軟體工程師就業培訓
104學習
試機
指的是在工作開始前，對設備、系統或流程進行全面測試，確保一切運作正常且符合標準。這項技能能有效避免後續工作中出現故障或錯誤，提升效率和品質。在職場中具備這能力，代表你對細節敏感且具備問題預防意識，能降低風險，確保專案順利推進。尤其在製造、工程或IT等領域，這項技能相當重要，能保障產品或服務的穩定性與安全性。
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精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
甲級數位電子技術士
民國六十九年為配合本行業之技術發展，予以修正。民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。進而為配合本行業技術之發展，並達到專業技術（從業）人員技術之提升。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術（從業）人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，提供本技能檢定規範之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：數位電子系統裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
初級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過初級機械設計工程師考試者，應可執行機械元件之設計工作之能力。
工業技術研究院
AIATCE 工程級認證：LLM的行政任務應用
「從演算法開發到模型落地，實踐 AI 解決方案」
工程級認證針對技術開發人員，著重於資料科學實務、模型訓練與系統部署的落地技術，要求應試者具備動手解決真實場域問題的能力。
核心目標：做 AI (Engineering)
適合對象：資訊工程師、資料科學家、AI 研發工程師、數據分析師。
評估範疇：
◆ 核心技術：要求具備程式設計（如 Python）基礎，以及資料處理、機器學習與深度學習的演算法應用能力。
◆ 實戰落地：強調在真實資料集上進行模型的訓練、超參數調優、部署與效能評估等完整工程技能。
◆ 場域解決：必須具備將業務問題轉化為技術問題，並提出有效模型解決方案的能力。
台灣人工智慧學校
中級機械設計工程師
為因應經濟環境變遷，配合政府的產業政策與機械產業未來發展趨勢，建立國內機械專業人才認證體系，並藉以提供企業界優良之機械專業人才。本認證依據機械人才的職能為基礎，發展能力指標及評鑑內容，協助產業篩選合乎需求的人才。並邀集機械類產官學研各界參與規劃，作為認證之標準，以確認通過此認證之專業人才，確實具備產業需求之能力。就個人而言，取得此認證可提升個人之就業能力，就企業而言，則是企業人才選用的客觀標準。
通過中級機械設計工程師考試者，應可執行單體機構之設計工作能力。
工業技術研究院
甲級電力電子技術士
民國六十九年為配合本行業之技術發展，予以修正。民國七十二年為配合工業電子精密化分工再予修正時，將工業電子職類分為數位電子、儀表電子、與電力電子等三組。進而為配合本行業技術之發展，並達到專業技術(從業)人員技術之提升，因此於民國八十一年再予修正。
本職類技能檢定規範修正係以工業電子技術(從業)人員養成訓練課程規範與設備規範及各級學校電子相關類科課程標準為依據，提供本技能檢定規定之工作項目、技能種類、技能標準與相關知識。
甲級工作範圍：電力電子及自動化控制裝置之組裝、測試、檢修、改善及撰寫報告。
勞動部勞動力發展署技能檢定中心
TestStand高階專業認證（CTA）
TestStand高階專業認證（CTA）證照專為具備TestStand測試管理軟體深厚經驗的專業人士設計，證明持有人能夠獨立規劃、設計及維護複雜的測試系統，並具備強大的問題診斷與解決能力。持證者熟悉TestStand架構與API整合，能有效提升測試流程效率與品質，適用於電子製造、自動化測試等領域，是從事測試工程師及系統開發的重要專業資格。
尚未查核發照單位
精選貼文，掌握第一手知識
「AI推薦工作」面試機率提升3.2倍 104推動智慧求職求才服務
全球數位轉型浪潮推動下，AI不僅是產業發展關鍵字，更將成為改變求職與求才的關鍵力量。根據104人力銀行數據顯示，8月整體AI相關工作機會11萬個，而具備AI技能的求職者，企業主動邀約次數能提升1.5倍。為突破傳統招募困境，104導入AI智慧服務，包括履歷掃描、AI推薦工作與職務內容生成等功能，讓求職者與企業能更精準媒合，至今已有39.2%網站使用者使用過智慧媒合服務，整體AI服務使用率更提升至85.25%，有效加速人才與職缺「找到彼此」，推動招募流程進入智慧化新時代。更多內容請參考104 AI+網頁：https://www.104.com.tw/ai/services
AI重點職務薪資百萬起跳履歷自述AI技能企業邀約次數1.5倍
根據104人力銀行最新統計，8月AI相關工作機會近11萬個，產業分布以電子資訊/軟體/半導體業占整體48%為主要，其次則為一般製造業13%、批發/零售/傳直銷業10%。職務以軟體/工程類人員20%為主，另外包含業務銷售類10%、工程研發類9%、行銷類9%，顯示除了關鍵研發人才之外，也越來越往「應用」端靠近。地區的部分，台北市36%與新北市15%加總超過半數為最主要，其次則逐漸往台中、新竹桃園、高雄台南擴散。
若看薪資，AI相關職缺的年薪中位數為80萬元，明顯高於非AI職缺66萬元，重點高薪職務則包含AI工程師114萬元、資料科學家112萬元、演算法開發工程師110萬元，其中更有高達48.7%的AI職缺薪資標示為「面議」，顯示市場對AI人才的薪資彈性空間更大，遠高於非AI職缺的17%。同時，履歷自述具備AI專業技能的求職者，企業主動邀約次數提升1.5倍，快速拉開與其他求職競爭者的關鍵差距。
104開發「AI推薦工作」服務推測需求偏好、精準媒合
在傳統的招募流程當中，求職者及企業共同面臨許多挑戰：求職者自行製作履歷難以突顯亮點，對自身的優勢與市場需求理解有限，只靠直覺或關鍵字搜尋，面對海量的職缺不知如何挑選，導致投遞履歷卻石沉大海；徵才企業則困擾於許多求職者的履歷格式不一，投遞履歷的人選與實際職缺需求落差大，花時間撰寫職缺描述文案，卻寫不出精準具吸引力的內容，導致招聘效率低下。
對此，104人力銀行導入以AI技術為核心的嶄新服務，提供全方位智慧解決方案，包括：
AI履歷掃描：求職者只需一鍵上傳自身客製化履歷表PDF檔案，系統便可自動轉換成符合104格式的標準履歷，對求職者而言能減少73%履歷製作時間，也讓企業透過習慣的常用格式，快速掌握履歷亮點，近3個月內已有萬名求職者搶先使用。
AI推薦工作：透過AI演算法，根據求職者的履歷、行為與個人偏好等資料，主動推薦符合條件的職缺，以提升求職效率與媒合成功率，根據實際成效，求職者應徵AI推薦的職缺獲得企業邀約面試的機會，是自行查詢工作的3.2倍。
AI生成職務內容：徵才企業於撰寫職缺內容時總是勞心勞神，AI生成職務內容功能導入生成式AI並由104研發單位加工訓練，企業只需輸入職務名稱，系統便能一鍵生成專業且具吸引力的職務說明，每個職類更提供10個說明範例供選擇，大幅節省人資撰寫文案的時間，顯著提升職缺曝光度，已累積近三成企業使用。
AI助力招募流程大躍進 104智慧媒合比例近四成
透過導入AI技術，104人力銀行智慧媒合工作的比例從2023年的24.79%上升至2025年的39.2%，實際使用AI創新服務的人數占比也從2023年的56.5%提升至2025年的85.25%。104人力銀行表示，AI並非取代人力，而是加速人才與企業「找到彼此」的過程，透過AI的神助攻將能超越個人視角，精準分析需求偏好並推薦理想人選與職缺，提升招募成功率和人才留用率，真正邁入智慧招募新時代。更多內容請參考104 AI+網頁（https://www.104.com.tw/ai/services）。
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精選 AI寫企劃、看數據總是不能用？4種工作先排順序再交代，第一版就能討論
請AI寫企劃、做研究、看報表，結果常常看起來很完整，卻不能直接用？
問題多半不在AI的能力，而在我們只說「幫我寫」「幫我分析」，讓它自己猜目的和標準。
四種常見工作，可以共用同一個骨架：
1. 交代目的與標準：給誰看？看完要做什麼決定？
2. 排好先後步驟：先要中間產物，確認後再往下做
3. 要求附上依據：出處、算法、引用原文，讓你能驗收
套到四種工作，各有一個先後順序：
① 寫企劃｜架構先定，內容後補
先寫明讀者與目的，請AI只給三個主張和大綱；確認後才補內容，每個數據都附出處，查不到就標「待查證」。
② 做研究｜大題切小題，說法衝突並陳
先把大問題切成四到五個能用資料回答的小題；每題比對三種來源、標出年份；說法互相衝突時，請AI並列出來，由你判斷。
③ 看數據｜問題先行，數字在後
不要只丟報表說「幫我分析」，先寫成決策問題，例如「上季回購率下滑，是哪一群顧客流失」；講好期間、欄位和比較基準，只要兩三個關鍵發現，並附計算方式。
④ 審提案｜先找漏洞，後打分數
先逐條列漏洞並引用提案原文、分出輕重；再依事先講好的配分計分；最後請AI扮反方，提出最強的反對意見。
最常見的三個錯誤：
・一開口就要整篇成品，方向錯了只能整篇重寫
・AI給的數字沒查就直接用
・一邊挑毛病一邊打分數，分數被第一印象帶走
小練習：挑一件你這週要交的工作，寫下這兩句再交給AI——
「這份東西給＿＿看，看完要他＿＿。」
「先給我＿＿（大綱／小題清單／漏洞清單），我確認後再繼續。」
比較一下，和你平常的第一版差在哪裡。
想看完整的五分鐘影音說明，104學習免費課程「AI工作術」四堂已經上線，免費報名就能看：
第1堂｜5分鐘學會用AI寫企劃
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/57aed01b-9d82-4438-b09e-e2367abc0207
第2堂｜5分鐘學會用AI做研究
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/595a665d-07a3-461d-b37e-1f8158eca70d
第3堂｜5分鐘學會用AI看數據
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/0f3d424e-1658-49a2-851e-6c9fff296f43
第4堂｜5分鐘學會用AI審提案
https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/19983d11-9e93-41ae-9924-46f8d6cd47dd
也歡迎在留言分享：這四種工作，你最常請AI幫忙哪一種？有沒有哪一次的第一版特別好用（或特別難用）？
使用提醒：AI可能出錯，重要數字請自行查證；上傳資料前先確認公司規定，並去除姓名、電話等個資。文中案例皆為假設情境。
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2025檢定日程官網公告:
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科技業面試「上機考」成常態 整理5大刷題平台助攻求職者
AI工具快速普及，科技業招募工程人才的方式也正在改變。除了傳統面試，越來越多企業在招募流程中加入「線上機測」（Online Assessment），也就是俗稱的「上機考」，要求求職者在限定時間內寫程式、解題，從實際作答過程觀察技術能力。對求職者而言，上機考已成為科技業面試的重要關卡。104人力銀行整理5大熱門刷題平台，建議求職者依自身程度進行準備，並提前熟悉常見題型與測驗節奏，才能在正式應試時充分展現實力。
文／104人力銀行
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寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式完全沒接觸過演算法 → NeetCode程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks鎖定外商軟體職缺 → LeetCode想先熟悉正式線上測驗 → Codility想練習多元技術題型 → HackerRank刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
寫程式只是基本功 AI時代更重視判斷與解決問題能力
AI讓寫程式變得更加容易，企業對工程人才的要求也逐漸改變，單純從零開始撰寫程式的重要性下降，取而代之的是系統設計與除錯調校等能力。104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘觀察，企業透過上機考，看的不只是求職者能不能寫出正確答案，更重視以下3項能力：
1. 邏輯思考：能不能把問題拆開來解
企業不只看最後答案對不對，也會觀察求職者如何理解問題、拆解步驟，以及選擇什麼方式解題。
2. 判斷與除錯能力：AI寫出的答案，自己看得懂嗎？
AI可以協助產生程式碼，但不代表答案一定正確。工程師除了會使用AI，也必須具備判斷能力，能看懂AI產出的內容、找出可能的錯誤，並自行修改、測試與驗證。
3. 實戰應用能力：能不能把技術用來解決真實問題
上機考的題型也逐漸不再只是單純考演算法，而是加入更貼近實際工作的情境，觀察求職者能否將技術應用在真實問題上。
5大刷題平台一次看 先找到適合自己的練習方式
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘指出，準備上機考不一定是題目做得越多越好，重點是依照自己的程度選擇適合的工具。104人力銀行整理5大主流刷題平台，從完全沒接觸過演算法的新手，到已經收到企業線上測驗通知的求職者，都能找到相對應的練習方式。
完全沒接觸過演算法 → NeetCode
想從零開始準備演算法與技術面試，可從NeetCode入門。平台將不同難度的題目整理成學習地圖，並提供影音解說，幫助使用者理解解題思路。建議先從「Blind 75」建立學習骨架，再利用「NeetCode 150」逐步補強，若已有明確目標企業，也可進一步參考公司相關題目進行準備。
程式基礎有缺口 → GeeksforGeeks
如果已具備基本程式能力，但對作業系統、資料庫等電腦科學核心知識還不熟悉，GeeksforGeeks提供相關教學與題目，可協助補足基礎觀念。求職者可先透過「GfG 160」熟悉常見面試題型，再利用「Company Wise」依目標企業進行練習，並透過每日題目持續累積解題經驗。
鎖定外商軟體職缺 → LeetCode
LeetCode是技術面試與線上程式測驗常見的練習平台，適合已有一定程式基礎、希望進一步強化演算法與解題能力的求職者。平台提供「Study Plan」協助安排練習進度，也可透過討論區比較不同解法；完成題目後，還能查看程式效能表現，了解自己的解法是否還有優化空間。
想先熟悉正式線上測驗 → Codility
如果已收到企業的線上測驗通知，或希望提前熟悉限時作答的節奏，可利用Codility進行模擬。平台提供Demo Test，讓使用者在正式測驗前先熟悉作答介面與流程。除了答案是否正確外，系統也會測試程式的執行效率，因此求職者除了追求「答對」，也必須思考如何讓程式跑得更有效率。
想練習多元技術題型 → HackerRank
HackerRank的題庫涵蓋演算法、SQL、資料科學等不同領域，適合希望擴大練習範圍的求職者。可先透過「Practice」熟悉各類題型與作答方式，若目標職缺需要資料庫能力，也能直接針對SQL等相關題目加強練習。部分技能測驗完成後，也可取得對應的技能認證放進履歷。
刷題黑話一次看懂 看到英文代碼別慌
第一次使用線上刷題平台，看到AC、WA、TLE等英文縮寫，可能讓不少求職者一頭霧水。104人力銀行整理6個常見結果，幫助求職者快速判讀程式到底出了什麼問題。
簡寫涵義AC（Accepted）測試通過：所有測試資料都跑出正確答案WA（Wrong Answer）答案錯誤：結果不符，通常是邊界條件沒處理TLE（Time Limit Exceeded）執行超時：程式跑太慢，代表演算法效率太低MLE（Memory Limit Exceeded）記憶體超限：程式佔用的空間超過題目上限RE（Runtime Error）執行錯誤：程式中途當掉，如除以零、陣列越界CE（Compile Error）編譯錯誤：語法出現問題，程式沒跑起來
104人力銀行產品暨價值經營總處資深協理王之璘提醒，AI工具讓程式開發的門檻降低，也讓企業在招募工程人才時，更重視求職者能否理解問題、判斷解法、找出錯誤並解決實際狀況。對求職者而言，準備上機考不只是「多刷幾題」，更重要的是建立解題邏輯、培養程式除錯能力，並熟悉限時作答的節奏與各平台操作方式。建議依照自身程度選擇合適的練習平台，在正式測驗前做好準備，才能更充分展現自己的技術實力。
從工業配線到智能控制——大安高工電機科：兼具強電配線與弱電控制的專業課程
從傳統電力配線、馬達控制，到物聯網、人工智慧與工業自動化，電機技術早已深入現代生活與科技產業。位於臺北市的大安高工電機科，透過循序漸進的專業課程，讓學生從基礎電學出發，逐步掌握電路設計、程式控制與跨領域整合能力。
深耕技職教育26年，培養兼具理論與實作的電機人才
投入技職教育已有26年的張益華主任，最初於大安高工電機科進行教育實習，親眼見證學生透過動手實作建立自信，也因此確立投入技職教育的方向。後來取得國立臺灣科技大學電機工程研究所控制組博士學位，將學術理論與教學實務相互結合，持續培育電機專業人才。
談到電機科與電子科的差異，張主任以「電機提供動力，電子處理訊號」簡單說明。電機科著重電力應用、設備驅動與控制技術，但隨著產業自動化，兩者的專業界線逐漸融合。
如今，大安高工電機科不僅教授傳統工業配線，更延伸至PCB電路板設計、單晶片控制、物聯網及機器手臂操作等領域。張主任以「知識築基、實作淬鍊、專業賦能」三個關鍵字，概括科上的教學理念，期望學生不只理解原理，更能將技術應用於實際問題。
從基本電學到PLC控制，循序建立電機專業能力
高一課程以「基本電學」及「基礎配線實習」為核心，學生先理解電路原理，再從開關、燈具等簡單電路開始練習，逐步熟悉電路圖判讀、導線連接及電路量測。
「沒有確認，就不能送電。」張主任特別強調實習安全的重要性。除了正確操作，學生也必須學會檢查線路、判斷異常，培養獨立排除故障的能力。
進入高年級後，課程逐漸深入「電機機械」與「PLC可程式控制實習」，學習馬達、變壓器的運作原理，並透過撰寫控制程式，讓設備依照設定條件自動運作。
此外，「智慧居家監控實習」與「微處理機控制實習」則結合感測器、物聯網通訊及程式設計，讓學生從傳統強電配線跨足弱電控制，逐步具備智慧自動化系統的整合能力。
圖片：學生實作課程
課堂知識延伸專題製作，展現創意與解決問題的能力
高三洪同學回顧三年學習，最令他印象深刻的是與同學合作完成遊戲開發專題。團隊受到《瑪利歐》等2D遊戲啟發，嘗試跳脫傳統跳躍、閃避障礙的玩法，設計出透過交換位置來進行闖關的遊戲機制，最終獲得科內小專題第一名。
洪同學分享，最大的挑戰在於將課本理論轉化為實際作品。過程中雖然運用ChatGPT協助開發，但仍需要具備足夠的專業知識，才能判斷AI提供的內容是否可行，並持續修正。
相較之下，陳同學更偏好理論課程。家人從事半導體相關工作，讓她有機會接觸科技產業，進而選擇電機科。她坦言，自己並非特別擅長實習，尤其在智慧居家監控課程中，從零開始學習程式設計曾讓她感到吃力，所幸透過觀察與請教同學，逐步理解操作方式。
兩位學生的經驗也反映出，電機科並非只有動手實作，理論理解、邏輯思考與團隊合作，同樣是不可或缺的學習能力。
圖片：洪同學遊戲開發成果圖
從證照培訓到全國競賽，累積專業技術與實戰經驗
除了課堂學習，大安高工電機科也規劃完整的技能檢定輔導，包含工業配線、室內配線、工業電子丙級，以及數位電子乙級技術士證照，協助學生逐步累積專業能力。
競賽培訓則採取「平時扎根、專項培訓、經驗傳承」模式，由教師發掘具潛力的學生，透過課後訓練、模擬競賽及學長經驗分享，延續科上的技術傳承。
在全國工業類學生技藝競賽中，大安高工電機科於108至112年連續五年獲得工業配線金手第一名，114年再度奪冠。
專題實作同樣成果亮眼，例如「AI視覺辨識—自動收羽球機」獲得114年全國專題實作競賽第一名，「限高之眼—車道智慧辨識系統」則獲得佳作，展現學生結合AI、感測與自動控制技術的能力。
圖片：學生專題成果｜AI視覺辨識—自動收羽球機
升學與就業選擇多元，電機工程延伸至半導體與智慧製造
電機科畢業後，學生多選擇繼續升學。根據張主任分享，科上國立科技大學錄取率達90%，其中國立臺灣科技大學、國立臺北科技大學及國立臺灣師範大學三校錄取率合計達60%。
未來發展也不侷限於傳統電力產業，隨著專業進一步分流，可朝半導體與IC設計、資通訊、綠能、智慧自動化、機器人及AI等領域發展。
受訪的陳同學與洪同學，目前也都以國立臺灣科技大學電機工程系為升學目標，期望延續高中所累積的專業基礎。
選擇電機科，興趣與邏輯思考比追逐產業熱潮更重要
什麼樣的學生適合電機科？張主任認為，喜歡動腦、願意動手，並且對科技充滿好奇、遇到問題願意嘗試解決的學生，都值得考慮。
洪同學則提出另一個觀點。他認為，不應只因半導體產業熱門或薪資前景而選擇電機科，更需要了解實際學習內容，確認自己是否願意長期投入。
張主任也提醒家長，選擇技職教育，不只是選擇科系名稱，更要理解孩子的興趣、性格與學習方式。電機科既需要扎實的理論，也需要反覆實作與面對挫折的耐心。
從一條電路的連接，到整套智慧系統的開發，大安高工電機科讓學生在三年中逐步累積專業知識與實作經驗。正如張主任所言：「選電機，不只是學一項技術，而是培養解決問題、跨域整合與面對未來的能力。」
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從精密加工到模具開發——新北高工模具科：打造工業之母的專業技術工程師
從孩子手中的樂高積木、日常使用的手機殼，到汽車零件與精密電子產品，這些看似毫不相關的物品，背後卻有著共同的製造關鍵——模具。模具不僅決定產品的外型與精度，更是大量生產不可或缺的技術，因此被譽為「工業之母」。走進新北高工模具科，從傳統車床、銑床到高階五軸加工機與塑膠射出設備，學生不只學習操作機械，更要從設計圖面出發，親手完成精密零件，甚至開發自己的產品。
從台積電工程師到技職教師，洪宜芳主任的教育之路
新北高工模具科主任洪宜芳，畢業於國立中央大學機械研究所，並取得國立臺灣師範大學博士學位。投入教職前，他曾在台積電擔任五年製程工程師，累積半導體產業的實務經驗。談起轉換跑道的契機，來自求學時期深受高職導師蔡秋明的啟發，讓他始終對教育工作懷有熱忱，最終決定離開科技業，投入技職教育，至今已在新北高工任教約15年。
樂高積木怎麼做出來？揭開「工業之母」的秘密
「你能無時無刻在家享受著模具帶來的便利，但家裡卻不會擺任何一副模具。」洪主任用一句話，道出模具產業與生活的緊密關係。
他以樂高積木為例，想要大量生產尺寸一致、能夠精準組裝的積木，就必須先製作模具，再透過製造程序生產。無論是寶特瓶瓶蓋、眼鏡框，還是各式3C產品零件，背後都可能運用模具技術。
因此，模具科不只是學習金屬加工，更要理解如何將產品構想轉換為設計圖面，經過精密加工、組裝與測試，打造符合規格的模具。
三年課程循序漸進，從機械製圖到產品開發
新北高工模具科的課程採取由淺入深的學習方式。高一著重機械製圖與基礎加工，學生先學會閱讀圖面、理解尺寸與空間關係，再透過車床、銑床、磨床、鑽床及基礎銲接等實習，將設計轉化為實體零件。
高二進階學習CNC數值控制加工，接觸電腦輔助製造（CAM），將設計轉換為機器能執行的加工指令，提升加工效率與精度。
高三則整合三年所學，投入模具製作與專題實作，並依興趣選擇模具設計、數控加工、沖壓模具或塑膠模具等實習方向，逐步完成模具開發與組裝。
圖片：學生模具作品
全國高職首臺五軸加工機，挑戰高階精密製造
新北高工模具科的一大特色，就是五軸加工技術。洪主任介紹，學校早在民國98年便引進全國高職首臺五軸加工機，當時設備價值約700萬元。
相較於一般三軸CNC銑床，五軸加工機增加兩個軸向旋轉運動，能從更多角度加工複雜的立體工件。學生須先具備三軸加工基礎，才能在高三進一步學習高階加工技術。
此外，模具科也開設機械手臂選修課程，提供機械群學生接觸自動化技術的機會，拓展AI智慧製造的學習視野。
圖片：五軸加工機設備機臺
模具結合電機技術，跨領域專題屢創佳績
模具製造不只需要機械加工，也能與電機控制技術結合。洪主任分享，模具科經常與電機科合作專題，由模具科負責機構設計與零件製作，電機科則運用電控專業，讓作品具備自動化功能。
例如，曾有五位學生組成跨科團隊，結合PLC可程式控制器與機械搬運概念，完成自動化相關專題，並在全國專題實作競賽獲得佳作。
透過跨領域合作，學生不僅能發揮各自的專業優勢，也能提早體驗產業中不同技術分工協作的模式。
從黑皮料到精密成品，陳同學找到實作成就感
對高二陳同學而言，選擇模具科的契機，除了學校距離住家較近，也受到學校官網介紹影片及新穎設備的吸引。
然而，剛入學時，她對工廠實習其實有些抗拒。「一開始會覺得進工場手會黑，而且工場沒有冷氣。」但隨著逐漸熟悉加工技術，想法也慢慢改變。
最讓她有成就感的是高一的模具基礎實習。從原本的黑皮料開始，經過加工、量測與修正，最後完成符合尺寸、能夠組裝的作品。
過程中也曾遇到挫折。陳同學坦言，剛開始不熟悉X、Y、Z軸與尺寸計算，一個數值出錯，就可能讓整件作品不符合要求，甚至曾因此拿到不及格的成績。所幸在老師帶領下，透過反覆練習與量測，她逐漸掌握技巧，也從原本的抗拒，轉變為享受完成作品的成就感。
三年挑戰四張證照，世界金牌教練培育專業人才
專業證照是新北高工模具科的重要培育方向。洪主任說明，學生高一可報考模具工丙級，高二挑戰銑床相關丙級證照；高三則能依興趣與能力，進一步報考CNC銑床及塑膠模具乙級證照。學校也安排假日輔導課程，協助學生累積實作經驗。
除了證照培訓，科內更有曾獲世界技能競賽金牌的教師投入選手培育。學生從高一便有機會參與課後訓練，經過選拔與長期培訓，逐步挑戰全國技能競賽及工業類科學生技藝競賽。
洪主任認為，成為優秀選手不只需要技術，更需要耐心、自律與抗壓能力，才能在反覆練習中持續突破。
圖片：模具科選手培訓室
不只當模具工程師，升學與職涯選擇更多元
模具科畢業後，並不只能就讀模具相關科系。洪主任說明，學生可選擇機械工程、機電工程、模具工程等領域，未來投入精密加工、產品製造、模具設計，甚至半導體產業，擔任設備或製程工程師；也有學生接手家族工廠，朝創業與經營管理發展。
喜歡動手做、好奇產品如何誕生？模具科等你來挑戰
什麼樣的學生適合就讀模具科？洪主任認為，只要對動手實作有興趣，喜歡研究物品如何製造，或具備基本空間概念，都很適合嘗試。雖然機械製圖需要立體想像能力，加工也涉及基礎數學計算，但這些能力都能透過課程與實作逐步培養。
從一張設計圖、一塊金屬材料，到精密零件與完整模具，新北高工模具科讓學生在三年學習中，逐步累積專業技術，也為未來升學、就業與產品創新開啟更多可能。
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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從基礎電學到晶片設計與微電腦應用——南港高工電子科：培育跨領域機電控制與電路設計人才
電子科和電機科到底有什麼不同？這是不少國中生在選填志願時常遇到的疑問。南港高工電子科主任支裕文用「30伏特」給出簡單判斷：30伏特以下的直流電屬於電子科的課程學習範圍；30伏特以上的大電力與交流電，則是電機科的專業領域。那麼，電子科究竟在學什麼？一起來認識這門與晶片、電路及智慧科技息息相關的技術專業。
「晶片設計」、「物聯網」、「人工智慧」，串接南港高工電子
南港高工電子科主任支裕文，本身就是技職教育體系出身，畢業於大安高工資訊科與國立彰化師範大學工業教育系，擔任教職後又繼續進修，分別於臺灣科大與成功大學取得碩士與博士學位，在技職教育現場任教已有23個年頭。談起投身技職教育的契機，支主任笑說，當年讀書時代擔任競賽選手時，同儕間經常互相討論，把自己摸索懂的技術教會身邊同學，那種成就感悄悄在他心底扎下了根。「把原本不會的人教到懂，是一件很幸福的事。」懷抱著這份初衷，投入教育界，引導國中剛畢業的孩子從最基本的一顆小零件開始，一步步推開當前最熱門的科技與晶片控制大門。
若要用三個關鍵字形容南港高工電子科的教學主軸，支主任點出「晶片設計」、「物聯網」與「AI人工智慧」。課程不僅結合軟體程式與硬體電路，更教導學生將邊緣運算晶片結合感測器，讓日常生活中的各類電子裝置，都能具備獨立判斷與運作的智慧能力。
循序漸進的三年地圖：從手工焊接到智慧晶片應用
高一奠定手作與電學基礎：基本電學、程式設計實習、基礎電子實習，理論課從基礎電學的電壓、電流與電阻…等原理切入；實習課則以「基礎電子實習」為主，先學會怎麼使用儀器及手工具，例如：三用電表、函數波信號產生器、示波器、電源供應器…等儀器量測，以及尖嘴鉗、斜口鉗、剝線鉗與手工焊接等基本手工具。高一學生會接受輔導，考取勞動部「工業電子丙級」技術士證照。另外，還有一門「程式設計實習」則以 C 語言為主，並適時導入近年主流的 Python 語法，為軟體能力扎根。
高二深入電腦結構與晶片設計：課程邁入進階的「數位邏輯設計」、「微處理機」與「電子學」等理論科目，並搭配實習課程，實習課程方面接觸可程式邏輯晶片(CPLD/FPGA)；單晶片微處理機實習則引導學生使用 Arduino UNO與ESP32 單晶片。這一年也安排電腦繪圖實習，教學生用CAD軟體自行繪製線路，並實際雕刻、製作出專屬自己的應用電路板。
高三系統整合與智慧專題實作：將所學全面整合於「專題製作」與「介面電路」控制。學生運用「邊緣運算晶片」，打造智慧溫控、空氣品質監測、人臉與物件辨識，甚至人機互動猜拳遊戲等實用的系統。在高三期間更輔導學生挑戰難度更高、升學更具加分優勢的勞動部「數位電子乙級」技術士證照。
圖片：學生課堂中實作作品
在校生心聲：在同儕互助與反覆除錯中看見成長
國小就曾接觸過機器人課程的林同學分享，國中畢業時因累積了動手做的經驗，在家長鼓勵下選擇就讀南港高工電子科。身為科內少數的女同學，她不僅在班上名列前茅成績優異，更代表學校參與校外FRC機器人競賽。
而國中時期透過國中技藝班培訓，接觸電子領域，進而選拔為選手的蔡同學，則展現出過人的動手能力。他表示自己最喜歡實習課，尤其是細膩的手工焊接，把零件整齊排列焊在板子上的專注過程，讓他充滿成就感。「雖然電路接錯或晶片不動時很挫折，但只要靜下心來檢查線路、向老師請教，一定能找出盲點。」蔡同學認為，不用害怕一開始什麼都不懂，持續動手做就能克服恐懼。
學以致用：技藝由心 – 愛在服務 培養多元價值觀
技術型高中學生畢業後都會有一技之長在身上，港工電子科每年都會辦理服務學習活動，包含服務活動與營隊活動，運用自己所學，發揮專長，學以致用，將所學回饋社會。
升學管道多元暢通：培育能解決問題的研發人才
南港高工電子科畢業生的升學與就業進路十分寬廣。支裕文主任指出，科上畢業生有超過九成以上選擇繼續升學。升學管道涵蓋普通大學與科技大學的「特殊選才」、「技優保送」、「技優甄審」（技能(藝)競賽獲獎或持乙級證照加分）、「甄選入學」與「登記分發」，可銜接普通大學或科技大學電子工程系、資訊工程系、電機工程系與光電工程系等熱門科系。
對於未來就業，支主任強調，臺灣資通訊與半導體供應鏈完整，基層技術人員與工程師需求始終居高不下。「我們期許學生未來能朝向『研發工程師』發展，不論是寫韌體、寫軟體或設計電路硬體，均具備動腦解決問題的能力，未來的職涯舞台與薪資天花板才會更高。」
支主任最後建議國中生，就讀電子科不需要國中就是數理天才，但一定要具備「喜歡動手、願意動腦思考、不怕犯錯與除錯的耐心」的態度。只要對科技硬體充滿好奇、不怕複雜線路與繁雜的運算邏輯且願意接受新事物與新挑戰，南港高工電子科將會是引導學生將興趣化為專業技術的最佳跳板。
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量天測地、解構力學——深入成大南工土木科，從材料試驗到現代營建實務的養成記
土木工程往往不像建築設計那樣容易受到矚目，但每一棟建築、每一座橋梁的安全與品質，背後都少不了土木工程專業的支撐。國立成功大學附屬臺南工業高級中等學校土木科便以「專業、實作、創新」為核心，透過扎實的理論課程、多元實作訓練與工程現場接軌，培養兼具工程知識與實務能力的人才。 土木科教師方偉烈表示，建築與土木外界看來似乎差異不大，但兩者的定位並不相同，「建築比較著重空間設計與規劃，而土木更關注工程技術與結構安全」。建築師負責完成整體建築設計，土木工程專業人員則負責讓設計安全落實、順利施工，兩者始終是相輔相成、不可或缺的重要夥伴。
從基礎到專業，逐步建立工程能力
土木科的課程依照學生不同階段循序漸進安排。高一以基礎能力培養為主，除了國英數等一般科目外，專業科目則會修習如土木建築工程與技術概論、構造與施工法，搭配測量實習、製圖實習，建立學生的基礎專業。
到了高二課程逐漸加深加廣，逐步深入專業核心，學生將修習工程力學、營建技術實習、電腦輔助製圖實習、工程測量實習、地形測量實習、材料與試驗等課程。此階段學生將投入許多時間在實習課程中，先學習基礎理論，再透過大量的做中學，在理論與操作中深化自身專業。以材料與試驗課程為例，學生會接觸粒料分析、混凝土拌合、混凝土養護、混凝土抗壓等內容，實際了解建築材料背後的工程原理。同時，學生也會實際進行砌磚、木工、鋼筋施工、模型製作及室內配線等內容，並有機會親自操作，透過大量實作累積工程現場所需的經驗與判斷力。
圖：學生參訪鋼筋加工廠了解實際製程
高三時課程則以專題帶領學生整合三年所學，學生透過組隊合作完成專題作品，專題主題以興趣為導向，鼓勵學生發揮專業視角，利用創意解決實際問題。有學生設計改善生活問題的木工作品，也有人規劃建築模型，從選址、結構到功能規劃，都必須活用過去累積的知識完成完整專題，不局限於土木內容，反而讓學生更能發揮創意和觀察力。此外，成大南工土木科更致力於課程的創新，透過加入無人機測繪等內容，讓學生接觸數位測量技術，讓學生在已有的知識基礎上，持續拓展在工程應用的新視野。
理論與實作並重，真正理解工程的本質
許多學生入學前往往認為土木科就是不斷動手施工，但真正進入課程後，學生才發現實作背後需要扎實的理論支撐。
方老師表示，材料試驗就是最好的例子，學生必須先理解材料性質、混凝土比例及相關理論，再進入實驗室完成實驗，驗證結果是否符合工程標準。土木科並非只有操作技能，更需要具備數理分析與工程判斷能力。這樣的學習歷程，也讓不少學生重新認識土木工程。
圖：學生合作組裝工程結構模型
土木科二年級林同學分享，原本以為土木科就是每天在戶外施工、砌磚，實際就讀後才發現，還必須學習材料、測量、力學等專業理論。「它（土木科）不是只有曬太陽做工程，也要學很多理論架構。」另一位二年級郭同學也有相同感受。他原本認為土木科以實作為主，真正接觸課程後才發現有比想像中更多的理論知識。
成大南工扎實深厚的課程設計，帶領學生在每一項工程操作之前，先建立完整的知識基礎，才能在實作中更深刻理解背後的原理，也讓學生在實際操作中更深入理解工程原理 。
大量實作、接觸現場，從實務中累積出專業即戰力
除了課堂上的操作，土木科也積極透過競賽與專題，引導學生將知識真正應用於實際問題。
例如，學生曾組隊參加正修科技大學木橋載重競賽，從木材裁切、打磨到橋梁組裝，歷經兩個月反覆製作與調整，最終獲得外觀特別獎。土木科二年級王同學表示，雖然橋梁承載能力仍有進步空間，但看到團隊一步步完成作品，仍讓他感到十分有成就感。
圖：學生參加橋樑載重競賽展示成果
方老師也指出，土木科最大的特色，就是讓學生「做中學」。學生不只是完成作品，而是在反覆操作、修正與驗證中，逐漸培養工程判斷能力，學生也會在不同年級，分別考取測量丙級、建築製圖應用-電腦繪圖項丙級、工程測量乙級等三張證照，累積未來升學或就業的競爭力。若直接投入職場，畢業學生將具備基本施工與監造能力；若選擇升學，也能良好銜接土木工程、營建工程等相關科系。
除了校內課程，土木科每學期也安排企業參訪，帶領學生走進建設公司、工程顧問公司、鋼筋工廠及材料檢驗中心，了解不同工程環節的實際運作。部分學生更有機會參與寒暑假的校外實習，親身進入工地現場，提前體驗工程工作的內容。透過一次次與業界接觸，學生不只是認識未來職涯，更能理解課堂所學如何真正應用於工程實務。
專業、實作、創新，培養面向未來的工程人才
談到土木科最重要的特色，受訪教師以「專業、實作、創新」三個關鍵字作為總結。「專業」代表扎實的工程知識；「實作」代表大量操作與現場經驗；而「創新」則是持續導入無人機測繪等新技術，讓學生能與時俱進，接軌產業發展。
圖：學生學習操作無人機設備
方老師也觀察到，許多學生在三年的學習中，最大的改變並不是學會多少技術，而是逐漸不害怕動手，也願意主動尋找解決問題的方法。從學生觀點來看，王同學認為，只要喜歡動手做、願意學習，就能在土木科找到自己的舞台；郭同學則認為，具備邏輯思考能力、願意面對挑戰的學生，都很適合投入這個領域。
從基礎理論、工程實作到創新技術，成大南工土木科不只是教學生如何完成一項工程，更希望培養學生面對問題時的工程思維，讓每一位學生都能在未來的升學與職涯道路上，穩穩築起屬於自己的專業基礎。
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在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
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同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
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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電力即國力，攻上產業新浪頭！
AI來了！從研究、開發、到應用，AI運算的百萬瓦賽局，AI電力不但是國家競爭力，也是人才新戰場。光寶科雲服務電能方案事業部資深處長李建男、以及光寶科韌體工程師Krista分享「光寶新三力」，當企業將研發重心從「被動代工」轉向「主動定義」，AI人才規格也不再只是聽命行事，而是和客戶並肩作戰、共同思考，能夠定義規格、超越標準答案，透過模擬與實作大膽嘗試，解決前線的技術難題，甚至為了追求1%的極限，不惜在最後一刻還有勇氣打掉重練。
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【本集來賓】李建男 Rolan Lee：光寶科雲服務電能方案事業部資深處長 ，長庚大學電機所畢業，在光寶科任職23年，主要負責AI資料中心、伺服器電源與能源管理解決方案相關的業務與產品策略推廣。張中昀 Krista Chan：光寶科企業運算服務事業部韌體工程師，為光寶科Pilot Z新世代人才養成計畫之一員。
【本集重點】06:00 AI關鍵字08:06 邊緣運算是光寶科另外走的道路？！10:35 電池運用佔比愈來愈高，光寶科領先同業13:08 電源管理數位化的趨勢15:24 吉卜力的算力，電源也出自光寶科16:22 光寶科如何協助夥伴企業解決電源難題？18:14 數位年代需求的人格特質21:46 AI時代下，最缺哪類人才？23:17 光寶科如何提供完整人員培訓機制？25:30 使用AI工具，讓工作更有效率27:31 光寶3力：AI協作力、學習敏捷力、跨域整合力30:03 工程師跨域工作的卡點
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