104學習

計算機網路

主要指的是設計、建置及維護企業內外部的資料傳輸系統,確保資訊能安全且高效流通。具備此技能的人能掌握網路架構、協定、資安防護及故障排除,對於提升工作效率、保障公司資料安全及支援遠端協作非常重要。在現今數位化快速發展的環境中,這項能力是許多產業不可或缺的基礎技術。

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Linux Socket網路程式設計【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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CompTIA Security+國際網路資安認證班
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Vibe Coding:AI 網路應用開發實戰(下)
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電腦視覺演算法之人臉辨識實戰【本課程為線上課,報名後專員會提供上課資訊】
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Vibe Coding:AI 網路應用開發實戰(上)
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人資與採購必學! AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
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AI工程師與企業開發必修!FastAPI後端精通:全面入門與進階實戰指南
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物聯網資訊安全實務|本課程為線上課
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軟體工程師就業培訓
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從實務出發-企業網路安全建置與技術展示| 資安線上課程
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精選證照

考取專業證照,讓能力被市場看見

IT Expert-網路資訊+網路規劃設計專業人員 |
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
ICT計算機綜合能力國際認證 |
Information and Communication Technology Programs 計算機綜合能力國際認證,簡稱ICT 認證。 ICT認證是邀集了產業界、學術界的計算機專家共同參與指導研發的計算機綜合考核能力認證,考核考生對於一般電腦資訊與網路行動通訊科技的理論知識、操作與實務應用能力,確保通過認證者擁有基本的電腦軟硬體、基本故障排除、常用軟體,以及網路與網際網路、行動通訊的知識與實務應用技能的參考標準,是升學推甄者、求職者、在職者及自我能力價值肯定的重要依據之一。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
i-Net+ |
i-Net+證照為資訊網路基礎能力認證,涵蓋網路架構、協定、設備配置及網路安全等核心知識,適合初學者及有志進入資訊網路領域者。透過理論與實務結合,提升網路設計、管理及故障排除能力,符合現代企業對網路專業人才的需求,助於提升職場競爭力與晉升機會。
Comp TIA
ICTP計算機程式語言能力國際認證 |
當全球各國與地區將CTP (Computational Thinking for Programming,運算思維與程式設計) 納入教育發展戰略,並視其為科技與經濟成長的關鍵驅動力時,運算思維與程式設計已成為現代科技教育中不可或缺的核心能力。 (ICTP)Programming for Information and Communication Technology Programs 計算機程式語言能力國際認證為專為程式設計入門者設計,旨在培養其基礎編程能力,並奠定運算思維的扎實基礎,以提升其在數位時代的競爭力。
Global Learning and Assessment Development (GLAD)
網際網路服務與安全 |
『ITE』是「Information Technology Expert」的簡稱,中文全名為『資訊專業人員鑑定』。在西元2000年亞太經濟合作(APEC)部長級會議中,與會各國決議共同致力推動亞太地區資訊系統開發、管理及應用之人才培育,同時透過共同檢定採認,提昇整體資訊水準。 近年來資訊技術蓬勃發展,各項功能與應用的突破,使得產業發展出新的競爭方式。不論是傳統的製造業、新興的服務業或是高科技產業等,皆無法置身事外。由於資訊技術的特性,使得競爭突破國界、資本、廠房等傳統的限制,只有掌握了技術,才能確保競爭上的優勢。 適逢89年11月亞太經濟合作發展會議部長級會議時,日本提出跨國合作構想,希望促進兩國在資訊人員檢定的合作,並於當月底再次確認雙方合作之意願,故經濟部決定舉辦資訊人才之跨國認證,並委託財團法人資訊工業策進會及財團法人電腦技能基金會,執行鑑定工作。 為使鑑定貼近企業界用才標準並切合實際需要,電腦技能基金會於90年起透過台北市電腦工會訪查業界需求人力項目,並自91年中起陸續開考各類別鑑定。期望藉由此鑑定之執行,一方面建立國內完整的訓、考、用合一的資訊專業人才能力認證體系,提供企業界優良之資訊專業人才,另一方面藉由本鑑定制度與世界各國資訊技術流通接軌,使資訊技術發展與國際同步,為我國產業奠定良好的競爭優勢。 本鑑定舉辦至今相關鑑定制度已臻成熟,深受學界與業界肯定,同時與日本亦完成交互採認MOU,階段性任務已完成。為延續合作之成果及提供產業界及考生更多服務,自99年1月1日起轉由民間擴大辦理發證。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網際網路及行動通訊 |
網際網路及行動通訊證照專注於網路技術與行動通訊系統的基礎知識與應用,涵蓋網路架構、協定、資料傳輸、安全防護及行動通訊技術等。取得此證照者具備設計、管理及維護網路系統的能力,能有效處理網路故障並確保通訊品質,適用於資訊科技、電信及相關產業,提升職場競爭力與專業技能。
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。 [joblist_plugin title='【緯創 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E7%B7%AF%E5%89%B5' amount='1'] 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。 [joblist_plugin title='【廣達 量子相關】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%20%E5%BB%A3%E9%81%94' amount='1'] 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。 [joblist_plugin title='更多【量子電腦】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E9%87%8F%E5%AD%90%E9%9B%BB%E8%85%A6' amount='1']
【104職場力】・AI

技術迭代太快?專業委外更省心

《IT人才荒的營運痛點》 在數位轉型與精實創業並行的雙軌時代,企業的資源配置往往決定了市場競爭力。許多中小企業為了應付基礎的電腦修繕、伺服器管理與日常除錯,習慣聘請全職的網管人員(MIS)。然而,隨著網路、資安及雲端技術更新速度加快,單一IT人員很難精通多元領域;一旦面臨核心人員離職,更常讓企業陷入系統架構無人理解、維運中斷的營運風險。 《IT委外釋放企業韌性》 過去企業建置系統,就像早期需要「自行挖井取水」,必須投入高昂的固定資金購買資訊硬體、應用軟體,並養活一整個IT團隊來維護。而現代的IT資訊委外服務,則如同「接通水管」,將基礎設施託管給具備規模化、多領域專家組成的外部團隊,改以服務合約方式靈活訂閱,不僅能將固定的人事行政開銷轉化為彈性營運預算,更包含下列核心效益: 1. 降低招募與培訓成本:免除網管人員的招募空窗期與內部學習曲線。 2. 彈性配置IT資源:依企業發展階段,掌控資訊專家進用的精準時機。 3. 確保專案品質與效能:引進實務經驗豐富的專家,有效控制專案預算。 《數位通國際的實戰實力》 自2003年起,數位通國際秉持專業謹慎的顧問實力,協助企業建置環境、設備並排除IT技術瓶頸。我們的服務觸角多元,從協助亞東科技大學的設備建置與保固,到為英爵醫美、萬寶龍提供穩定的網路與設備技術支援;同時,更為果核數位量身規劃雲平台建置與後續技術支援,甚至將IDC專業維運與技術顧問服務成功輸出至史瓦帝尼。透過一站式的專業託管,協助企業將寶貴的核心人力聚焦於業務創新。 ◆ 了解數位通國際 IT委外 https://easpnet.pse.is/93y6yz ◆ 立即預約數位通 IT委外服務 https://easpnet.pse.is/93z9q2 ---------------- 《相關文章》 ◆ 中小型企業 資安防護檢測知多少 https://easpnet.pse.is/93y77u ◆主機代管是什麼? 硬體建置不再是限制 https://easpnet.pse.is/93y6wa ◆ 企業虛擬主機/推薦分析 https://easpnet.pse.is/93y6n6
Dr. CLOUD・Dr. CLOUD 數位小補帖

AI轉型沒你想得難!專家揭密:6個步驟,幫你成功推動人才變革

隨著AI技術爆發與人口結構轉型,企業面臨的挑戰已非「是否導入科技」,而是如何帶領員工轉型。104人才永續長深度解析:AI將重新定義工作內容與模式,成功邁向「人機協作」的關鍵不在硬體,而是人才與組織文化的數位重塑。本文透過具體的六大實戰步驟,協助企業破除員工技能不足與文化抗拒的障礙,幫助組織在變動時代中搶佔競爭先機。 文/鍾文雄(104資訊科技 人才永續長) 本文導覽 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟 隨著企業全球化發展、台灣人口結構老化與新生兒出生率的下降,地緣政治、全球經濟與政府法律及政策的瞬息萬變,加上AI人工智慧(Artificial Intelligence,縮寫為AI亦稱智械、機器智慧,透過許多電腦程式來呈現人類智慧的技術)技術的蓬勃發展,透過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步,國內外許多研究調查機構的預測都認為,人類的無數職務會逐漸被AI所取代。 資訊科技發展的日新月異,我們的職場與工作環境正進行前所未有的轉變,這種轉變包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。 AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失,也會誕生新型態的工作機會,這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的勞動者,才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變 隨著資訊科技發展的無遠弗屆,未來企業面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨極大的變化,因次不管是政府機關、企業組織或是勞動者都必須轉型,才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。 競爭對手的改變:企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長,未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手,如來自境外的跨國網路與資訊公司,像亞馬遜公司(Amazon.com, Inc.)就從網路書局進階到電子商務,成為全球最大的網際網路線上零售商之一,進而發展為提供企業雲端存取技術服務的資訊產業巨擘。 工作內容的改變:要能跟上數位時代的腳步,我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業,運用AI資訊化與流程化過程,局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析,提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點,從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。 工作方式的改變:近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討,如何讓勞動者不會被機器人取代,最佳的解決方案是”不是科技可以做什麼,而是我們可以用科技做些什麼“It’s not about what technology can do, but what we can do with technology”,未來最有效率的工作方式就是”人機協作”,工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人),善用AI工具提升整體工作效率。 工作型態與工作地點的改變:未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式,共享經濟的網路平台會產生新的工作型態,網路資訊也創造出網紅經紀人、小編、電競選手與遊戲編劇等新型態工作。企業若能採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式,比較能夠吸引與留任人才。 延伸閱讀:「初階工作」恐被AI取代?當科技巨頭高層都這麼說,我們該如何應對? 企業推動人才與組織文化的數位轉型面臨挑戰 從國內外的調查與研究報告來看,中大型企業在過去已經投入資源,積極研究與實驗組織數位轉型,根據天下學習的調查,企業最擔心的轉型障礙,前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。 ▲ 圖片來源:天下學習 另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告,企業在推行數位轉型時面臨的挑戰,依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具,因此企業要能成功數位轉型,AI數位人才與組織文化的轉型會是關鍵因素。 ▲ 圖片來源:資誠聯合會計師事務所 延伸閱讀:企業轉型,為何7成都失敗?管理名師李吉仁:人才出問題,最大元凶是績效評估 企業成功推動AI人才與組織文化轉型步驟 統整企業成功案例與調查報告後,企業要能成功推動數位轉型,建議依序採行六個步驟及重點行動如下表,讓員工體會到應用AI可以提升整體工作效率,創造顧客與商務價值,讓生活與工作更加平衡、有意義。 推動AI人才與組織文化轉型的關鍵步驟 步驟重點行動預期成效1. 高階主管共識舉辦策略會議、形成願景確立方向與支持2. 全員溝通宣導內部宣傳、案例分享降低抗拒、提升參與3. 跨領域專責部門整合IT、研發、HR加速專案計畫落地4. 學習與工具資源提供AI課程、工具平台提升學習及應用能力5. 一站式諮詢輔導設立顧問與技術支援降低導入難度6. 鼓勵、獎勵與內化獎勵機制、文化塑造形成AI驅動文化 高階主管的認知與共識:高階主管要發揮策略思維,針對產業發展與動態競爭環境,制定明確的AI轉型策略方向,如AI如何應用在產品開發、優化製程或是服務流程的創新,以及員工使用AI應用工具的資安政策等,凝聚高層的共識後承諾並投入相關資源。 全員溝通宣導推動AI應用文化:員工常因不理解或懷疑而抵抗文化與組織轉型,公司負責人及高階主管必須透過有效溝通來說明轉型的目的,強調應用AI技術是公司永續發展的生存條件,確保員工面臨轉型時的心聲與感受會被重視與解決。 跨領域組成專責部門負責推動:從天下學習的調查報告可以看出,企業會由不同部門來啟動數位轉型,要成為AI領先的企業,成立跨部門專案小組的成功機率是最高的。以一零四資訊科技為例,2023年由人力資源部門啟動全體員工的人才及組織數位轉型,透過研發、資訊工程、資訊管理(MIS)及各部門的協作與支持,逐漸展現成效。在2025年便成立「AI創新辦公室」,由跨專業領域專家及相關部門組成專責推動組織,建議企業可以成立專責的 AI 治理小組 (AI Governance Task Force)。 提供員工學習與AI應用工具資源:要讓全體員工一起上車推動AI工具的應用,必須突破員工的心理障礙,包括沒有信心學會,沒有時間學習、執行有困難、欠缺AI工具使用等障礙。因此公司必須依照營運策略及員工需求,決定公司官方AI應用工具類別,透過實體及數位課程的學習平台建置與合法軟體帳號的統購,提供員工學習及應用工具相關資源。 建立一站式專業與技術諮詢輔導:一零四資訊科技除了在各部門設立AI推動大使、公告公司AI使用資安政策及應用工具以外,也會通告公司內部各類AI應用工具的諮詢專家,搭配一站式的顧問指導,只要員工想要優化作業流程、提升工作效率,內部專家顧問會立即提供協助,讓員工學會持續應用AI技術的能力及興趣。 搭配鼓勵、獎勵與管理機制:要能成功塑造AI組織文化的轉型,一定要讓全體員工從敢用、會用到善用AI應用工具,透過訓練課程學習心得及部門成功實驗案例的分享,搭配產品服務創新與工作流程改善專案成果的競賽及獎勵措施,鼓勵員工勇於創新。最後再將AI學習及應用的成果列入績效管理的加分項目,便能將AI轉型文化逐漸內化成員工日常工作的習慣。 延伸閱讀:「抗拒AI」就Fire!為轉型狠砍8成員工,2年後公司下場如何? AI科技的應用發展將會是企業永續經營必備的條件,AI人才與組織轉型不會是高階主管與資訊、工程部門的任務,唯有全體員工建立共同的願景及共識後,在企業投入財務、人力、技術、訓練及應用工具的資源後,才能實現轉型目標。近二年全球大型企業均投入資源在研究、實驗與導入AI科技,伴隨AI應用工具功能的快速進步,使用性更廣、更便利,費用更低廉的趨勢下,相信未來三年內在政府的技術、資金及顧問輔導的加持下,台灣中小企業會更積極投入AI的應用及數位轉型。 (原文標題:企業如何成功推動AI人才與組織文化轉型) 【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
【104職場力】・AI

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
【104職場力】・團隊合作

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 [joblist_plugin title='【RPA】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=3&keyword=RPA&order=15' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【n8n】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=n8n&order=15' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【Vibe Coding】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=vibe+code&order=15&page=1' amount='3'] 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區 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。 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&keyword=AI+n8n&order=15&jobcat=2004003006' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【AI專案經理】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=2&keyword=AI+n8n+%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86&order=15&jobcat=2004003005' amount='3'] 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。 [joblist_plugin title='【AI應用工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=joblist_search&mode=s&page=1&keyword=AI+%E6%87%89%E7%94%A8&order=15&jobcat=2007001000' amount='3'] 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 [joblist_plugin title='【AI、演算法工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?mode=s&page=1&order=15&jobcat=2007001020,2007001012' amount='3'] 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。 看不夠?來去逛逛 104數位與科技人才專區
【104職場力】・AI

AI人才需求強勁!工作機會年增9.1%  企業數位轉型與人才培育成關鍵

全球加速邁向AI時代,企業選才標準與組織文化也正同步轉型。104人力銀行人資長鍾文雄今日於2025 Amazon Web Services(AWS)台灣雲端高峰會分享AI時代下台灣企業的人才需求趨勢,整體AI人才需求較去年同期成長9.1%,發展面向則逐漸從研發推展至應用製造,許多企業已啟動應用AI於組織與人才的數位轉型計畫,建議企業善用外部資源提升員工的「學習力x科技力x溝通力」三大核心職能,打造具未來競爭力的智慧企業。 生成式AI升溫企業啟動組織人才數位轉型計畫 根據104人力銀行最新統計,2025年第二季AI相關工作機會達12.1萬個,若以年增幅來看,整體市場對AI人才的需求較去年同期成長9.1%,而AI工作機會最多的前三大產業當中,以第二名的一般製造業年增16%最顯著,其次為第三名批發/零售/傳直銷業15.3%,工作機會最多的電子資訊/軟體/半導體業年增幅則為1.2%,顯示AI人才需求已從早期的技術研發邁入快速擴張的應用階段。 104人力銀行人資長鍾文雄表示,近期國內外研究機構與104觀察發現,許多企業人資已啟動AI在組織與人才數位轉型計畫的規劃、準備與實驗,例如104本身就將AI科技的應用融入在員工創新思維的行為展現上,實際推動全體員工的AI訓練課程,獎勵同仁運用AI在開發產品服務與改善工作流程,AI工具的應用能力也已列入人才聘僱的標配項目。 人才培育成顯學「學習力x科技力x溝通力」打造AI核心職能 企業對於AI人才的需求與日俱增,除了提升人才的專業能力,核心職能則包含學習力、科技力與溝通力:學習力是不設限的涉獵跨域整合專業知識,科技力是掌握數位工具提升工作效能,溝通力則是具備聚焦問題、解決問題的跨領域溝通能力。 鍾文雄提醒,中小企業在有限資源下,可善用政府提供的訓練課程,如勞動部的人力資源提升計畫、產業人才投資計畫,或是參加iPAS經濟部產業人才能力鑑定的AI應用規劃師能力鑑定,都可以提升員工的數位能力。其次也可以善用具有公信力的顧問、輔導機構,透過合作開課、產學合作計畫,持續培育公司AI與數位人才。 整合學習平台與履歷資料庫  104運用AWS技術資源打造AI即戰力人才鏈 AWS台灣暨香港總經理王定愷表示,「AWS致力於培育台灣下一代的科技人才,這體現在我們長期的承諾與在地投資。自2014年以來,AWS已在台灣培育超過20萬名雲端人才,透過今年Computex甫宣布的『零介入科技計畫』(Zero-Intervention Technology Program),我們將進一步擴大人才培育的規模,並以AWS雲端服務與課程資源助力104『AI人才就緒計畫』,期能協助更多求職與轉職者習得實戰技能,為產業提供即戰力人才。隨著AWS全新亞太(台北)區域的啟用,我們將結合在地基礎建設與人才發展優勢,全力支援台灣企業在全球數位經濟中保持創新動能與競爭優勢。」 「AI人才就緒計畫」為104人力銀行於2025年啟動的重點項目,預計首年觸及超過3萬名學習者,將AWS官方課程上架至104學習精靈平台,導入超過300萬筆學習紀錄至履歷系統,結合課程推廣、證照推薦、履歷回寫與職缺媒合,為台灣職場注入AI及數位動能。 更多AI趨勢,你還會想看 搶攻12.1萬個AI工作!104運用AWS技術推「AI人才就緒計畫」目標首年培育逾3萬人 《綠領人才就業趨勢報告》每月徵2.2萬名綠領人才!綠領AI人才缺口激增到4,300個
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如何成為後端工程師?精準掌握必備核心技能&職涯精進攻略

你是否想轉職成為後端工程師,打造更穩定、具成長性的技術職涯?無論你是剛開始學習程式語言的新手,或正在尋找明確學習方向的職場工作者,這份後端學習地圖將幫助你掌握後端工程的核心技能、實戰經驗與職涯發展路徑。透過系統化的學習規劃與專案實作,你將更有信心地踏入後端領域,成為職場中真正被需要的技術人才。 文 /【104學習精靈】 本文目錄(點擊可快速前往) 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處?掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能轉職後端工程師的學習策略後端工程師薪資行情與職涯發展後端工程師的挑戰與機會 後端工程師是什麼?和前端、全端工程師有什麼不同與優勢之處? 🎯 後端工程師工作內容 後端工程師(Backend Engineer)主要負責伺服器端的邏輯開發,包括資料庫管理、API 設計、伺服器架構以及系統效能優化。他們確保前端應用程式能夠順利與後端系統交互,並提供穩定的數據與服務。 🎯相近職類比較:DevOps、全端、前端、後端工程師差別 職位主要負責技術負責範圍後端工程師(Backend Engineer)伺服器架構、API 設計與串接、資料庫管理、效能優化負責後端邏輯、數據清理,確保前端能夠存取正確的資料前端工程師(Frontend Engineer)HTML、CSS、JavaScript、React、Vue負責 UI/UX 設計,開發與使用者互動的前端界面全端工程師(Full Stack Engineer)前端 + 後端技術能獨立開發完整應用,涵蓋 UI、後端 API、資料庫管理DevOps 工程師(DevOps Engineer)Docker、Kubernetes、CI/CD、自動化部署負責開發與運行環境的部署、監控與維護,提升開發效率 🎯 為什麼選擇後端開發? 後端開發是資訊產業中穩定且高度需求的領域,適合對邏輯、架構、系統思維有興趣的學習者投入: 就業市場穩定成長:隨著數位化轉型普及,後端開發職缺在各行各業皆有需求,從新創到大型企業都有穩定徵才。 強調邏輯與架構設計:後端工程著重資料儲存、伺服器溝通、API 設計等,適合喜歡系統設計與架構思考的人。 職涯彈性大:從初階後端工程師到系統架構師,甚至 DevOps、SRE、資安領域都有後續延伸路徑。 遠端與自由接案機會多:後端開發技能通用性高,較容易接國際案或轉為遠距工作者。 AI 與資料應用的基礎:資料庫管理、API 串接、運算效能等能力,也可延伸應用至 AI 系統部署或資料工程等新興領域。 🎯 誰適合轉職後端工程師? 後端開發適合各類背景者,關鍵在於邏輯思維、學習動機與持續投入: ✅ 設計/前端背景:具備良好使用者體驗與前端邏輯,轉後端可成為 Full-Stack 工程師,提升職涯彈性。 ✅ 商管背景:邏輯能力佳且理解商業流程,適合轉後端結合業務邏輯,強化企業系統開發應用。 ✅ 理工背景(如物理、數學):邏輯與抽象能力強,容易掌握資料結構與演算法,是進入後端的優勢群體。 ✅ 非資訊領域自學者:只要有堅強動機與自律力,透過系統性訓練與專題實作亦能成功轉職。 ✅ 現職 IT 工程師(如測試、維運):已具備技術背景,轉入開發領域有明顯加速效益。 ✅ 資料分析師:熟悉資料處理與 Python,轉向後端可擴展資料處理與系統部署的完整技能鏈。 掌握後端工程師的核心能力:必備工具技能 x 學習路徑 x 軟技能 🧭 後端工程師技能、工具分類表 語言與工具資料處理與資料庫API 設計與架構DevOps 與部署基礎Python / JavaScript / Java / GoGit / GitHub / GitLabSQL(PostgreSQL / MySQL)資料庫基礎觀念REST APIHTTP 基礎了解部署概念核心*熟悉後端框(SpringBoot, Django, Express, Gin)*熟悉語言設計模式撰寫可讀性高的程式NoSQL(MongoDB / Redis)基本資料模型設計身分驗證(JWT / OAuth)API 文件設計(Swagger)*Docker 容器化*CI/CD 自動部署 進階*多語言協作力*程式效能優化*高效能資料庫設計*索引分片與備援策略GraphQL / gRPC微服務架構(CAP / CQRS / Event Sourcing)Kubernetes、服務網格(Service Mesh)監控與日誌系統認證*程式語言認證 (例如Python 程式設計證照PCAP)*個人作品集AWS Database SpecialtyMongoDB 認證*API 設計課程證*書專案開發經驗(如 Hackathon)*AWS Certified DevOps Engineer*CKA(Kubernetes Administrator)▲ 後端工程師應具備技能、工具能力、職涯指引表,點選不同技能會對應到相關課程。 後端工程師學習地圖與路徑(搭配AI工具) 🔰 初學者階段(0–6 個月) ✅ 目標:熟悉基礎程式語言與網路知識,能夠開發基本 API。 📌 學習內容: 選一門後端語言(Python / JavaScript / Java):選一門主流語言打好程式基礎,進入開發世界。 Git 與版本控制(GitHub / GitLab):讓你能有效保存、回朔與分享你的程式碼。 理解網路基礎與 HTTP 協議:理解網站如何運作與資料如何傳輸。 SQL 資料庫(PostgreSQL / MySQL):學習資料查詢語言,管理網站背後的資料。 REST API 開發:學習建立網頁服務的後端接口。 Python 程式設計能力 - 線上免費檢測 📌 AI 工具應用: ChatGPT 協助語法學習與除錯:快速解釋語法、找出 bug、提供程式碼建議。 GitHub Copilot 協助寫基礎 CRUD 程式碼:協助補上程式片段。 📌 備選學習: Go 語言:效率高但語法嚴謹,對初學者略具挑戰。 Node.js(JavaScript 後端):若未來想走全端路線可以學。 ✅ 適合考取的證照: Python 程式設計證照(PCAP) ITS (Information Technology Specialist, IT 資訊科技專家認證 Oracle MySQL Database Developer AWS Certified Cloud Practitioner(雲端基礎,有助於未來學 DevOps) [course_plugin title='Python課程' keyword='Python 輕鬆上手學' amount=1] [course_plugin title='後端工程師入門課程' keyword='成為後端工程師' amount=1] 🚀 中階階段(6–12 個月) ✅ 目標:熟悉進階 API 設計、資料庫優化,學習 DevOps 工具。 📌 學習內容: 學習後端框架 (Express、Spring Boot、Django、Gin) :掌握常用的後端框架。 身份驗證與授權(JWT、OAuth):幫使用者安全登入,讓資料不被偷看。 NoSQL 資料庫(MongoDB、Redis):適合儲存彈性格式的資料或快取機制。 Docker 容器化:讓你的程式「打包好、帶著走」。 CI/CD 自動部署(GitHub Actions):程式更新後自動上線,省時又省心。 📌 AI 工具應用: 使用 AI 幫你產生 Dockerfile 與 CI/CD 配置:不懂也能靠 AI 輔助上手。 協助設計 API 架構與資料庫 schema:加速設計與重構過程。 📌 備選學習: GraphQL:適合複雜資料查詢,但非所有團隊使用。 gRPC:適合內部高效通訊場景,小型專案可暫不碰。 Jenkins(較舊型 CI/CD 工具):學習成本高,可視需求使用。 HATEOAS(超媒體 API):學術價值高,實務上較少見。 ✅ 適合考取的證照: MongoDB Developer Certification Docker Certified Associate (DCA) Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) HashiCorp Terraform Associate(如學有餘力涉略基礎 IaC) [course_plugin title='後端工程師中階課程' keyword='接案必學 ◆ 邁向更專業的App開發' amount=1] 🏆 進階階段(12 個月以上) ✅ 目標:學習架構設計,提升可擴展性與效能。 📌 學習內容: 微服務架構(CAP 理論、CQRS、Event Sourcing):學會如何將大系統拆小管理,處理資料一致性問題。 Kubernetes 與服務網格(如 Istio):讓多個服務能自動部署與協調運作。 高效能資料庫設計與分片策略:設計能承受高流量的資料系統。 系統監控與安全性實踐(如 Prometheus、Grafana):確保系統穩定、安全運作。 📌 AI 工具應用: AI 幫你設計 YAML 檔與架構圖:快速理解與部署分散式架構。 系統瓶頸分析助手:用 AI 分析 log 或效能資料,加快除錯與優化。 📌 備選學習: Istio 等 Service Mesh 工具:適合大型微服務團隊,維護成本高。 Event Sourcing:較進階模式,建議有實務需求時再深入。 ✅ 適合考取的證照: Certified Kubernetes Administrator (CKA) AWS Certified Solutions Architect – Associate Google Cloud Professional Cloud Architect DevOps Engineer Professional(AWS / Azure) [course_plugin title='後端工程師進階課程' keyword='Java進階專業|前後端整合開發與應用' amount=1] 5個後端工程師應具備的軟技能特質: 邏輯思維與問題解決能力 能夠理解業務需求並轉化為系統邏輯,並針對錯誤快速找到根本原因。 【小測驗】來測測看自己的問題解決技巧 👉 問題解決 - 職能檢測|104學習精靈 溝通與跨部門協作能力 後端工程師需與前端、產品經理、DevOps 甚至業務單位協作,良好的溝通有助於準確理解需求與回報技術限制。 【小測驗】來測測看自己的溝通能力技巧 👉 溝通協調 - 職能檢測|104學習精靈 學習與自我成長動能 後端技術(如框架、資料庫、API標準)快速演進,必須持續學習與更新知識。 細心與責任感 後端處理大量資料及邏輯,細節錯誤容易引發資安問題或系統錯誤。 時間管理與自我管理能力 在遠端工作日益普遍的環境下,自律與時程安排變得尤為重要。 轉職後端工程師的學習策略 🎯 初學者或轉職者的學習策略 轉職或初學後端工程,建議採取階段式、任務導向的學習策略,以下列點歸納: 設定明確學習階段:分為基礎語言(如 Python/JavaScript)、資料庫應用、框架學習(如 Django、Node.js)、部署維運。 專案導向學習:每學完一個階段,就進行小型專案驗證所學,例如 Todo List、部落格、會員系統等。 培養問題解決能力:鼓勵查文件、逛論壇、問 ChatGPT,建立獨立解決 bug 的習慣。 學習版本控制與團隊協作:掌握 Git、GitHub、簡單 CI/CD,增加求職競爭力。 善用 AI 工具輔助學習:例如用 ChatGPT 解釋程式碼、Copilot 寫樣板、Kaggle 或 LeetCode 練習邏輯。 參與社群與實戰活動:參加黑客松、Open Source 專案、小型 Freelancer 案,強化實務經驗與人脈。 建立個人學習履歷:記錄學習歷程、撰寫技術部落格、整理 GitHub 作品集。 🎯 不同領域的客製化學習策略對照表 學歷背景優勢可能挑戰調整建議資訊相關科系已具備基礎程式能力、學科知識缺乏實務經驗、專案規模小強化實作專案與部署經驗,參與社群或實習累積履歷非資訊理工(如數學、物理)邏輯與數學能力強,適應資料結構與演算法快缺乏開發環境熟悉度與應用場景理解著重環境建置、框架與資料庫應用,透過實作強化「業界語感」設計/前端背景了解 UI/UX 與前端邏輯,轉職成為全端潛力大對資料結構與後端語法較不熟悉從 API 串接、簡單後端框架入手,逐步學習資料庫與後端設計邏輯商管/人文背景商業邏輯與跨領域溝通力強,善於理解用戶需求技術門檻高、邏輯訓練少以高階語言(如 Python)為起點,結合專案題材(如 CRM、報表系統)學習效果更佳在職 IT 工程師(測試、維運)已熟悉技術工具與環境、具系統性思維缺乏開發流程與程式架構設計經驗透過轉任內部開發專案或小型 App 開發練習,搭配設計模式與框架學習資料分析/AI 轉職者熟悉資料邏輯與語言(如 Python)、了解資料流缺乏完整系統建構經驗補足後端架構設計與部署技巧,從資料處理串接 API、Flask、FastAPI 切入 後端工程師薪資行情與職涯發展 後端工程師薪資概況 📌台灣後端工程師薪資 初階(3年以下經驗):月均薪約6.2萬。 中階(3- 5年經驗):月均薪約 6.5 萬。 高階(5-10年經驗):月均薪約7.3萬。(以上資料來源:104薪資情報) 📌影響薪資的因素 技術棧與專精程度熟悉高效能架構(如微服務、分散式系統)、熱門語言(如 Go、Rust)、或 DevOps/雲端技能者,薪資會更高。 產業領域與公司規模金融科技、AI、新創、外商薪資通常優於傳產與一般中小企業。 作品集與實戰經驗有實際上線專案、參與開源、或技術部落格者更具競爭力。 證照與專業認證(如 AWS Certified、Kubernetes、GCP)對某些企業或外商來說是加分項。 英語能力與跨國協作經驗能與國際團隊溝通的工程師更受青睞,也更容易爭取外派或海外遠端工作機會。 英文能力 - 線上免費檢測 後端工程師的職涯發展路徑 🔵 技術專精路線(Individual Contributor / IC Path) 從「後端工程師」起步,專注於技術深度與系統設計,逐步升級為具備橫向影響力的技術專家。 ▶ 初階 / 中階後端工程師(Backend Engineer) 負責功能開發、資料庫操作、API串接與單元測試。 ▶ 資深後端工程師(Senior Backend Engineer) 擁有跨模組開發與維護經驗,熟悉系統效能優化、API 設計規範。 ✳️ 學習前端技術 → 全端工程師(Full-Stack Engineer) 技能補充: React/Vue、Node.js、前後端整合、RESTful/GraphQL。 應用情境: 適用於產品團隊需快速開發 MVP 或技術創業者。 ✳️ 提升系統架構能力 → 系統架構師(Software/System Architect) 技能補充: 微服務設計、DDD、API Gateway、資料一致性、可觀測性(Observability)。 應用情境: 適用於中大型系統升級或技術重構專案。 ✳️ 學習 DevOps → DevOps 工程師(DevOps Engineer) 技能補充: GitOps, Jenkins, GitHub Actions, Docker, Ansible。 應用情境:經由緊密的開發+運營合作,使企業更高效推出高品質產品。  ▶ 全端工程師(Full-Stack Engineer) 獨立開發從 UI 到 API 再到資料庫的完整功能。 ▶ 系統架構師(System Architect) 負責設計全系統技術藍圖,定義模組邊界、資料流設計與技術選型。 ✳️ 進階發展  → 技術總監 / Technical Director 職責: 統籌技術方向,領導技術專案與架構決策,跨部門協作。 技能補充: 領導力、溝通簡報、技術戰略思維、預算與風險管理。 ▶ DevOps 工程師(DevOps Engineer) 專精於部署、CI/CD、環境自動化。 ✳️ 進階發展  → 雲端工程師(Cloud Engineer) 職責: 能設計具備高可用性與彈性的雲端基礎架構。 技能補充: 深耕 AWS/GCP/Azure 架構與雲原生技術(如 K8s、Terraform)。 🟢 團隊管理路線(Team & People Management) 此路線適合有溝通、協調與人員培育熱情者,從帶小團隊到參與公司策略。 ▶ 後端 Team Lead / 技術主管 同時參與開發與團隊管理,負責人力分配、專案交付與人員指導。 技能補充: Agile/Scrum、敏捷儀表板管理、1-on-1 輔導技巧。 ▶ 技術經理(Engineering Manager) 管理多組技術團隊,協助產品規劃、技術優化與跨部門協作。 負責團隊招募、績效制度設計、技術資源管理。 ▶ 技術總監(Technical Director)或 VP of Engineering 結合技術與策略視角,影響公司中長期技術方向。 需要具備技術深度 + 商業理解力。 🟠 技術轉職/橫向拓展路線(Cross-functional Path) 探索其他工程領域,發揮後端背景延伸價值,適合追求多元發展者。 ▶ 資料工程師(Data Engineer) 優勢: 熟悉 API 設計&模組化架構:資料平台的模組設計類似微服務設計邏輯。 熟悉系統效能:幫助處理大規模資料運算與資源調度。 熟練程式語言(如 Python、Java):可快速上手資料工程工具 可有效打造 ETL 流程、管理資料倉儲、支援 AI/ML 任務。 技能補充:  資料處理:Spark、Kafka、Airflow、dbt 資料庫:PostgreSQL、ClickHouse、BigQuery、Snowflake 資料管線:ETL/ELT流程設計、Data Lake、Data Warehouse 架構 編程與基礎統計:Python、SQL、資料品質檢查 職涯發展路徑流程圖 🔹 總結路徑圖說明 (起點) 後端工程師 │ ├── A. 學習前端 → 全端工程師 ├── B. 提升架構能力 → 系統架構師 │ └── 技術決策 → 技術總監 └── C. 學習 DevOps → DevOps 工程師 └── 深入雲端架構 → 雲端工程師 哪些產業需要後端工程師? 後端工程師幾乎是「所有數位服務產業的基礎職位」,以下是常見產業範疇: 📌電商與零售:處理會員系統、購物流程、庫存管理、金流串接等核心後台邏輯。📌金融科技(FinTech):開發支付、帳戶、交易、驗證等安全敏感的服務。📌社群與內容平台:如論壇、影音平台、交友 App,後端負責資料儲存、帳號系統與推薦演算法等。📌SaaS / B2B 企業服務:提供線上系統給其他企業使用,如 CRM、HR 系統。📌物流與運輸:如外送、倉儲、車隊派送,依賴大量 API 串接與資料即時處理。📌醫療與健康科技:處理病例、預約、穿戴裝置資料等,需高度資安與資料完整性。📌遊戲與娛樂產業:遊戲帳號、伺服器同步、排行榜、商城等核心功能皆由後端處理。📌政府與公部門資訊系統:如戶政、健保、交通資訊等數位服務。 後端工程師的挑戰與機會 🚀 6個常見的後端工程師挑戰 技術複雜度高:需同時掌握資料庫設計、系統效能、資安與架構邏輯。 看不見的貢獻:成果不如前端「有畫面」,但卻是維運的關鍵,常常被低估。 資安責任重大:系統若當機、資料異常,後端通常是第一個要排解問題的人,需確保數據安全,防止攻擊與資料洩漏。 需快速跟上技術演進:如容器化(Docker)、微服務架構、雲端部署等都不斷更新 高效能與擴展性要求:需設計能夠處理大量請求的系統,確保穩定性與效能。 跨團隊協作:需要與前端工程師、產品經理、DevOps 團隊密切合作,確保系統順利運行。 🌟 後端工程師4大機會 可轉職多種技術職:例如 DevOps、技術主管、架構師,或橫移到前端/全端。 全球需求穩定成長:任何需要「運作」的數位產品,都需要後端支撐。 遠端與海外機會多:因後端較少受地域限制,常見國際合作或海外招募。 進可攻、退可守:進可發展高階技術領域如 AI 後端、大數據平台,退可穩定就業於各類企業內部系統開發。 延伸閱讀: 產品經理 - 學習地圖(上):技能養成篇 成為雲端工程師的攻略指南:核心技能&職涯精進完整解析 轉職前端工程師│工作內容、技能、薪水與職涯發展指南 數據分析師工作內容是什麼?薪水高嗎?技術能力與職涯發展指南 想當資料工程師?工作內容、核心技能、薪水、職涯發展完整解析 [joblist_plugin title='更多104【後端工程師】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?jobsource=index_s&keyword=%E5%BE%8C%E7%AB%AF%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&mode=s&page=1' amount='3']
【104職場力】・職涯規劃

.NET 開發者必看!學會滲透測試思維,加速修補資安漏洞並提升系統穩定性

恆逸開課時間查詢:https://www.uuu.com.tw/Course/Show/1501/1 恆逸學員徐英智: C# 全端開發兼顧穩定與資料安全 我目前在一家以軟體開發為主的科技公司擔任全端工程師,主要使用 C# 和 .NET 平台開發各類應用程式。工作上,我負責的範圍涵蓋後端系統架構設計到前端畫面的串接。我也會與美編人員、測試人員一起討論技術方案,並處理系統整合的問題。我們的客戶大多是公部門,因此系統在穩定性、擴充性及資料安全方面的要求都非常高。 🎯 藍紅軍攻防實務滿足工作所需 公司正在計畫投標更多不同領域的專案,在證照要求上需要有更多同事擁有 C# 相關證照。我覺得這門課最大的吸引力是內容非常完整,從防禦到攻擊的部分都有涵蓋,特別是針對藍軍防禦與紅軍攻擊等主題,都有搭配實務講解。這些正好是我目前工作上非常需要了解的內容。 🛡️ 從攻擊視角掌握資安防護精髓 講師的教學方式非常豐富,不只侷限於課本內容,而是從多個角度搭配實際案例來說明重點。印象最深的是在講解「程式撰寫的資安防護」時,講師不只是單純地說明理論與原則,而是透過實際的攻擊範例,來展示網站在有防護與沒防護時的差別。透過這樣的實作演示,我能夠更直觀地理解各種漏洞的成因與攻擊手法,也學會了如何在開發階段就建立正確的安全意識。這對我特別有幫助,因為我在工作中經常需要修補系統漏洞、分析滲透報告。課程讓我更清楚地了解滲透測試人員在檢測時的思維與方式,能更有效地從防禦角度思考問題,預先避免潛在風險。這樣的實務教學方式,讓我在資安防護上不再只是照著規範執行,而是真正了解背後的邏輯與意義。 🔍 Proxy 工具實戰應用發現潛在弱點 讓我印象深刻、甚至覺得意想不到的收穫,是學到了 Proxy 工具在滲透測試中的進階應用。以前我只知道這類工具能攔截封包做基本分析,但在課程中,講師深入示範了如何利用 Proxy 來模擬實際攻擊、測試網站的安全防護機制,這才讓我意識到這類工具的潛力。透過上課,我發現可以在專案系統上線前,先用這個工具自行進行測試,檢查是否存在漏洞或防護不足的地方,這不僅能提早發現問題,也能減少上線後修補的時間與成本。上完課的隔天,我立刻將這些方法運用到工作中,重新檢查過去負責的專案系統,找出一些過去未注意到的潛在弱點。實務操作的經驗,也幫助我在考證過程中,能更快速地判斷並找到問題的答案。 🚀 資安課程助學員快速理解攻擊手法強化防護爭取升遷 這門課對我工作的幫助可說是立竿見影。回到公司後,我剛好收到幾份滲透測試報告需要修補漏洞,便立刻回想課堂上學到的觀念與技巧。以前看到這類報告時,常需要花時間去理解攻擊手法與漏洞成因,但現在我能更快掌握滲透人員的思維角度,也能準確判斷問題所在,迅速找到程式中需要修補的部分並完成防護強化。更重要的是,這次的學習讓我對資料防護與網路架構的整體概念有了更深入的理解,能夠以更全面的視角來思考系統安全。我現在也能更直觀地提出自己的建議與想法,並主動分享課程中學到的資安觀念與防護技巧。最後,我希望自己能順利在下個月取得 CASE .NET 的證照,爭取公司提供的額外獎勵與升遷機會。 索取課程優惠:https://www.uuu.com.tw/Forms/CourseInfoRequest?courseId=CASENet&mediaSrc=104
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【104 talks】必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用,全面提升工作效能|2/20 線上免費直播

文/104人資市集 「104 talks」致力於協助職場人士的知識學習與能力提升 為每位忙碌的職場人士,創立一個能夠高效學習的節目平台,集結各領域專業講師的知識與分享,為職場人士帶來啟發和新視角。 必學的聰明工作術!-從邏輯思維到工具應用,全面提升工作效能 2025年想讓工作變得更輕鬆、高效嗎? 這場講座將帶您解鎖全新的工作思維,從掌握大局、時間管理到善用AI技能,讓繁瑣流程迎刃而解,能更精準且有策略的執行,輕鬆達到事半功倍的效果。 一起加入這場聰明工作術的旅程,讓工作變得更簡單! 講者及主題介紹 ★黑馬思維-看懂局勢 跳脫平凡的密技- 主講人 : 楊東岳 | 大玩創意有限公司執行長 ★掌握時間成本,創造高效任務管理策略- 主講人 : 曾正文 | PMP 國際專案管理師 ★用AI方法徹底改造工作,輕鬆成為效率達人!- 主講人 : 林尚能 | 企業經營顧問 ★這輩子免學Excel公式,用AI全部解決 - 主講人 : 吳承穎 | 查特普拉斯管理顧問有限公司 共同創辦人 講座資訊: 講座時間:2025/2/20(四)13:30~15:00 報名截止時間:2025/2/18(二) 活動形式:線上免費直播 適合對象:所有職場人士 價值:3600元 → 免費 立即點我免費報名 【報名流程】 1. 活動前1天,我們將以Email寄送活動通知及相關資訊給您,請隨時留意Email,以免遺漏。2. 本講座會以Youtube直播的方式進行。 【注意事項】 報名前,請詳閱課程內容及購買須知。  104 人資市集 保有相關課程內容調整及講師之變動權,可能視情況進行適當的修改與調整。  104 人資市集 保留報名審核權利。  如有課程相關問題,請至聯絡我們留下相關訊息。 . . . 最划算的全方位教育訓練方案!免費申請全課程試閱 >> 推薦你更多相關的好文章>> 【104 talks】時代 vs 世代:不可不知的 EAP 推動要點 | 興智國際執行長 黃智儀 【104 talks】現代領導者的人生進化指南 | 波波黛莉共同創辦人黃晨皓 Kim 【104 talks】AI 數據智能時代的工作再定義 | 微軟人資長王有蘋 【104 talks】運用心理能量,職場一路順暢 | 蘇予昕心理師 【104 talks】啟動你的能量計畫,打造高效人生 | 最速總經理王冠翔 【104 talks】提前佈局不被市場淘汰!第二曲線創新學 | 郭瑞祥 滿足中小企業的培訓需求!超過150+課程任選 >> 訂閱市集電子報與你分享專家文章及最新活動訊息 >> 加入104人資市集 Line 獲得新知與獨家優惠!
【104職場力】・AI

整理包/最熱門生成式 AI 大拚場 ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek 各擅長什麼?

2025-06-24報導/經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載 生成式人工智慧(GenAI)技術迅猛發展,多款強大的AI工具幫助各行業提升工作效率。《經濟日報》為協助讀者了解各項AI工具,將「ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek」等四大生成式AI列出,為讀者分析四款生成式AI的各自效能,就「開發者」、「訂閱費用」、「主要功能」及「擅長領域」等細項逐條分析。 AI工具確實快速提升效率,不過使用者也要注意,目前的AI工具不保證完全正確,甚至也會答非所問、提供錯誤資訊、或產生「AI幻覺」,使用者對生成的資料仍應有基本的辨識能力,避免AI工具謬誤。 各家生成式AI重點馬上看 ChatGPTGeminiGrokDeepSeek使用建議 ChatGPT OpenAI的ChatGPT堪稱帶動GenAI風行的先驅,也有廣大用戶,付費企業客戶近期突破300萬戶,有免費與付費模式,每月20美元的ChatGPT Plus訂閱費每月20美元,用戶指出,付費版反應速度更快,用戶在使用ChatGPT時隨時擁有最佳的使用品質。 「資料分析」方面,ChatGPT的優勢在於將資料壓縮、精簡化,適合急需快速獲取關鍵訊息的使用者。「文案生成」上,適合創作個人化內容。「圖表製作」方面,ChatGPT的圖表較為簡單,但圖片較無法把文字一起生成出來,繪圖時整體構圖比較簡單。 網址:https://chatgpt.com/ ChatGPT小檔案 開發者OpenAI付費版費用每月20美元(約新台幣610元)主功能提供文本生成、對話回應、內容創作、翻譯、問題解答等多種功能擅長領域自然語言處理、文本生成、教育輔助、創意寫作、客服支持等 Gemini Google DeepMind開發的Gemini專注於多模態學習,能同時處理文本、圖像和音頻數據。版本包括2.0、2.5和最新的2.5 Pro,推理和數據處理能力進步快速。Gemini 2.5 Pro提供更強大的計算能力和更高準確性,讓用戶在處理複雜任務時能獲得更佳體驗。付費版額外提供用戶包括2TB儲存空間、Gemini Advanced和其他AI功能。 「資料分析」方面,Gemini提供的內容易於閱讀,文法經過重新梳理,適合需要清晰解釋的使用者。在「文案生成」上,Gemini能一次生成多達15個標題,提供選擇建議,對於需要多樣化提案的用戶非常方便。「圖表製作」方面,Gemini 的完整度高,使用者可選擇不同的圖表類型,並能下載圖片、Excel或JSON格式的數據。 網址:https://gemini.google.com/ Gemini小檔案 開發者Google DeepMind付費版費用每月19.99美元(約新台幣650元),可免付費試用一個月主功能強大的推理能力,擅長處理複雜的問題和情境,能同時處理文本、圖像和音頻數據等多模態文件擅長領域AI推理、圖像理解、科學研究和技術開發 Grok Grok是由X(前稱 Twitter)開發的生成式AI,專注於社交媒體內容的生成。最新版本Grok3提供更強大的功能,能即時生成與當前熱點話題相關的內容,結合社交媒體數據分析趨勢,提升用戶互動的實時性,成為品牌營銷和社交媒體管理的理想工具。 「文案生成」方面,Grok風格簡潔有力,類似科技周刊的風格,適合快速傳達訊息。「圖表製作」方面,Grok可以較為輕鬆的運用文字組成圖表,並附上有關的資訊數據,對於需要快速理解數據的使用者來說很實用。 網址:https://grok.com/ Grok小檔案 開發者應用程式X(前身為Twitter)付費版費用每月30美元(約新台幣970元)主功能即時生成與當前熱點話題相關的內容擅長領域社交媒體互動、內容創作、即時訊息生成和品牌營銷 DeepSeek DeepSeek專注於資料搜尋和訊息檢索,開發商為位於中國大陸的「杭州深度求索人工智慧基礎技術研究」,中資避險基金幻方量化創立的人工智慧公司,創始人暨執行長梁文鋒持續致力將大陸AI技術推向全球市場,提供R1和R2兩種不同的服務模式。 「資料分析」方面,DeepSeek提供前言和總結,讓懶人可以快速理解內容。在「文案生成」上,DeepSeek的口語化風格能夠生成10個標題,附上創作理念和選擇建議,適合需要親民語言的使用者。「圖表製作」方面,DeepSeek使用文字排列呈現,提供Python程式碼,對於技術使用者來說相當便利。 網址:https://www.deepseek.com/ DeepSeek小檔案 開發者中國大陸企業「深度求索」付費版費用每100萬(輸入)tokens收費人民幣16元(約新台幣66.68元)主功能資料搜尋和訊息檢索,利用生成式AI技術提升搜索引擎的智能化,提供相關建議和訊息過濾功能擅長領域資料搜尋、訊息檢索、知識管理和數據分析 使用建議 生成式AI工具已經落地商業化,從自然語言處理到多模態學習、社交媒體互動及訊息檢索等多種服務都能提供,競爭也更加激烈。用戶可根據自己的需求,選擇最合適的AI工具,以提升工作效率與創造力。 綜合比較四款生成式AI後,提供讀者幾點建議。若需要多樣化的文案提案,可考慮Gemini;若喜歡口語化一點的表達,可選擇DeepSeek。AI繪圖方面,生成多幅圖片建議可使用Grok,若希望作品有較高的品質,可選擇Gemini。在「資料分析」方面,若希望能獲取較「簡潔明瞭」的資料,建議選擇「ChatGPT」,讀者若希望能得到比較容易理解的內容,應該選擇Gemini。 針對「表格整理」方面,若要以更快的速度掌握大致上的資訊,建議選用ChatGPT;若讀者希望在表格中能得到較「詳細」的內容,可考慮DeepSeek。針對「生成圖片」功能上,若讀者追求圖表要具有充分「完整性」的類型,建議使用Gemini。 推薦閱讀: AI聽話卻沒懂你?OpenAI揭露AI「裝乖」假象與職場真風險 AI強勢取代!企業寧僱AI也不找菜鳥,今年畢業生有多慘? 除了ChatGPT,還有哪些生成式AI?16種AI工具應用解析 打造ChatGPT行政小助理:專屬AI助理幫你處理瑣碎行政工作 [course_plugin title='推薦AI相關課程' keyword='AI' amount=2]
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數位轉型卡關?專家解析企業AI人才布局,跨域及整合型人才將是搶手貨

在全球永續經營與 AI 浪潮的雙重夾擊下,企業正面臨前所未有的轉型挑戰。104人才永續長指出:員工技能不足已成為企業數位轉型最大的障礙,企業應透過「人機協作」重新定義工作模式,並透過技能檢定、認證課程和證照來提高人才專業深度,才能在激烈的跨域競爭中搶占先機,打造韌性十足的未來型組織。 文/鍾文雄(104資訊科技 人才永續長) 本文導覽 一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變1. 競爭對手的改變2. 工作內容的改變3. 工作方式的改變4. 工作型態與工作地點的改變二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才五、透過技能檢定、認證課程與證照,提高人才專業深度 台灣企業持續拓展全球事業版圖下,台灣正面臨人口結構老化與新生兒出生率的下降,加上地緣政治、全球經濟發展與政府公共政策的瞬息萬變,伴隨AI(Artificial Intelligence)人工智慧技術的蓬勃發展,我們的職場與工作環境正面臨前所未有的轉變,包含工作內容(Context of Work)、勞動力(Workforce )、工作職場(Workplace)與工作模式(Working Mode)的轉變。 AI科技的發展會讓傳統型態的工作會逐漸消失,也會誕生新型態的工作機會,這意味著我們必須成為一位善用AI應用工具的人才,才不會被機器人及擅用AI應用工具的人才所取代。 延伸閱讀:AI與淨零浪潮下,企業如何佈局「未來型人才」? 企業外部經營環境與未來工作型態的轉變 資料來源:亞太人力資源聯盟The Asia Pacific Federation of Human Resource Management (APFHRM) 一、 AI資訊科技帶來產業競爭與工作職場的轉變 隨著資訊科技發展的無遠弗屆,未來企業要能永續經營,所面對的競爭對手及勞動者的工作職場與環境會面臨重大變化,不管是政府機關、企業組織、學校與教育機構或是勞動者都必須朝永續發展與資訊科技轉型,才能夠因應諸多不確定性因素的考驗。 1. 競爭對手的改變 企業營運主管會隨時關注國內外同業的動態競爭態勢與消長,未來最具威脅的競爭者有可能是其他產業、跨國境的可敬對手,如來自境外的跨國網路與資訊公司,像亞馬遜公司(Amazon.com, Inc.)就從網路書局進階到電子商務,成為全球電子商務零售商巨擘,進而發展為提供全球企業雲端存取技術服務的資訊產業龍頭。 2. 工作內容的改變 要能跟上數位時代的腳步,我們必須將重複性高、大量數據與使用介面多的例行性作業,運用AI資訊化與流程化過程,局部或全面調整為自動化。另外善用AI應用工具進行數據的統計與分析,提出具備管理意涵的趨勢及洞察觀點,從解決問題的工作層次提升到尋找問題及預測問題的管理境界。 3. 工作方式的改變 近年來企業與人資管理專家均積極研究與探討,如何讓勞動者不會被機器人取代,最佳的解決方案是「不是科技可以做什麼,而是我們可以用科技做些什麼」,未來最有效率的工作方式就是「人機協作」,工作主軸會是如何訓練、管理、監督與領導AI Agent(AI代理、人工智慧代理或智慧型代理人),善用AI工具提升整體工作效率。 “It’s not about what technology can do, but what we can do with technology” 4. 工作型態與工作地點的改變 未來職場上會有勞動者、AI Agent與零工經濟(Gig Economy)的工作模式,共享經濟的網路平台會產生新的工作型態,企業將持續採用居家、遠距、混合及跨域、跨境的上班模式,吸引與留任人才。 二、VUCA常態下企業面臨員工AI技能不足與數位轉型挑戰 全球企業在Covid-19疫情結束後,我們明顯感受到VUCA(是指組織將處於不穩定(Volatile)、不確定(Uncertain)、複雜(Complex)、和模糊(Ambiguous)狀態之中)已經成為企業永續經營的新常態,隨時影響企業營運及人才趨勢,未來企業不只是要適應外部環境與內部管理體質的變化,更需要掌握先機,提前部署人才與技能。 從國內外的調查與研究報告來看,中大型企業在近三年已經持續投入相關資源,積極研究與實驗人才與組織的數位轉型。根據天下學習的調查,企業最擔心的轉型障礙,前三名依序是員工技能不足、組織文化抗拒改變與缺乏完善的數據和科技基礎建設。 資料來源:兩千大企業AI應用與技能發展報告 天下學習2025年9月 另外根據資誠聯合會計師事務所(PWC)在2025年發布的調查報告,企業在推行數位轉型時面臨的挑戰,依序是轉型資金、組織變革、數位人才、業界案例與數位工具,因此企業要能成功數位轉型,人才是否具備AI技能與持續學習資訊應用工具的動能相當重要。 三、AI人才的職涯發展與薪酬展望正向樂觀 美國OpenAI公司在2022年底推出ChatGPT以後,AI應用在各領域的新科技推陳出新,企業除了用來精簡大量數據與重複性工作流程以外,更需要投資AI在產品開發、服務流程及商務模式的技術創新。 根據104人力銀行的調查統計,因應AI數位轉型發展需求強勁,2025年企業在AI人才招募職缺數超過3萬個,75%企業願意為具備AI開發技能的人才提供薪資加碼等誘因,平均增幅達9.5%以上。科技相關產業普遍看好自身及2026年景氣,在2026年的薪資調查報告中,軟體及網路相關業受到AI轉型與數位服務需求帶動,加上外商與新創公司競相徵才,調薪幅度7.1%居各產業之冠。 四、企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才 因應資訊科技發展及企業永續經營的人才需求,跨專業領域人才(能在專業領域下能兼具AI及永續技能,以及整合型人才)能夠整合多元資訊及數據下做出適當決策,都是企業鍾愛與競逐的人才類型。 根據優樂地永續服務公司的企業調查報告,迎向未來世界的人才有十大必備能力,分別是文化的理解力、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、情感智商、創新創造力、學習如何思考與解決問題的能力。 資料來源:優樂地永續服務公司2023年 另外104人力銀行在2024年的企業調查報告,也發現企業最愛人才需具備學習力、科技力與溝通力。從企業端的人才需求樣貌,可以讓大學院校作為高等教育人才培育政策參考,也可以是未來人才在求學階段,設定學習目標及參與社團、學校活動與研究計畫的方向。 資料來源:一零四人力銀行2024年 五、透過技能檢定、認證課程與證照,提高人才專業深度 為強化人才在資訊科技及永續發展的技能與素養,企業在人才的任用與訓練發展上,可以運用經濟部產業人才能力鑑定iPAS的淨零碳規劃管理師能力鑑定與環境部淨零綠領人才培育課程。在AI應用技能的提升上,則可以參照數位發展部《AI產業人才認定指引》的人才類別與技能架構,搭配專業發展路徑,建構企業AI人才學習地圖。另外參與iPAS的AI應用規劃師能力鑑定與外部AI工具應用與資料分析師等國際認證,都可以提高企業人才的專業深度。 從未來人才來看,可以參加學校規劃的AI應用技能學程與永續發展、循環經濟學程,搭配國外交換學生計劃或是參與學校研究計畫,持續維持學習與創新動能。透過計劃性與系統性的學習強化科技應用能力及語文能力,在課程學習與企業實習計畫中培養跨部門溝通與實作能力,參與工作輪調及專案任務培養解決問題能力。如此便可以在求學階段培養永保職場競爭力的優勢條件。 (原文標題:從數位轉型與永續經營趨勢,探索企業AI人才需求) 【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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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 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 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。 立即下載《2026科技業人才報告書-人才版》 掌握更多科技業人才趨勢,大家都在看這些: 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 AI 時代,寫程式不再是護身符——KDAN 凱鈿重新定義「好人才」 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 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
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