軟體工程師就業培訓
104學習
嵌入式軟體
指的是專門為特定硬體裝置開發的軟體，通常運行在資源有限的微控制器或晶片上，負責控制硬體功能與系統運作。這項技能涵蓋程式設計、硬體理解、除錯與效能優化，廣泛應用在家電、汽車電子、工業控制及物聯網設備等領域。在職場上具備此能力，代表能夠設計穩定且高效的系統軟體，是科技產品開發不可或缺的關鍵技術，對硬體與軟體整合有深入掌握。
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Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
AI快速完成專業簡報
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微處理器與嵌入式系統應用
近年來，隨著發展，嵌入式嵌入式的應用不斷擴大。多設備設備設備設備需要嵌入式嵌入式系統來實現智能化智能化智能化，從而實現和模式系統的開發和應用帶來了更多的挑戰和機遇。
微處理器與嵌入式系統應用證照專注於培養專業人士在微處理器和嵌入式系統應用方面的技能和知識。通過這項證照的專業人士具備能夠設計、開發和應用微處理器和嵌入式系統的能力，並了解相關的硬體和軟體技術。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
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。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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)
人工智慧：機器學習 Python
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。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
ITE-嵌入式系統軟體開發專業人員
「ITE」為「Information Technology Expert」的簡稱，中文全名為「資訊專業人員鑑定」藉由鑑定制度鼓勵資訊在職人員進修，進而提升人員的生產力與競爭力，以適應未來國際自由化競爭的趨勢。
財團法人中華民國電腦技能基金會
精選貼文，掌握第一手知識
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。
本文目錄（點擊可快速前往）
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。
[joblist_plugin title='【AI Martech 行銷】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=AI+Martech&order=15&jobcat=2004001000' amount='3']
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。
[joblist_plugin title='【AI UI/UX 設計師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+&order=15&jobcat=2013001015,2013001016,2013001006,2013001020' amount='3']
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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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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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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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
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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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
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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
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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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用「優勢公式」找對夥伴！Google與DeepMind工程師如何用AI改寫能源產業
Google與DeepMind工程師如何用AI讓數據中心省電40%，並創辦AI節能新創？看懂能力、動機與洞見組成的「優勢公式」。本文節錄自《商品決勝點》。
文／傑克納普、約翰澤拉斯基
你的優勢是什麼？優勢會以能力（capability）、動機（motivation）與洞見（insight）三種形式出現。為了解釋這三種優勢如何發揮作用，我要帶你回2014年認識三個人。他們日後成為公司創辦人。看看你能否從接下來的段落，找出三人替專案帶來的優勢─並猜一猜他們最終建立哪一種公司。
首先是機械工程師凱蒂．霍夫曼（Katie Hoffman）。
2014年的一個平常日，凱蒂在各種工業設備之間走來走去，手上沾滿灰塵和油汙。她的視線順著亂七八糟的線路走，一下子接這台機器，一下子接那台機器。凱蒂帶領的團隊負責翻新工廠，裝上新型控制系統以發揮最佳效能。這份工作很重要的一環，就是找出舊系統是如何運作，而實際情形永遠和設計文件說的不一樣。
凱蒂盯著的那條線，連到又一個工廠文件上沒提到的感應器。她用手機拍下照片，備註幾句話，然後嘆氣。成功破解舊系統並改善效率，的確會帶來滿足感─但凱蒂心知肚明，再過幾年，又會有另一批人跑來這，拆掉她所有的心血，再度翻新工廠。在那之前，系統將停留在這次的更新，永遠不會改善，直到再度大改造。凱蒂感覺這樣很浪費，想必還有更好的辦法，但是該怎麼做？
接下來是吉姆．高（Jim Gao）─也是機械工程師。
2014年一個普通的一天，吉姆坐在控制室裡，地點是Google位於愛荷華州的龐大數據中心。這座數據中心當初在設計時，吉姆就參與了，但他今天和凱蒂一樣，想著有什麼辦法能改善效能。
廠內漆成亮色的藍綠紅黃管線，通往四面八方，讓這座數據中心看起來有如《超級瑪利歐》（Super Mario）遊戲被搬到現實世界，只不過沒有蘑菇和飛行龜，只有一排排的伺服器機櫃。
一年12個月，一週7天，白天黑夜不停歇，隨時有冷水流過那些五彩繽紛的管線，負責吸收與帶走伺服器產生的熱氣。冷卻管的確有用，但吉姆檢視控制室的讀數，忍不住感到失望。這個系統太耗電。每次機櫃開始升溫，管理數據中心的團隊就必須加快冷卻系統的輸出。加速時耗用的能源愈來愈多，但也不能不加速─伺服器過熱就會當機，網路將斷線。或許這樣的效率不彰是無法避免的，或許工程技術頂多就只能做到這樣，但吉姆總覺得哪裡怪怪的。他到底漏掉什麼？
最後一位是電腦科學家維達．潘奈薛凡（Veda Panneershelvam）。
在2014年平凡無奇的一天，維達坐在倫敦的桌旁寫程式。他和世界級的軟體工程師團隊合作，一起尋找人工智慧研究的聖盃：寫出能在圍棋賽中打敗人類的電腦程式。
如果你不熟悉圍棋，只需要知道很複雜就夠了。西洋棋有10123種可能的走法，但圍棋有10360種，令人難以置信。圍棋棋盤可能呈現的棋局狀態，還要多過宇宙裡的原子數！
如果要在圍棋取勝，維達和同事必須開發出新型的人工智慧做法，創造能看見未來的程式。2014年的時候，大部分的人認為這是癡人說夢，但維達只覺得興奮。如果AI連圍棋都能勝出，誰知道還能替人類解決其他哪些問題。
我們來回顧一下，先從顧客和問題講起：
凱蒂正在解決大型製造商的工業控制系統缺乏效率的問題。
吉姆正在解決Google有如吃電怪獸的數據中心。
維達正在解決……這個嘛，我不認為他實際上是在解決圍棋的問題。我認為他真正在處理的，其實是人腦處理複雜問題的能力有限。我認為他的「顧客」是全人類。我知道，這聽起來有一點過於宏大，但我認為確實如此。
好，那凱蒂、吉姆和維達的特殊優勢是什麼？剛才提過，優勢有三種。
首先是能力。能力是指你能做到很少人能比得上的事。如果你在大公司上班，你可能享有知名品牌的好處，或是專案有很多預算；如果你替迷你的新創公司工作，你的能力有可能是專注與快速行動。不過，最能派上用場的能力通常是傳統的專業技能（know-how）：
凱蒂是機械工程專家，主要做工業控制。
吉姆也是機械工程師，專長是數據中心。
維達是電腦科學專家，專門做人工智慧。
凱蒂、吉姆和維達在各自的領域都是世界級的人才─有如女籃的凱特琳．克拉克（Caitlin Clark）與男籃的「詹皇」詹姆斯（LeBron James）─但光是他們的能力，還不足以完整呈現他們的獨特優勢。
接下來，我們來看第二種優勢：動機。動機是你想解決這個問題的特殊原因；你願意傾盡心力的事，別人不一定願意。動機也很重要，因為動機能指明一條路，讓你躍躍欲試，知道該在何處以什麼方式發揮長處。
凱蒂、吉姆和維達三位未來的創辦人，全都想要解決重要的問題，帶來正面的改變。這種精神令人欽佩，但過於籠統。我是說，很多人當然都想「讓世界更美好」─但唯有動機十分明確的時候，才能協助你決定該做什麼，所以講得再明確一點：
傳統的工業控制系統升級方式讓凱蒂沮喪。
實體系統的限制讓吉姆沮喪。
維達想運用AI替人類解決大型的問題。
注意到了嗎？以上三人中的兩人，主要是沮喪帶來了動力。如果你的動機也一樣，嘿，沒關係的。世上最優秀的產品，有的就是源自為現況感到憤慨、困惑、惱火、痛苦或抓狂。你不一定要從偉大的願景起步，憤怒也能帶來力量。
好，能力和動機加在一起後，三位未來創辦人的優勢變得更獨特。但他們分別會開哪種公司？讓我們進一步了解他們的故事。
兩年後，在2016年3月9日，維達站在南韓首爾四季飯店的會議室，透過現場影片串流，目不轉睛地看兩個人比賽圍棋。
棋桌的一方坐著李世乭，他是拿過18次世界冠軍的專業棋士。另一方則是業餘人士兼維達的同事。
維達看著同事下一個白子，接著注意力一下子回到會議室。電腦螢幕顯示數十張圖。「勝率圖」頓時表示對白方有利。
電腦認為能打敗看似無敵的冠軍李世乭。
過去幾天，維達和團隊成員─15名剛從倫敦飛來的電腦科學家─把會議室改造成臨時的控制中心。AI程式AlphaGo就是他們設計的。他們在控制中心把AlphaGo認為棋子該怎麼下，轉告給維達的同事，那名同事負責把棋子擺到真實世界的棋盤上。
那場比賽的贏家可以獲得100萬美金的獎金。有沒有人跟我一樣，覺得這個場景像是15名科學家合演高科技搶劫片《瞞天過海》？只不過李世乭其實是在和AI比賽，不是什麼祕密。裁判知道，李世乭知道，每個人都知道。全球各地轉播這場比賽，數百萬人觀戰，不過大部分的圍棋專家都認為圍棋太複雜，電腦不可能獲勝。
然而，在那個首爾的三月天，AlphaGo贏了。
數千英里外，吉姆仍在設法改良Google數據中心的冷卻系統。AlphaGo的故事如火如荼展開時，他偶然聽到這件事，備感著迷，開始追蹤首爾的最新情形，一點細節都不放過。
吉姆挖掘細節時得知，AlphaGo的AI使用「深度強化學習」（deep reinforcement learning）這個突破性的方法。吉姆冒出一個瘋狂的點子。深度強化學習會不會有助於冷卻數據中心？畢竟隨時找出最佳的控制配置，有一點像是在圍棋賽中找出最好的一步。
維達的團隊替DeepMind工作，而DeepMind是Google旗下的公司。這不正好。雖然吉姆沒見過他們，但嚴格來講大家都是同事。維達於是寄電子郵件給DeepMind團隊，解釋他的瘋狂點子。
維達認為這個數據中心的挑戰很吸引人，同意試試看。接下來密集的幾星期，維達、吉姆和DeepMind的工程師團隊，寫出新的深度強化學習程式，把Google數據中心的冷卻系統，交給這個新AI負責。
電力使用起初暴增，因為AI做起實驗，隨機調整控制設定，就像小朋友亂按汽車音響上的鈕。不過，AI也和幼兒一樣會學習，強化有效的策略，用電因此出現改善，再改善，持續改善，最後和AlphaGo一樣超越人類，Google數據中心的用電因此銳減四成。
我等一下會繼續說這則故事，但先來看維達和吉姆合作後發生的事。他們整合雙方的能力─吉姆的數據中心專業能力，加上維達的人工智慧魔法─打造出單打獨鬥生不出來的東西，發揮特殊的優勢。不過別急，好戲還在後頭。
2019年，吉姆和維達結識凱蒂─那位擅長翻新工業控制系統的機械工程師。三人開始討論如何能在Google以外的世界，減少能源浪費。廠房在加熱、冷卻與操作各種設備時，耗用大量的電力。AI也能在這方面幫上忙嗎？
吉姆和維達相信他們能大幅改善工廠的能源使用─但需要借重凱蒂的實務知識，才有辦法設計、販售與裝設解決方案。凱蒂曾在詮宏空調（Trane）、英格索蘭工程技術公司（Ingersoll-Rand）、雷神國防承包商（Raytheon）等企業，帶領過工程與創新團隊。她清楚製造商如何作決定，也了解工業控制系統的缺點。吉姆和維達熟悉的是Google經過精心設計的數據中心，而工業廠房的世界遠比那混亂─凱蒂則熟悉這個領域。三人決定放手一搏，辭去工作，在2019年底成立新創公司淮德拉（Phaidra）。
淮德拉是我們Character資本最早投資的一批公司，他們的故事深深啟發了地基衝刺。他們從大膽的專案起步：企圖運用AI讓各種工業廠房更有效率。他們測試點子，學習如何建立顧客的信任感，談成第一筆生意。淮德拉先在大型藥廠展開試行計畫，隔年拿到第一筆大訂單，在5座工業廠房部署AI，最終還把服務拓展至數據中心。維達、吉姆與凱蒂在2014年渴望見到的超越人類、具備適應性、能預測未來的系統，如今成真。
三人能成功的原因是第三種優勢也登場：洞見。
洞見是指對問題與顧客有深入的了解。洞見讓你擁有別人沒有的觀點。吉姆有數據中心的洞見，維達有深度強化學習的洞見，但淮德拉的策略能成真，仰仗的是凱蒂具備工業廠房─以及擁有那些工廠的企業─如何運作的洞見。
淮德拉三位創始人的能力與洞見加在一起，得出獨特的東西。你可以想成一條等式：
能力＋洞見＋動機＝特殊優勢
凱蒂、吉姆和維達見面時，心想：「天啊！想想我們聯手能做到的事！」淮德拉公司或許算極端的例子，但你也能和團隊利用特有的優勢，帶來屬於你們的「天啊！」時刻。
節錄自：時報出版《商品決勝點：全球最成功的產品設計師如何讓顧客買單》／傑克納普, 約翰澤拉斯基 著
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
陳贈文
文章分類：AI課程
參訓課程：掌握 Claude Code 從零打造企業級全端開發應用實戰班
現 職：軟體工程師
用 Claude Code 打造全端應用，AI 結對編程讓開發效率大幅提升！
👨💻 學員背景
資訊科技產業軟體工程師，負責系統後端開發、伺服器維護與架構設計。
🎯 參訓目的
隨著 AI 技術興起，工作上需要更高的開發效率，因此希望學會 AI 工具整合於開發流程，加速專案交付。
🏆 最大收穫
學會將 Claude Code 與 gstack 實戰應用於企業級專案，透過 AI 結對編程顯著提升開發效率，並掌握提示詞工程與錯誤除錯技巧。
📝 產業背景與職務內容
我目前在資訊科技產業擔任軟體工程師，主要負責系統後端開發、伺服器維護與整體架構設計。日常工作除了撰寫與優化程式碼之外，也需要處理系統的除錯與效能提升，確保企業內部各式應用服務能穩定運行，並隨時支援新功能的擴充與上線。
📚 選擇恆逸課程的原因
隨著 AI 技術爆發，工作上越來越需要快速交付專案。為了大幅提升開發效率，我希望能將 AI 工具無縫導入工作流程。恆逸的這堂課主打「Claude Code」與「gstack」實戰，正好完全命中我渴望從零打造現代化全端應用、加速開發週期的迫切需求。
👨🏫 講師教學特色
授課講師最讓我印象深刻的是，能將複雜的技術概念具象化，對每天面對冷冰冰程式碼的工程師來說非常有幫助！講師不只是唸簡報，而是直接打開編輯器，Live Demo 展示如何一步步使用 Claude Code 輔助開發。講解 gstack 技術棧時，特別強調各元件的整合邏輯。以往自己摸索常卡在環境設定或版本相容性問題，但講師用幽默比喻，把前後端資料流與 AI 協作的觀念講得很清楚。每當我們實作遇到報錯，講師總能一針見血指出問題，還會故意示範「AI 可能會寫出的錯誤程式碼」，手把手教我們如何引導、修正 Claude Code 的輸出。這種「不怕犯錯、從除錯中學習」的氛圍，大大降低了我對新技術的學習焦慮。講師也常分享業界實戰經驗，讓我們不只學工具，更學到企業級開發的架構思維。整堂課充滿破關解謎的成就感，讓我覺得「學得超好、任督二脈被打通」！
💡 課程中最有收穫的技術或觀念
在上課過程中，我最有收穫的是徹底打破了對 AI 寫程式的刻板印象。以前覺得 AI 生成的程式碼難以直接套用在企業級專案，但在這堂課實作 gstack 全端應用時，我真正體會到「AI 結對編程」。精華在於運用 Claude Code 從零開始搭建 gstack 架構，學會如何精準下達 Prompt，讓 Claude Code 快速生成樣板程式碼，自己則專注於核心業務邏輯。遇到複雜資料庫連線或 API 路由規劃時，直接請 Claude Code 提供建議，甚至協助找出效能瓶頸並重構。這堂課強調實戰而非死記硬背考照。建議上課時一定要親自動手寫程式，遇到 Claude 產出不如預期時，就是練習「提示詞工程」的最佳時機。學會與 Claude 溝通、引導它寫出符合企業標準的程式碼，是我這趟學習中最寶貴的收穫。
🚀 課程對工作實務的幫助
結訓回到工作崗位後，課程效益立刻顯現。最近公司要開發內部自動化監控儀表板，若照以往流程，光是前端、後端 API 到資料庫，至少要一兩週。這次我直接應用課程學到的 gstack 架構，全程搭配 Claude Code 輔助，讓 Claude Code 生成 API 框架，快速完成前後端資料綁定。遇到不熟悉的模組套件，也能直接問 Claude Code 並取得實作範例。結果，原本預估兩週的專案，我只花不到四天就交付，程式碼品質與架構甚至比以前純手工寫的還好！開發效率大幅提升，不僅讓我準時下班，也讓主管注意到我導入新技術與高效率產出的能力。這門課帶來的「實質生產力躍升」，已成為我年底績效考核時爭取加薪、升遷的最佳籌碼。對於想在 AI 時代保持競爭力的軟體工程師來說，這絕對是投資報酬率極高的實戰課程！
完整文章：https://ucom.uuu.com.tw/web/Testimony/Article/12901
在趨勢科技，唯一的競爭對手是駭客：AI 時代下，資安人才與研發現場的真實變化
當生成式 AI 進入企業日常，對於專注資安產品的企業而言，不單是工具升級，更可視為是將資安的攻防節奏全面改寫。因為率先新技術放大其效能的，偏偏卻也是攻擊者。趨勢科技 TrendAI Lab 與核心技術副總經理卜鵬世，與資深人資協理柯志宜，在受訪時都不約而同提到，AI 正在重新定義企業對工程師的期待，也讓資安產品研發、核心技術研究與人才招募標準同步改變。
文／104人力銀行
本文導覽：
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技（以下簡稱趨勢）而言，AI 時代下真正稀缺的，不再只侷限是會寫程式的人，而是能理解問題、拆解並知道如何運用 AI ，讓產品與防禦能力持續進化的人才，這樣的轉變，正發生在趨勢的研發與徵才現場。
同樣是工程師，解決的卻不是同一種問題
卜鵬世首先分享，他目前掌管的兩個核心部門：一是更貼近產品與客戶需求的 「端點防護」（Endpoint Security）部門，另一是負責研發共通能力的「核心技術」（TrendAI Lab）部門。前者關注的是，如何把防護能力做成客戶能快速安裝、易於操作管理的產品；後者則是專注於分析資安威脅、偵測引擎、URL 判讀等能力，提供各產品線共用的核心能力支援。
談到這兩個部門的差異，卜鵬世用了一個很鮮明的比喻：「端點產品部門的人比較像部隊，核心技術部門的人比較像製造武器的人。」 一邊更靠近戰場與使用情境，一邊則負責打造武器與核心能力，分工不同，卻必須高度協作。
若進一步用學科來理解，這兩類人才也有明顯差異。卜鵬世認為，核心技術比較像化學系、數學系，偏研究、分析與技術突破；而產品開發則更像 化工系、應用數學系，更重視如何把技術轉化為可落地、可被客戶使用的解決辦法。
面對資安威脅，前者需對新技術保持高度敏感，從龐大資訊中找出特定模式；後者更需要能理解客戶需求、使用流程與跨部門的合作。換句話說，兩邊都在拆解問題，但一邊更接近攻擊與技術本身，另一邊更接近使用者與產品體驗。
當攻擊者也用 AI，資安人才的標準亦隨之改變
AI 的普及，最先改變的是資安攻防的速度與規模。卜鵬世直言，攻擊者往往是世界上最早應用新技術的一群人，「只是他們把它拿來做壞事。」過去，若要變形攻擊，可能還需要改寫程式邏輯；現在只要下幾個語法，AI 就能快速生成大量變體。也因此，他很直接地說出這句話：「只有用 AI，才有辦法對抗 AI。」
對核心技術團隊來說，AI 已不只是輔助工具，而可能成為解決辦法的一部分；過去最核心的是程式寫成的引擎，未來最關鍵的部分甚至可能就是 LLM。對產品開發端而言，AI 則更直接影響開發流程，從知識查找、code completion，到 AI agent 協助寫 code、做測試與整理架構，正在逐步重塑工程師的工作方式。
這樣的改變，也反映在趨勢科技的徵才標準裡。受訪者提到，公司在面試時，已經會觀察候選人的 AI 使用能力，甚至有一套內部能力指標概念對照：從「有在使用」，到「能產出成果」、再到「已經融入工作流程」，更高階者甚至能藉此改變做事方式與組織協作模式。
以目前觀察來看，多數工程師已開始使用 AI，也能在部分工作中應用，但距離大規模流程與工作模式的重塑，還有一段距離。這也意味著，企業現在看的人才，不再只是「會不會寫 code」，而是「會不會用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡」。
趨勢科技核心技術副總經理卜鵬世
要能帶著 AI 解題，把工具轉化為價值
對趨勢科技而言，未來工程師最重要的能力，不光只是技術本身，而是包含判斷力與學習力。卜鵬世認為，當 AI 已能協助完成越來越多標準化工作，真正拉開差距的，是定義問題、做出決策、引導 AI 協作的能力。未來的新鮮人，也許一進職場，反而會更像是帶著一群 AI agents 一起工作的協作者。
從 HR 的角度，柯志宜也觀察到，企業在尋找的已不只是具本科系背景，而是能否展現對技術的熱情、學習能力，以及把工具運用到實際問題上的能力。她提到，科系當然還是辨識人才的一種立即參考，但真正重要的，仍然是候選人能否證明自己會用、敢用，而且清楚使用 AI 解決了什麼問題。對於產品開發的團隊來說，這樣的人才尤其有亮點，「因為他不是只會操作工具，而是能把工具轉化為產品價值。」
趨勢科技人資協理柯志宜
除了人才標準，趨勢科技也強調自身吸引人才的另一個關鍵，在於企業文化與研發定位。柯志宜提到，「我們唯一的競爭對手是駭客。」 這句話不只是企業精神，也反映出公司長期專注資安、持續轉型的核心方向。她認為，趨勢科技一直保有清楚的願景；對工程師而言，這裡並不是科技公司的海外分部，而是擁有研發資源與舞台的研發中心。對於想參與核心技術，與全球性產品研發的人來說，這樣的環境本身就是吸引力。
從端點防護到核心技術，從 AI 分級到徵才標準，在 AI 時代下，資安領域最需要的不只是技術執行者，而是能帶著 AI 一起解題、一起進化的人。這正是趨勢科技在人才招募與研發現場，所體驗到最真實的變化。
立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》
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Continue——提升開發效率的程式開發AI助手，工程師必備工具
在程式開發的世界裡，時間就是金錢。對於開發者來說，如何有效減少重複工作並提升開發效率，是一個持續存在的挑戰。這就是為什麼 Continue，一款專為程式開發者設計的 AI 工具，成為了許多開發者不可或缺的助手。透過 Continue，開發者不僅可以自動完成程式碼，還能獲得智能的程式碼建議，有效縮短開發週期，解決重複性問題，並進一步優化生產力。本篇文章將深入探討 Continue 的功能優勢，並說明為什麼它是工程師必備的 AI 工具。
Continue 是什麼？
Continue 是一款專門為程式開發者量身打造的 AI 驅動工具，它能夠幫助開發者在日常的程式編寫中提高效率。Continue 透過人工智慧的支援，不僅能理解開發者的程式需求，還能提供程式碼的即時建議，甚至能預測開發者下一步的操作，幫助開發者自動完成部分程式碼。這樣的功能對於需要處理大量重複性工作的開發者來說，無疑是一項巨大的福音。
▍Continue 的功能介紹
1. 程式碼自動完成
Continue 的 AI 模型能夠根據開發者的輸入，自動生成程式碼片段。這不僅縮短了開發時間，還能減少打字錯誤的可能性。開發者只需輸入關鍵詞或部分程式碼，Continue 就能提供精準的程式碼建議，讓開發過程更順暢。
2. 程式碼錯誤檢查與修正
程式開發過程中，難免會出現錯誤或 Bug。Continue 的 AI 能夠快速檢查程式碼中的潛在錯誤，並提供修正建議。這意味著開發者不需要花大量時間在除錯上，能夠更專注於實現核心功能。
3. 智能程式碼建議
Continue 不只是單純的自動補全工具，它能夠理解開發者的整體架構需求，並根據上下文提供智能的程式碼建議。例如，當你在開發某個功能時，Continue 能根據你的邏輯流程，建議相應的函數或結構，減少了反覆查詢文件的時間。
4. 文件生成與註解
除了程式碼建議，Continue 也能協助開發者自動生成文件與註解，確保程式碼可讀性與維護性更高。對於開發團隊來說，這樣的功能特別重要，能避免後續因缺乏文件或註解而增加的維護成本。
▍Continue 的優勢
1. 節省時間與提升生產力
透過 Continue 的自動完成與智能建議功能，開發者能夠減少手動輸入程式碼的時間，從而將更多精力放在解決實際問題上。這直接提升了開發效率，縮短了專案交付的時間。
2. 減少錯誤與提高程式碼質量
Continue 的錯誤檢查功能，能夠幫助開發者在早期階段發現程式碼中的潛在錯誤。這不僅節省了後期除錯的時間，也提升了程式碼的整體質量，讓專案在交付時更加穩定。
3. 降低學習門檻
對於新手開發者來說，Continue 提供的智能建議與自動文件生成功能，能夠有效降低學習曲線。新手不再需要花大量時間查閱技術文件或尋求資深開發者的幫助，能更快進入開發狀態。
4. 適應多種編程語言
Continue 支援多種編程語言，這意味著不論你是使用 Python、Java、JavaScript 還是其他語言，Continue 都能夠提供相應的支援。這種廣泛的相容性，讓它成為了開發者不可或缺的工具。
▍為什麼工程師必備 Continue？
Continue 能夠顯著提升開發者的工作效率，讓日常的開發過程更加流暢，這對於軟體工程師來說無疑是一大優勢。它不僅幫助開發者解決重複性問題，還能提升程式碼質量並減少錯誤。對於經常面臨繁重專案或時間壓力的開發者來說，Continue 無疑是一款能極大改善工作流程的工具。
此外，Continue 的強大功能讓它在開發團隊中也能發揮重要作用。透過自動生成文件與註解，Continue 能幫助團隊成員之間更好地協作，確保程式碼在多人開發時保持一致性與可讀性。這不僅有助於降低後續維護成本，也讓團隊能更快達成目標。
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後AI時代人資如何升級？臺師大科技系舉辦論壇 攜104等企業談人才轉型
2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會與會者合影
面對全球人工智慧（AI）浪潮席捲各產業，人力資源管理正迎來前所未有的轉變。國立臺灣師範大學科技應用與人力資源發展學系於2026年5月9日，舉辦「2026科技創新應用與人力發展提升學術研討會暨論壇」。本次研討會以「後AI時代的人資領導力」為核心主題，邀請產業界專家深度探討如何在AI技術更迭頻繁的挑戰下，掌握領導力轉型與數位創新的契機。
2026-05-12 國立臺灣師範大學 發布
國立臺灣師範大學 楊鎮華副校長致詞
首先，楊鎮華副校長在開幕式即以「以人為本、永續、韌性」開場，揭櫫臺師大在「AI轉型」的三大原則；接著，科技與工程學院洪翊軒院長指出，科技系正是讓工程研發能量轉化為推動公司轉型或發展的關鍵「橋樑」，而這次活動就代表了臺師大與指標性的廠商間緊密的關係；科技系簡佑宏主任也談到，科技系自成立70多年以來培育了許多促進臺灣經濟起飛的科技人才，也對今日的主講者與論壇貴賓致上謝意。
國立臺灣師範大學 科技與工程學院 洪翊軒院長致詞
專題演講邀請到「TFT為台灣而教」董事長林妍希主講，她以「自我領導：變局中的安定力」為題，分享在科技快速迭代的環境中，領導者最重要的素質不再僅是對技術的掌握，而是心態的穩定與內在的引導力。林董事長指出，AI雖然可以取代繁瑣的行政庶務，但無法取代帶動組織核心價值的「人本特質」，因此鼓勵與會者透過持續的自我察覺，在不確定的局勢中成為維持組織韌性的關鍵力量。
專題演講：為台灣而教 林妍希董事長分享
人資長論壇則由臺師大科技系孫弘岳教授擔任主持人，匯集了鴻海科技集團人資長夏國安、玉山商業銀行人力資源處處長郭宸巖、邁達特數位人資長暨永續長楊碩祐，以及一零四資訊科技人才永續長鍾文雄等四位重量級人資領袖。論壇第一階段由四位與談人分別針對個人專業背景與企業概況進行簡介，並深入說明在數位轉型過程中，如何有效導入AI等新興科技的實戰經驗，揭開大型集團與金融、數位產業在轉型之路上的關鍵策略。
人資長論壇：一零四資訊科技 鍾文雄人才永續長分享
緊接著第二階段由孫弘岳教授引領四位與談人展開深度對談，針對AI時代下的人才培育、領導風格轉變等核心議題進行學術與實務的觀點激盪。現場互動氣氛熱烈，專家們的前瞻觀點不僅化解了聽眾對於科技衝擊的焦慮，更強調在後AI時代，人資部門已從傳統的「支援角色」躍升為企業的「戰略夥伴」，必須更積極地主導組織變革並重新定義未來人才。
人資長論壇，由左至右為臺師大科技系孫弘岳教授、一零四資訊科技人才永續長鍾文雄、玉山商業銀行 郭宸巖 人力資源處處長、鴻海科技集團 夏國安人資長、邁達特數位 楊碩祐 人資長暨永續長
透過本次研討會的產學對話，臺師大科技系不僅展現與業界緊密接軌的實力，也為臺灣在AI浪潮下的人力資源發展開拓了全新視野。
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AI與淨零浪潮下，企業如何佈局「未來型人才」？
AI與淨零轉型雙重驅動下，企業人才需求已發生結構性轉變，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何建構可持續的創新能力。本文解析科技業與民生服務業的員工價值主張差異，揭示企業尋求「未來型人才」必備的十項關鍵職能，並分享了五大關鍵實務思維，提供給企業在建構人才創新能力上策略方向及參考。
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長、社團法人中華人力資源管理協會常務顧問）
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張企業尋求「未來型人才」的關鍵職能一、從人力補齊走向人才價值設計二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育三、從明星個人走向組織整體效能四、從管理控制轉向賦能型領導五、從短期效能衡量走向長期人才投資結語
在數位發展、淨零轉型與產業升級同時推進的時代，企業對人才的需求條件已明顯出現結構性轉變，對企業人力資源與人才發展而言，未來的挑戰不再只是「補足人力」，而是如何協助企業建構可持續的人才創新能力。
過去大數據與敏捷創新讓我們更重視數據思維與實驗精神；跨域整合讓我們更重視協作、責任感與持續改善；AI與雲端科技的發展讓我們更重視系統思考與綜觀全局，其實產業發展一路都在經歷技術浪潮與轉型，企業也持續在重新定義什麼叫做好的人才。
AI的發展與應用，不會只是一項新增的技術能力，只改變某一類工作或只影響某個產業，而是直接進入每個人的工作流程與學習發展歷程。我們的工作模式已經從自己做到與AI協作，即將發展到指揮AI工作，AI開始影響我們怎麼思考、做事、學習、協作、判斷與創新。
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企業營造開放創新文化建構員工價值主張
一零四人力銀行於2024年舉辦第一屆雇主品牌大賞，其中得獎的統計58家科技業得獎企業，主打的員工價值主張(Employee Value Proposition)項目第一名為職涯發展，第二名為訓練發展，這反映科技業重視員工的成長與技能提升。提供清晰的職涯規劃及完善的培訓計畫，不僅能吸引求職者，也能降低離職率，留住核心人才。
開放創新文化及良好的團隊合作分別為第三與第四名，反映出科技業的核心運作模式。創新文化需要多元的想法和跨部門合作，因此許多企業都相當注重培養開放的工作氛圍，促進員工間的互動協作與創意激發。
圖中顯示科技業員工價值主張占比排名由高至低為職涯發展(55%)、訓練發展(44%)、開放創新(40%)、同事合作(40%)、福利制度(36%)、薪資待遇(27%)、企業永續(24%)及其他占比低於20%的領導養成、工作平衡、績效管理、多元共融。 ▲ 資料來源：2025年科技業人才報告書 104人力銀行
另外得獎的46家民生服務業企業員工價值主張（EVP）中，「同事合作」以48%的比例排名第一，顯示出團隊合作對員工的重要性，良好的同事關係不僅能提高工作滿意度，還有助於提升整體效率。其餘項目中，「領導養成」「企業永續」「開放創新」各佔19%，整體而言，開放創新文化與永續發展正成為服務業EVP的核心主軸，民生服務企業在招募訊息與內部制度，逐步強化開放創新、同事合作機制、職涯/訓練路徑與可見的福利制度，以吸引及留任人才。
圖中顯示民生服務業員工價值主張排名為同事合作(48%)、職涯發展(40%)、福利制度(33%)、訓練發展(33%)、薪資待遇(21%)及其他占比低於20%的領導養成、企業永續、開放創新、多元共融、品質導向。 ▲ 資料來源：2025年民生服務業人才報告書 104人力銀行
企業尋求「未來型人才」的關鍵職能
根據優樂地永續服務公司的一項企業與人資主管調查，台灣企業在面臨全球化發展、資訊科技與環境變動下，讓企業得以永續經營的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。不論是企業甄選人才、員工發展計畫或是未來人才的自我學習與養成，都可以透過多元學習與發展管道，培養職涯永續的能力。
圖中顯示企業尋求的未來型人才，應該具備文化理解力、外語能力、適應彈性工作地點的能力、數位能力、跨領域學習、終身學習、EQ(情感智商)、創新創造力、學習如何思考與解決問題等十項關鍵職能。▲ 資料來源:《2025 HR×ESG行動指南手冊》優樂地永續服務(股)公司
許多企業已投入各式人才發展方案，但成效不一，關鍵往往不在工具是否先進，而在於背後的人才思維與政策是否跟上人才轉型及永續經營的需求。以下從人力資源的實務視角，淺談企業推動人才創新時，值得關注的五個關鍵思維與對應做法。
一、從人力補齊走向人才價值設計
過去企業面對人力缺口，多半以快速補人為優先，然而在產業快速變動下，許多職務內容本身正在重塑。若仍以過往職務內容描述來徵補人才，容易造成「人到位、卻無法創造新價值」。成功企業的做法是由人資部門與用人單位重新檢視關鍵職位，釐清該角色在組織轉型中所扮演的價值，再思考是透過內部調整、跨域培養，引進外部人才來滿足需求。這樣不僅提升人力運用彈性，也有助於留才與能力累積。人資部門可觀察的指標與方向：
關鍵職位內部轉任或輪調比例
新角色到位後的價值產出回饋
職務重新設計案件數
二、從技能培訓轉向關鍵思維能力培育
隨著工作型態改變，單一技能的有效期限愈來愈短，與其教導更多技能，不如培養員工的學習能力、問題分析及跨域思考更為關鍵。企業可以將傳統課程調整為情境式學習或行動專案，讓學員針對真實營運問題提出改善與行動方案，不僅促進能力整合，也提升學習成效轉化率。人資部門可觀察的指標方向：
行動學習或專案型課程的完成率
員工參與跨域技術研討與產品討論次數
學習後工作行為改變的主管回饋
培訓成果與實際流程改善連結度
三、從明星個人走向組織整體效能
若企業過度依賴少數績優個人，短期績效或許亮眼，長期卻容易形成風險。人才創新的重點，應放在如何讓能力留在組織，而非只留在人身上。有些企業開始調整績效與獎勵制度，將團隊合作、跨部門參與及經驗傳承納入考量，使知識能夠在組織中流動。人資部門可以觀察的指標方向：
跨部門專案參與率
建立跨部門專案與技術交流平台，舉辦技術分享、社群活動或內部論壇場次
關鍵知識文件化與交接完成率
人才異動後的組織運作穩定度
四、從管理控制轉向賦能型領導
創新型人才能否發揮，與其直屬主管的領導方式高度相關。若組織文化過度強調零錯誤與層級控制，往往抑制學習與創新。在領導力發展上，愈來愈多企業建立開放且尊重專業的組織文化，讓人才感受到被重視，將重點放在「給方向、給信任、給回饋」，而非只教導管理技巧，透過員工體驗調查了解員工是否感受到支持與安全感。人資部門可觀察的指標方向：
員工心理安全感調查結果
團隊改善與創新提案的數量與採納率
主管支持度與回饋品質
五、從短期效能衡量走向長期人才投資
人才培育的成果往往無法即時反映在績效上，因此企業需有耐心與長期視角。企業可以透過追蹤高潛力人才的留任、發展與接班狀況，逐步建立對人才投資的共識。當人才發展被視為支撐企業永續競爭力的基礎，人資部門的角色也更能與企業策略緊密連結。人資部門可以觀察的指標方向：
高潛力人才留任率
關鍵職位接班人覆蓋率
中長期職涯發展與晉升情形
各部門人才梯隊養成齊備度
結語
人才創新不只是HR的專責工作，而是組織面對產業轉型時的重要能力基礎。當HR能從制度執行者，轉為協助企業整合策略、文化與人才的夥伴，人才發展將不只是支持營運，更能成為推動轉型的關鍵力量。
（原文標題：企業人才創新的關鍵思維與實務）
【作者介紹】鍾文雄● 一零四資訊科技股份有限公司人才永續長● 社團法人中華人力資源管理協會常務顧問
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