣來說，像是傳統的求職網104、1111，或者新興平台CakeResume與Yourator。而找海外工作，可能第一直覺會想到老牌的Indeed、Glassdoor，或者是新興的LinkedIn。
然而，除了這些求職網，事實上還有許多其他的找工作管道。我們在這個小節將會詳細談幾個不同的找工作管道，讓讀者們能透過不同的管道，增加獲得面試的機會。
一、內部推薦
在找工作上，業界公認比透過求職網站或公司官網申請更有效的方式，是透過內部推薦（referral）。當你上求職網站申請，往往需要先經過前面提到的ATS系統，跟上百位申請者一同競爭，脫穎而出後才可能被真人招募員看到你的履歷。
然而，如果能夠被內推，將有可能跳過這個環節，直接被招募員或用人主管等真人審履歷。這雖然不代表一定會通過招募員或用人主管的篩選，但最起碼能直接省去前面的系統審核。
內推（Referral）比較容易獲得面試機會
你可能會問，為什麼內推比較容易獲得面試機會？因為，通常來自公司內部員工的推薦，表示推薦者對應徵者有一定程度的認識和信任。
與此同時，內部員工對公司文化和工作環境有比較深入的了解，所以推薦的人通常會更適合公司的需求，因此，公司較傾向相信現有員工的判斷，這讓透過內推進來的申請者，比較可能在茫茫履歷海中受到青睞。
內推管道
如果你想要找人幫你內推，在台灣的軟體工程師社群中，有歹晚郎內推互助網絡（https://bit.ly/3FlItvp）與Nex Work（https://work.nexf.org/）等由海外軟體業前輩發起的內推網絡。此外，也可以在LinkedIn或是Blind（https://www.teamblind.com/）上，搜尋「#referral」的標籤，或是找有在該公司任職的人，然後禮貌地發個私訊請對方幫忙內推。
當然，很多時候可能不會立即得到回應，又或者可能對方太忙沒回應，也不要感到氣餒，可以多詢問同一家公司中不同的人幫忙內推。
（圖／博碩文化提供）
內推該注意的4個事項
在找人內推時，如果能依循某些注意事項，會比較容易讓人想幫你忙。以下我們分享幾個建議大家要遵循的原則。
1. 履歷好好寫
在各大海外公司工作的人，也知道自己公司的標準，所以不會來者不拒、盲目內推。你想提高別人內推你的意願，務必要好好寫履歷。好好寫代表著格式上要正確，以及內容描述上要讓人覺得你有達到對方公司想要找的人才水準。假如不知道怎麼寫好履歷，可以參考Chapter 2的履歷撰寫相關內容。
2. 附上想被內推的職位
在多數大公司，光是一個大組可能就幾百人，比一間新創公司還大，因此除非是專職招募的招募員或者是工程經理，不然多數人其實不知道其他組現在有什麼職位開缺。所以不要找人內推時，還說什麼「你有沒有建議我申請哪些職位」，這只會讓人覺得你沒做功課。
大家平常工作已經夠忙了，沒空幫你去看你適合申請的職位，所以務必自己附上。通常大公司的職缺都會有Job ID，可以附上你想申請的。附上你為何適合這個職位：內推的人也不會想自己在公司內的名聲臭掉，所以多半會先判斷你是不是真的適合被內推。如果你想提高別人內推你的意願，就要做到讓別人認為你適合被內推。
要做到這點，務必附上你為何適合這個你想被內推的職位。理想上也要附上為何你適合該公司（建議多做一些功課來研究該公司，進而能闡述你為何跟該公司文化契合）。花時間幫你的這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
可以用的句型是在簡短自我介紹後，提及「我目前在找XX領域的工作，對這個職位很感興趣。過去我在XX領域有OO經歷，我相信我能對這個職位有所貢獻」。
3. 記得表達感謝
假如一個原本跟你不相識的人願意內推你，務必要表達感謝。因為大家平時工作很忙，可能還有家庭事務要兼顧，額外抽時間幫你，這件事本身就很佛心，千萬不要把別人的善意視為理所當然。
即使內推沒有讓你拿到面試機會，也要記得感謝對方。畢竟很多公司冷凍期半年，你之後還可以再嘗試，與對方維持良好關係，這次沒上之後要請對方幫忙也會讓對方更有意願。
最好的內推是強內推
雖然上一段有提到可以找人幫忙內推的管道，但如果要獲得比較有幫助的內推，或俗稱的「強內推」，建議平時就要建立起能幫自己內推的人脈。
所謂的強內推，是指對方在內推時，有註明是「強力內推」。一般來說，多數公司的內推系統，都會詢問「你跟被推薦者的熟悉程度」以及「你有多推薦這位被推薦人」。不同公司具體問的問題可能會不同，但大多不脫離這兩類問題。
而唯有這兩個問題都回答「很熟悉」、「強烈推薦」，並且推薦理由寫得很詳細，才會被認定為是強內推。
當然，一般內推已經比直接在公司網站或人力銀行網站申請來得好，只是如果能的話，獲得強內推會是更好。
至於如何獲得強內推？一個是平時有好的工作表現，可能你現在的同事，未來會去不同公司，如果跟他們合作時，做到對方發自內心會想推薦你，這時要獲得強內推就容易得多。
又或者假如你還是學生，在平常的小組作業中，盡可能地貢獻，在同組的同學心中留下好的印象，未來同學們進到不同的公司，你要找他們內推，也會容易獲得強內推。
另一個則是多參與不同的社群活動，例如貢獻到開源社群，或者是參與技術會議等，這些也是一個你能夠曝光、與他人協作的機會，在這些場合貢獻價值，也相對容易獲得強內推。
上面提到這些要獲得強內推的方式，都是需要時間去耕耘而非速成的。因此，如果你現在還沒辦法獲得任何強內推，建議從現在開始行動，而不是等到要求職時才發現沒有人能為你強內推。
二、學徒計畫
學徒計畫（Apprenticeship Program）是近期各大公司越來越盛行的一個專案，包括：LinkedIn、Microsoft和Google等，都曾推出類似的計畫。
這些專案旨在招募更多元的人到科技公司，其中常見符合此計畫的人條件包含以下：
自學程式
參加過程式戰鬥營（coding bootcamp）
非傳統電腦科學背景
暫時離開工作，並嘗試重回職場
學徒計畫在經歷上的審核以及面試上，技術層面比起正職的初階工程師更簡單一點。多數的學徒計畫也都有轉正職的機制。
部落客「半路出家軟體工程師在矽谷」有一篇專門彙整各大公司學徒計畫的文章（https://brianhsublog.blogspot.com/2019/08/TechApprenticeship.html），並且時常更新，非常推薦有興趣、有需求的讀者可以去看看。
（圖／博碩文化提供）
三、工程師的網路社群
除了上述提到的3點，網路社群是軟體工程師不可錯過的資源。這些社群不僅提供了工作機會，也能幫助你與同業交流、了解產業趨勢，以及許多面試經驗的分享。以下是幾個會張貼工程師工作機會的熱門或相關網路社群：
PTT Tech_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/index.html
PTT Soft_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/index.html
PTT Oversea_Job版：https://www.ptt.cc/bbs/Oversea_Job/index.html
Facebook Front-End Developers Taiwan：https://www.facebook.com/groups/ f2e.tw/
Backend台灣（Backend Tw）： https://www.facebook.com/groups/backendtw/
四、經營LinkedIn
對比傳統的求職網，目前新興的人脈社交媒體LinkedIn已經逐漸成為找工作的首選，特別是對於外商與海外求職，LinkedIn基本上比一般專注於本土市場的求職網有更多的職缺機會。比起求職網投遞履歷，經營Linkedin能夠讓獵人頭或招募員，看到你更多元、更深入的一面，以及看到你更長期的累積。現在已經有許多獵人頭與人資，會直接在LinkedIn上找人選，所以花心思經營LinkedIn將有可能讓自己獲得更多機會。
節錄自：博碩文化《軟體工程師求職策略大全／ExplainThis、王鵬傑、李俊廷、林品均 著 》
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微軟、Google、Meta擴AI基建…三巨擘搶買伺服器 台鏈吃補
2025-10-31 經濟日報編譯劉忠勇、記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載
微軟、Google、Meta三大北美雲端服務提供商（CSP）公布財報，看好AI需求強勁，同步上修未來資本支出預測，AI伺服器建置動能持續到明年，相關供應鏈鴻海（2317）、廣達、緯創、緯穎、英業達等後市看俏。但科技巨頭持續投入驚人資本支出，也開始考驗華爾街投資人的神經。
延伸閱讀：AI需求旺 掀搶電大戰…台廠積極布局
Google母公司Alphabet單季營收首度突破千億美元大關，公告今年的資本支出將達910億至930億美元，高於先前的850億美元，是今年第二度調高。微軟執行長納德拉則表示將「持續擴大AI領域的資本與人才投資，以把握前方龐大的機會」，高層並預測，明年資本開支接近1,400億美元。
▲ 圖片來源：聯合新聞網授權轉載
Meta財務長蘇珊・李指出，2026年資本支出將「顯著高於」2025年，明年的整體支出成長率也將「明顯加快」。Meta今年資本支出將達700億至720億美元，高於先前預估。
Alphabet、Meta和微軟上季資本支出總計達到780億美元，年增率高達89%，微軟上季資本支出349億美元更創新高，投資人對燒錢速度和回收時程感到不安，Meta和微軟在29日公布財報後盤後股價雙雙下跌，Alphabet盤後股價大漲。美股30日早盤，Alphabet上漲、Meta下跌，微軟下跌。
市場持續質疑AI是否正在醞釀另一大泡沫，Bernstein分析師Mark Moerdler在微軟高層的電話會議中提問，這些AI投資是否真能帶來回報，「或者坦白說，我們是不是正處在泡沫之中？」微軟財務長胡德重申，即使過去幾季投入數百億美元，仍無法滿足當前對AI及其他服務的需求。
因應北美四大CSP及中小型客戶AI算力需求，鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達等伺服器大廠今年已大舉擴增美國伺服器產能。仁寶、和碩今年也有美國建設計畫，仁寶昨（30）日公告，董事會核准子公司Compal USA Technology Inc.在德州Taylor與Georgetown兩地簽署租賃協議，建置新據點，共投資9,410萬美元（約新台幣28.95億元）。
鴻海董事長劉揚偉日前指出，客戶需求持續強勁，鴻海過去一年擴大AI伺服器相關投資規模，已開始開發輝達下世代Vera Rubin NVL 144 MGX平台，預估出貨時程可能落在明年下半年。
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廣達執行副總暨雲達總經理楊麒令先前表示，AI需求持續爆發，廣達訂單塞爆，今年以來已擴產八次，仍不敷使用。緯穎方面，法人預估，訂單能見度看到2027年，主要客戶都在加碼投資AI基礎設施，產業前景樂觀。
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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
科技產業人才的供需失衡與 AI 狂潮，儼然已向企業運作掀起一場革命。在這場持續加速的技術競逐與職能迭代中，當部分企業仍將 AI 視為新奇的客服對話機器人時，騰雲科技服務（以下簡稱騰雲科技）早已著眼於解決更深層的產業痛點，戰略版圖從單純的「新零售」，全面升級至涵蓋製造、商辦以及數位保險的「新商務 」，並推出了 AI Agent 平台——TCoeus，和AI行銷平台——TVotex。
文／104人力銀行
本文導覽：
從痛點出發：TCoeus 建構企業決策的「數據中樞」
工作典範轉移：人人都是引領 AI 的「指揮官」
職涯雙軌制：專業與管理的「黃金交叉」
跨界尋才：在未知邊界「解構與重構」
從痛點出發：TCoeus 建構企業決策的「數據中樞」
解決方案處許廷祥協理直言，騰雲科技的優勢，穩穩立基於長年累積的深厚產業知識底蘊。公司內部思考的起點，從未侷限於探討「AI 能做什麼」，目光永遠聚焦在「產業的痛點在哪裡」。
舉例來說，企業內部的財務部門每天必須耗費大量人力彙整報表、回應高階主管對於損益變動的提問，這便成為騰雲切入 AI Agent 研發的絕佳實踐場域，透過TCoeus建立企業專屬的數據中樞大腦，AI 得以直接參與跨系統、跨維度的綜合分析，將四散的資訊轉化為實質的商業決策輔助。
騰雲科技解決方案處許廷祥協理
許廷祥協理再以百貨行銷企劃為例，過去從會員資料分析、提案發想，一路到文案撰寫與視覺設計，往往需要跨部門來回溝通，耗時兩週至一個月才能完成，如今透過 TVotex 平台，將所有工作流程串接成一個 AI Agent 團隊，相同的任務量僅需在短短十分鐘內產出完整的圖文企劃並發布至社群平台。可以說隨著技術的躍進，工作職能也連帶引發了根本性的重構。
工作典範轉移：人人都是引領 AI 的「指揮官」
當 AI 已能處理知識彙整、分析甚至撰寫程式碼時，基層工程師的工作重心便不再侷限於單純的產出。許廷祥形容，現在每一位基層開發人員，都必須視自己為技術長，要有宏觀的架構視野，負責指揮各式各樣的 AI Agent 去執行前端、後端或是測試腳本的撰寫。
當基層的開發任務被取而代之，由「代理式工作流程（Agentic Workflow）」接管，這股解構的力道也將向外蔓延，企業必須重新審視：我們需要什麼樣的行銷團隊和營運團隊？包含所有部門的運作架構，都將在科技協作下被重新定義。
然而要推動如此深度的協作變革，組織文化勢必得跟上腳步。人力資源部黎齡惠主任分享，騰雲集團內部就特意安排一支平均年齡約 33 歲、對 AI 接受度極高的成員作為先鋒部隊，率先利用 AI 建立起標準作業流程與成功案例，再藉由這些實績，逐步向公司年紀層較高、仍處觀望階段的資深同仁推廣交流，破除世代間的技術壁壘。
然而，組織的轉型不只發生在內部流程與文化上，在人力資源的招募端，騰雲也開始導入AI 面試官平台，並持續進行測試與優化。
黎齡惠主任指出，公司並不將 AI 面試視為「百分之百準確的人格測評工具」，而是作為一種觀察工具，幫助組織從不同面向理解人才。
騰雲科技人力資源部黎齡惠主任
在實際運作中，團隊主要關注兩個層面：第一，是求職者對於新型面試模式的接受度；第二，則是其在面對科技與變化時所展現的態度。
她觀察到，有些求職者能快速適應、駕輕就熟，甚至善用工具展現優勢；但也有部分人，在收到 AI 面試邀請時便選擇退卻。
而這樣的差異，本身就成為人才篩選的重要依據——企業所觀察的，早已不只是當下的能力表現，更是一個人在變動環境中，是否具備面對未知與擁抱改變的能力。
職涯雙軌制：專業與管理的「黃金交叉」
年輕世代追求自我價值，對傳統管理職繁雜的人事溝通，往往抱持保留態度。為了留住並放大頂尖人才的價值，騰雲將職涯發展明確劃分為「領導梯隊」與「專業職能深化」的雙軌制。
對於無意擔任主管的同仁，公司鼓勵他們在專業領域持續鑽研，甚至轉化為內部講師傳授深厚經驗，同樣能獲得優渥的獎金與實質的績效回饋。別具歷史意義的是，AI 的普及正促成專業職與管理職價值的黃金交叉。
許廷祥協理剖析，傳統組織賦予「管理職」較高薪酬，主因是一名優秀的主管能帶領團隊，創造出超越單一個體數倍的產值，但在未來的職場，一名具備深厚產業知識的「專業職」人員，只要精準調度手下的 AI Agent 團隊，便能獨立發揮同等龐大的倍數生產力。這也意味著，專業職的價值將被徹底重新評估，在組織中的薪酬待遇與地位也將迎來與管理層並駕齊驅的新紀元。
跨界尋才：在未知邊界「解構與重構」
因此，對於未來的求職者而言，跨界能力與軟實力的重要性，已遠勝於單一技術的掌握。針對核心人才的輪廓，黎齡惠強調，求職者必須抱持開放心態來接納新事物，並擁有一顆強壯的試錯心，將挫折視為成長養分，當然不可少的是極佳的表達與組織能力，如此才能精準引導 AI 給出足夠深度的反應。
許廷祥協理進一步將人才價值提煉至更高層次：未來，尋找答案將如同操作文書軟體一般，成為職場理所當然的基本底線，而真正在 AI 時代脫穎而出的關鍵，在於求職者對產業的強烈好奇心與洞察力。頂尖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。
騰雲科技展現了靈活擁抱變革的組織韌性，伴隨業務版圖的高速擴張，企業的求才雷達跨越了單一的科技或零售背景，正積極向具備工廠管理、不動產或保險營運經驗的領域專家招手，也將目光投向東南亞等廣闊的海外市場。
AI 狂潮只是第一波革命，科技發展的洪流不曾停歇，在這個由演算法與龐大數據交織而成的新商務時代，數位工具終將接管一切制式勞動。面對未來的職場賽局，真正掌握全局的，依然是那顆願意不斷探問、勇敢重構規則的靈活之心。
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雲端人資系統怎麼選看這篇！７大優勢分析 | 附比較表
隨著科技的迅速發展，企業人資系統逐漸向雲端轉型。相較於傳統的內部伺服器架構，雲端人資系統能夠提供更靈活的人事解決方案，滿足企業在數據存取、成本管理和系統擴展方面的需求。為什麼越來越多人選擇雲端系統？若想選擇的話，又該如何選擇系統商？
雲端系統7大優勢
雲端系統私有雲vs公有雲比較表
雲端系統推薦
解析採用雲端人資系統的7大優勢
當企業考慮引入雲端人資系統時，不僅是在於數位轉型，更是一項提升團隊管理效率的策略。選擇雲端人資系統的好處和優勢包括以下7點：
1. 效率提升與自動化，讓HR能更專注在核心事務雲端人資系統能夠自動化許多繁瑣的日常操作，如薪酬計算、出勤記錄、績效考核等。透過自動化流程減少手動操作，不僅能降低出錯的機率，也能節省與主管、員工、財務，甚至IT等部門溝通時間，讓人資部門能夠更專注於核心的人才管理策略。
2. 隨時隨地存取，適應新型態工作樣態雲端人資系統通常支援網路存取，這讓管理者和員工可以在任何地方透過網路連接使用系統。無論是在家工作、出差，還是遠端協作，雲端系統都能提供即時的資料存取，有助於提升企業內部的工作靈活性和員工滿意度。
3. 資料管理與分析，快速做出決策企業可以統一儲存和管理員工數據，並輕鬆進行數據分析。人資部門可以利用系統生成報表和分析圖表，全面掌握員工的發展趨勢和需求，從而做出更加精準的人才管理決策。雲端資料具有存取快速與分析優勢，有助於強化企業對市場變化的快速回應能力。
4. 更佳的數據安全性，資訊安全現代雲端服務提供商通常採用先進的加密技術和多層安全防護機制，保障數據的傳輸和存儲安全。公有雲提供商大多擁有專業的安全團隊和風險管理機制，私有雲則允許企業進行定制化的安全設置，從而滿足不同層級的安全需求。像是104人資系統獲得多項國際認證，行動APP更是業界第一家獲得MAS標章，定期進行弱點掃描及滲透測試，保障企業資料安全。
5. 減少IT資源負擔，版本自動更新供商負責硬體維護與更新，企業無需投入大量資源自行維護伺服器或軟體，進而降低IT負擔與成本支出。此外，雲端系統的更新通常由提供商定期進行，企業不僅能保持系統的最新版本，也無需額外安排更新計劃。
6. 支持快速擴展與成長企業在成長過程中往往需要增加人力和資源，雲端人資系統具有高度擴展性，可以隨企業的需求變化即時擴容。無論是增減使用者數量、擴充功能模組，還是整合其他系統，雲端人資系統都能迅速調整以支援業務發展需求。
7.隨時因應法規變動，避免企業違法台灣勞動法規經常變動，人資時常無法即時因應，雲端人資系統能時更新最新法規，在系統內可以即時跳出提醒，像是薪資、出勤、一例一休等。
以上7大優勢展現了雲端人資系統不僅能夠提供更靈活、效率高的解決方案，也能協助企業從數據分析和資源管理的角度，達成更具競爭力的人資管理策略，為企業創造更多價值。
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雲端系統分為公有雲及私有雲租賃，該怎麼選擇？附上比較表
在選擇人資系統時，企業常面臨公有雲和私有雲租賃的抉擇。公有雲由第三方提供商管理，適合預算有限或需求變動頻繁的中小型企業。它具有成本效益高、可用性高等優點，但在客製化方面可能存在相對的限制。
相對地，私有雲租賃像是企業專屬的雲端架構，一樣由系統提供商代管，但因為是企業專屬使用，具有客製化彈性的優勢，特別適合對數據隱私有嚴格要求或有特殊需求的企業。在人資系統選擇上，最後應基於企業的具體需求、預算、安全要求和成長規劃來評估。對於標準化需求高、追求成本效益的企業，公有雲可能更合適；而對於需要嚴格數據管控、高度客製化的企業，私有雲租賃可能是更好的選擇。 如果HR無法深入評估，可以邀請系統商顧問幫助企業釐清需求，並權衡各方面因素，去做出最適合的決策。
私有雲租賃與公有雲比較表
比較項目 私有雲租賃人資系統 公有雲人資系統定義企業專屬的雲端架構，由系統商提供管理和維護。由系統商提供管理和維護，企業僅需支付系統費用 。成本●由於雲端架構及功能模組均由專人協助維護，因此維護費用較高。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。●僅需支付系統費費用，投資成本較低。●無需購置硬體或聘請專職IT人員。安全性※需確認系統提供商提供高規格資安架構以104為例：●採用領導品牌AWS雲端網路服務。●資訊安全管理及個資保護通過英國標準協會(BSI) 等國際標準認證。可用性●依照不同需求功能，可能導入門檻較公有雲高 ，但客製擴展性佳。●通常搭配導入顧問全程協助。●導入門檻較低，導入效率高。●提供標準化固定模組。客製化●除基本模組外，還具有高度客製化。●可靈活配合企業內部業務流程。●通常提供出勤、排班、薪資、表單標準模組。●例行性針對特殊產業功能進行系統優化。●客製化選項較受限。符合法規●適合需要嚴格遵守數據隱私法規的企業。●系統自動檢核是否符合法規或變形工時等。●對於法規不熟悉之中小企業，系統自動檢核是否符合法規或變形工時等，避免勞檢罰單。適用對象●中大型企業●規模正在成長中●有特定需求的企業●中小型企業●公司制度符合標準法規●無特殊特殊需求的企業推薦系統104 HR Max104企業大師104人資學院整理私有雲租賃與公有雲比較表
舉例來說，一家正在成長中的零售商選擇了公有雲人資系統，目前公司人數不多，需要專注於核心業務發展，需要快速導入標準化的人事功能模組，像104企業大師，來幫助人資夥伴提升人事管理的效率。
相對地，一家金融公司則選擇了私有雲租賃人資系統，像是104 HR Max，因為其對客戶資料安全和隱私的要求極高，該公司能夠依據自身需求設置嚴格的安全防護，符合各項法規要求。
總結來說，公有雲和私有雲在人資系統中各有優缺點。公有雲適合預算有限、需要快速擴展且資料敏感性較低的企業，而私有雲租賃則適合重視資料安全性、需要高度客製化的企業。企業應根據自身需求、預算和發展規劃選擇合適的雲端人資解決方案，從而達成最佳的營運效益。
雲端人資系統首選104！全台多人使用的人資系統
104人資系統已深耕逾20年，共有3種不同版本方案選擇，目前將近7,000家企業使用，好評不斷！雲端或地端買斷版本隨企業選擇，可以依據公司規模或是否有客製需求進行評斷。
中大型企業，多元模組需求：104 HR Max
中小型企業，標準化模組需求：104企業大師
延伸閱讀：7個挑選中大型HRM人資系統的推薦指南，如何跟老闆溝通？附上系統檢核表→
Google Cloud Next 26大會登場 第八代TPU首創推理、訓練雙規格
2026-04-22 經濟日報記者彭慧明 由聯合新聞網授權轉載
Google Cloud Next 26 大會22日登場，Google Cloud 執行長Thomas Kurian（柯里安）宣布Google開啟「代理式企業」新時代，推出一系列新技術，包括全新統一的 AI 技術堆疊、及各種橫跨數據、資安與生產力的「代理式（Agentic）」創新，以及Google Cloud第八代張量處理器（TPU v8）。新晶片首創因應訓練和推論功能雙規格，市場預期聯發科（2454）取得推論部分的ASIC訂單，推動聯發科22日再度以漲停2,295元收盤，飆新天價。
Google執行長皮查（Sundar Pichai）也表示，Google積極利用AI系統優化改造，付費企業成長強勁，今年第1季度，Gemini付費月活躍用戶月成長達40%。Google推出全新的 Gemini Enterprise代理平台，幫助企業管理內部眾多的AI代理模式。他坦言Google就是「零號使用者」，內部使用AI產生程式碼已經有一段時間，如今Google所有新程式碼中有75% 由AI產生並經工程師審核通過，已高於去年秋季的50%。
皮查指出，Google正在向真正的代理式工作流程（agentic workflow）轉型。工程師正在協調完全自主的數位化任務團隊進行代理與完成任務。
柯里安表示，第八代Google客製化 TPU，具備專為訓練和推論打造的兩種截然不同架構（TPU 8t、TPU 8i），兩款專門打造的晶片重新定義AI的可能性，從建立最強大的 AI 模型，到調度龐大的AI代理群，以及管理最複雜的推理任務。其中TPU 8t定位為訓練效能引擎，經過最佳化處理，可將前沿模型的開發時間從數個月縮短至數周。透過系統平衡大量的運算吞吐量、共享記憶體和晶片間頻寬，同時提供最佳能源效率和高產能的運算時間。
TPU 8i是專為驅動代理式AI（agentic AI）服務打造推理引擎，只需要提出問題、將任務委派給AI代理，就能立即獲得回應，利用288 GB的高頻寬記憶體，內建384MB的SRAM（靜態隨機存取記憶體），容量較上一代增加三倍，能將模型使用中的工作集完全保存在晶片上。
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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】
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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。
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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。
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