人資與採購必學！ AI 流程自動化應用實戰工作坊【10/20】
104學習
數位IC設計
這項技能主要是指運用數位邏輯和電子設計自動化工具，設計晶片內的數位電路。具備此能力的人能將系統需求轉化為硬體架構，進行邏輯規劃、模擬驗證及版圖設計，確保晶片功能正確且效能優良。此技能在半導體產業極為重要，直接影響產品的性能、功耗與成本，對推動科技創新和產品競爭力有關鍵作用。掌握這項技能能增加在電子、通訊及科技公司求職的競爭力。
提升你的實力，朝專業更進一步
精選課程
充實自己，讓能力持續成長
AI 商業數據與工作應用實戰：分析、報表與決策支援【09/30】
AI驅動的創新管理實戰：打造高效、創新的智慧型企業【11/03】
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】
AI快速完成專業簡報
Vibe Coding：AI 網路應用開發實戰（上）
智慧製造－透過AI實踐工業4.0
【免費課程報名】技術開發技能1-3 提示工程最佳實務 : 有效利用 Claude 3 | 完課紀錄回傳履歷表
精選證照
考取專業證照，讓能力被市場看見
電子電路與數位邏輯設計
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
CCMSE NG with AI
CCMSE NG with AI證照專注於結合人工智慧技術與跨領域系統工程的應用，培養具備系統思維與AI實務能力的人才。持證者能運用AI工具優化系統設計與管理流程，提升企業決策效率與競爭力，適用於製造、資訊科技及工程管理等多元產業。此證照強調理論與實務並重，助力專業人士掌握未來智慧化趨勢，提升職場價值。
Check Point
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)
電路模擬分析
因應知識經濟與文創產業的時代來臨，各產業均發生結構性的變化，「設計」所帶來的附加價值與影響也日趨明顯。為了不淹沒在此一浪潮中，台灣產業界對於設計能力的提升，產生了迫切的需求。優秀而充足的人力是企業提升設計能力的根基，為提供產業界符合新時代的專業人才，本會推動「TQC+ 專業設計人才認證」，藉由嚴謹的認證職能體系架構與專業完善的考試服務，培育出符合企業職場需要的人才。
● 為國際級證書，獲印度國家電子資訊科技學院（NIELIT）採認。
● 以「專業設計領域任職必備能力」為認證標準。
● 認證內容涵蓋「工程設計」、「視傳設計」、「軟體設計」、「電路設計」、「建築設計」、「跨域設計」等六大專業領域。
● 擁有整合知識體系與專業技能的認證架構，是最貼近實際使用環境與就業需求的證照。
財團法人中華民國電腦技能基金會
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
NNCSE
NNCSE（國際神經網路與計算科學工程師證照）專為具備人工智慧與神經網路技術應用能力的人才設計，涵蓋機器學習、深度學習及數據分析等核心技能，強調理論與實務結合，適合從事AI系統開發、資料科學及智能自動化領域的專業人士。透過此證照，持有者可展現其在神經網路架構設計、模型訓練與優化的專業素養，提升職場競爭力及跨領域整合能力，符合現今產業數位轉型需求。
Nortel Networks
精選貼文，掌握第一手知識
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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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。
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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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。
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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。
看不夠？來去逛逛 104數位與科技人才專區
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']
IC設計工程師、製程工程師與設備工程師一次搞懂！薪資、壓力與工作型態全面比較
在半導體產業中，不同角色的工程師雖然都在同一條產業鏈中工作，但無論從工作內容、工作場域，到薪資待遇，都存在明顯差異。本文整理前台積電營運效率部門主管—彭建文於104職涯診所EP482分享內容，從數位IC設計工程師與半導體設備工程師切入，並延伸探討數位IC設計工程師、類比IC設計工程師、製程工程師與設備工程師的不同。
文／104人力銀行小編整理
本文目錄（點擊可快速前往）
數位IC設計 vs. 半導體設備工程師：薪資差異從何而來？數位IC設計工程師：腦力密集的工作半導體設備工程師：與機台為伍的工廠守門人類比IC設計工程師：自然訊號的轉譯者半導體製程工程師 vs. 設備工程師 vs. 整合工程師：三者有何不同？結語：選擇工程職涯前，先了解你的生活型態與成就感來源
數位IC設計 vs. 半導體設備工程師：薪資差異從何而來？
以年薪中位數來看，數位IC設計工程師大約為 120萬，而半導體設備工程師則是 80萬。兩者都屬於半導體產業，但一個屬於上游的IC設計，一個則在中游與下游的製造階段。工作性質與壓力來源截然不同，也造就了薪資上的落差。
數位IC設計工程師：腦力密集的工作
數位IC設計工程師大多任職於聯發科、聯詠等IC設計公司，這些公司主要部門就是研發。工程師的日常工作幾乎都在辦公室內，負責用電腦設計與模擬IC電路，專注於專案的開發與時程控管。
這類工作強調「Time to Market」的壓力，意思是必須在限期內完成設計，趕上市場時機。例如原訂三個月完成的專案，可能會被要求一個月就得交出成果，因此需要極高的專注力與技術力。
尤其近年AI應用快速發展，帶動ASIC（特定應用IC）需求激增，讓IC設計研發的價值與重要性更上層樓。
[joblist_plugin title='【數位IC設計工程師】精選職缺' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=%E6%95%B8%E4%BD%8DIC%E8%A8%AD%E8%A8%88%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB+ic+design&isJobList=1&order=15&page=1' amount='3']
半導體設備工程師：與機台為伍的工廠守門人
設備工程師的工作地點大多在新竹、苗栗、台南等地的無塵室，需穿著無塵衣，確保生產設備穩定運作。他們的壓力並非來自「時程」，而是「即時反應」——設備一旦故障，就可能造成數百萬的晶圓產能損失。
這些工程師需隨時待命（on-call），半夜接到機台異常的電話是常態，甚至需即刻返廠處理。壓力來源包括：
設備異常時需快速判斷、拆解問題
無法獨立處理時還需聯繫供應商（vendor）協助排除故障
處理完後還要撰寫報告，向廠長說明原因與改善方式
即使設備看似「沒問題」，工程師也可能因產出未達預期數量而被追問，壓力不容小覷。
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類比IC設計工程師：自然訊號的轉譯者
與數位IC設計不同，類比IC設計工程師處理的是來自現實世界的連續訊號，如聲音、光線等，需將這些訊號轉換為IC可以處理的形式。這領域相對更貼近自然原理，也通常被視為IC設計的源頭之一。
數位與類比IC設計工程師在訓練與知識上有所區隔，前者強調邏輯與數位系統架構，後者則更重視訊號處理與電路模擬。
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半導體製程工程師 vs. 設備工程師 vs. 整合工程師：三者有何不同？
有些人會將「半導體工程師」這個名詞與製程、設備混為一談，實際上這三者職責明確分工：
半導體設備工程師：專職維護與操作生產設備，確保機台穩定運作，避免停機、達預期數量產出。
半導體製程工程師：掌控整條生產流程，優化機台的設定，思考如何提升良率。
半導體工程師（整合工程師）：是較廣義的角色，需了解製程、設備等不同面向，具備跨領域協調與整合的能力。
年薪中位數方面也有些幅差距：
半導體工程師：約 93萬
製程工程師：約 88萬
設備工程師：約 80萬
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結語：選擇工程職涯前，先了解你的生活型態與成就感來源
數位IC設計、類比IC設計、製程工程師與設備工程師，雖然都屬於工程領域，卻走向截然不同的職涯路徑：
喜歡坐在辦公室、用腦力解題、參與長期專案，有技術深入與產品成就感？ 你可能適合走向 IC設計，無論是數位還是類比。
喜歡實作、現場操作、面對機台與即時問題，從實體運作中找到成就感？ 那 設備工程師 會是你的舞台。
喜歡系統性思考、跨單位協作、關注製程穩定性與良率提升？ 那你或許適合走向 製程工程師，成為連結設計與現場的關鍵橋梁。
每個角色都不可或缺，在選擇工程職涯之前，不妨先了解產業分工、自己的性格與成就來源，再決定適合自己的未來方向。
AI強勁需求驅動！全球前十大IC設計廠 首季營收季增6%
2025-06-12 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
根據研調機構集邦（TrendForce）最新調查，2025年第1季因美國關稅政策促使終端電子產品備貨提前啟動，以及全球各地興建AI資料中心，半導體晶片需求優於以往淡季水準，助益IC產業表現。第1季前十大無晶圓IC設計業者營收合計季增約6%，達774億美元，續創新高。
在AI資料中心領域，輝達（NVIDIA）主要受惠於Blackwell新平台逐步放量，2025年1至3月營收突破423億美元，季增12%，年增達72%，維持營收第一。儘管其H20受限於美國的新出口管制規定，將導致該公司於第2季認列虧損，然單價較高的Blackwell將逐季取代Hopper平台，有助降低財務衝擊。
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第四名超微（AMD）第1季因資料中心業務略為下滑，加上遊戲、嵌入式產品銷售動能仍較弱，營收季減約3%，近74.4億美元，但對比2024年同期仍增長36%。不讓NVIDIA專美於前，預期AMD下半年將擴大量產新一代平台MI350以接棒MI300，並計畫於2026年推出MI400，與NVIDIA的Blackwell和下一代Rubin AI晶片抗衡。
在網路通訊領域，Broadcom第1季半導體營收續創歷史新高，為83.4億美元，年增15%，排名第三。隨著AI server生態系規模擴大，Broadcom深度布局處理AI網路的高速互聯解決方案，推出全球首款102.4 Tbps CPO Switch，也取得更多科技巨擘的AI ASIC標案，在AI晶片領域與NVIDIA互別苗頭。
Marvell第1季因AI server相關產品需求強勁，營收近18.7億美元，季增9%。該公司除了為大型CSP提供客製化AI ASIC，其高速光學互連的相關解決方案，也是AI資料中心擴展的關鍵。
分析手機與移動裝置領域業者表現，高通（Qualcomm）今年第1季（F2Q25）營收近94.7億美元，排名全球第二。其QCT部門的手機業務因淡季而下滑，且有Apple未來自研晶片占比提高影響前景，導致整體營收季減6%。為此，Qualcomm積極於AI手機、AI PC等新興領域尋求成長機會，並擴大開發汽車、物聯網業務。
聯發科（2454）第1季營收排名全球第五，由於中國大陸手機客戶對天璣9400+、天璣8000系列需求增長，加上手機SoC的平均銷售單價提高，帶動其營收成長至46.6億美元。
瑞昱（2379）第1季表現亮眼，營收季增31%至10.6億美元以上。成長動能主要來自PC相關客戶為應對市場不確定性而增加庫存，以及Wi-Fi 7滲透率提升和車用乙太網路需求漸增。
聯詠（3034）第1季得益於中國大陸的消費補貼政策，以及部分客戶因關稅提前拉貨，營收成長至8.2億美元以上，季增6%。
豪威集團（韋爾股份）因第1季適逢智慧手機淡季，營收季減2%，為7.3億美元。但該公司在圖像感測器和汽車電子領域進展顯著，主因為中國大陸電動車品牌增加使用攝影鏡頭支援智慧駕駛系統，嘉惠其車用CIS業務。
芯源系統第1季受惠於AI資料中心帶來龐大電源控制器需求，其運算與存儲部門業務大幅增長，整體營收接近6.4億美元，創其歷史新高。
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。
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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打造企業「AI+綠領」雙軸升級計畫，專家建議5策略發展
台灣經濟迎來最強動能！受惠於AI運算需求與資通訊出口爆發，面對這波科技浪潮，企業招募不再只看學歷，具備AI開發與淨零碳排能力的「雙軌人才」正成為市場最炙手可熱的標的，身為資源有限的中小企業，如何在這場人才爭奪戰中突圍？文章中提供中小企業轉型AI×綠色人才發展策略建議，如：技能優先、證照加持、實戰專案及組織文化，以掌握未來人才樣貌，在數位與永續雙轉型中取得優勢！
文／鍾文雄（104資訊科技 人才永續長）
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中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助五、打造綠色與AI的組織文化企業鍾愛未來人才的樣貌-跨域及整合型人才
根據行政院主計總處2026年初的報告，受惠於AI與高效能運算需求強勁，2025年台灣經濟成長率（GDP）上修至8.63%，創近15年新高，主要受惠於資通訊產品出口遠優於預期帶動。展望2026年，預測經濟成長率上修到7.71%，在穩健的出口與投資動能下，顯示科技出口動能續強，2026年人均GDP將突破4萬美元，台灣整體產業經濟展望正向發展，預估會帶動企業人才招募動能。
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，企業除了要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
另外，台灣「綠領」人才已進入搶才時代，職務缺口逼近3萬個，需求綠領的企業家數，2018到2025年8年間成長182%，需求綠領人才數量8年間成長278%。2025年下半年平均每月有5,340個綠領AI工作機會，年增幅57%，占整體綠領工作機會的18.2%，顯見企業對於AI與綠領技能雙軌人才的需求正日益增加。
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
▲ 資料來源：環境部綠領人才就業趨勢報告（2025年11月）
中小企業人才若能同步補足AI能力與淨零／綠色能力，不僅符合供應鏈與法遵需求，也能在效率與營收端創造實質回報。
延伸閱讀：綠領人才缺口逼近3萬、8年成長278%年薪200萬高薪綠領出列！
中小企業AI與綠領雙軸轉型下的人才發展策略
中小企業的資金、人才與技術資源比不上大型企業，因此在AI與綠領雙軸轉型的人才發展策略，必須整合內部資源，連結政府相關部會與外部專業機構，掌握務實、穩健及驗證可行的原則下推進。
一、導入技能優先「Skills-First」，取代以學歷導向的人才任用策略
根據104人力銀行的調查統計，49.3%綠領工作不限科系，56.2%歡迎年資一年以下或不限。而企業對於AI人才資格要求，則有55%以上不限科系，整體綠領跟AI職缺歡迎大專以下學歷，技能、實作經驗、認證課程與證照已經超越學歷的要求。建議中小企業可以任用非理工背景人才、中高齡再就業人才、外籍與僑外生，藉由專業技能訓練強化員工綠領與AI雙軌應用能力。
二、透過技能檢定、認證課程與證照，提高人才專業深度
建議中小企業在綠領人才的任用與訓練發展上，連結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。
延伸閱讀：iPAS淨零碳規劃管理師初級證照：考試如何準備？哪些人適合考？
三、強化現有人才的「AI＋綠領升級計畫」
我們深知訓練學習必須連結實務應用，才能創造最佳的學習成效，如能規劃AI×ESG複合式訓練營，或是節能減碳專案導入KPI×AI數據化工具，以專案計畫推動訓學用合一，如能源自動監控與節費專案、碳盤查自動化專案、AI 製程減碳優化或是供應鏈碳資料品質管理等專案。
四、善用政府、學校及專業機構的資源與協助
根據調查取得環境部淨零綠領人才培育課程合格證明的人才，提升面試邀約率達5.4倍；根據iPAS專業人才媒合平台資料，目前已有超過千家企業加入認同，承諾「優先面試」獲證者，持有證照者的初次就業率高達 90%，平均而言，持證者的起薪較一般初任人員高出約 10%。
企業除了優先錄取通過政府相關部會推動的認證以外，鼓勵現職員工參加勞動部職訓中心課程、進入學校持續進修學程及課程、推動學校系所的研究與合作計畫，或是與外部專業機構進行輔導、技術移轉與驗證合作，都可以提升企業的營運績效及人才素質。
五、打造綠色與AI的組織文化
AI與綠領人才的留任關鍵來自薪資競爭力（如：綠領薪資中位數比整體高5.3%）、友善職場與工作環境（如：彈性工時、遠距／混合上班、提供學習資源及補助）、心理安全感、跨部門協作及學習型文化。
中小企業如能推動內部綠色行動，如設置節能小組、制定淨零目標，規劃AI Party、免費素食日、ESG Day、AI與綠能創新競賽等活動，提升全體員工參與感。搭配獎勵與鼓勵措施，如設立學習獎勵金、考取綠領／AI證照獎勵金、創新競賽獎金，逐步形塑公司綠色與AI的創新文化。
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，跨專業領域人才如果能在原有的專業領域下，持續強化AI及綠領技能，便能夠整合多元資訊及數據做出適當決策，這是企業鍾愛與競逐的人才類型。
而從人才端來看，未來職涯如何不被AI與綠能專業取代、永保職場競爭力，持續維持學習動能，持續強化科技力及語文能力，在求學階段及工作中培養跨部門溝通與協作能力，透過實習、輪調及專案工作任務培養解決問題能力。
中小企業若能盡早完成AI×綠色人才的雙軸升級，不只可以符合國際企業永續及環保法規要求，更能提升營運效率、吸引高潛力人才，建立不可取代的競爭優勢。
（原文標題：中小企業雙軸轉型下的人才發展策略）
【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
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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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）
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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
台灣產業AI化大調查 反映產業從概念認知到實際應用的落差
2025-04-17 報導 聯合報記者馬瑞璿 由聯合新聞網授權轉載
人工智慧科技基金會（AIF）今日發表《台灣產業AI化大調查》，調查結果顯示，近五成企業未宣布AI相關的發展策略，2025年的表現亦僅37.6分，尤其零售貿易服務業僅13.7 分，表現最低。顯示目前多數企業仍停留在工具與技術的輔助層級，尚未建立完整的AI導入路徑圖。且各產業在數據治理與依循AI準則的表現皆偏低，超過四成企業表示沒有或不確定採用AI準則，平均分數更為所有指數中最低（20.4 分）；即使ICT 產業也僅20.3分。
【完整報告】台灣產業AI化大調查
延伸閱讀：掌握AI革命：人力資源選、育、用、留的智慧管理新時代
為了掌握台灣產業在AI發展中的實際需求與挑戰，AIF自2022年起持續每年進行《台灣產業AI化大調查》，是由產業端發動、獨立第三方非營利組織進行的長期研究。
2025年的調查聚焦於「AI在企業落地的關鍵」，調查進行時間為2025年1月至2月底。調查結果顯示，雖然企業對AI的關注與認知已明顯提升，但從「知道 AI」到「用 AI」之間，仍有一道難以跨越的實踐鴻溝。
2025年與2023年在企業經營（Business）層面，AI指數平均僅32分，與往年持平。愈來愈多企業已經開始將AI納入發展規劃，相關比率較往年有所提升，反映出企業對AI的戰略價值有更高的認識。
另外，資通訊（ICT）產業的AI指數下降（由44.7降至41.7），推測主因在於企業對自身AI發展的評估方式轉變。另一方面，在過去AI指數相對落後的製造業、政府機關及其他產業，則在本次調查中指數呈現顯著成長（由24.4提升至33.1）。
AIF表示，由於本調查以企業自評為主，過去許多企業在尚未進行內部盤點前，對自身 AI發展程度抱持較為樂觀的看法。在實際導入AI後，著手進行內部資源盤點時，企業才意識到內部資料整備不足、數據治理機制等尚未完善，甚至是需要優化業務流程等，因而導致評分相較先前有所下滑，這也反映出從概念認知到實際應用的落差。
這一變化顯示，近兩年來，生成式AI工具的發展加速了這些產業對AI的認識與應用，使其AI 指數有所提升。而這些企業多半仍在生成式AI工具的應用與探索階段。
儘管部分產業的AI指數有所進步，但企業在AI導入過程中仍面臨諸多挑戰。隨著 ChatGPT 等技術的普及，企業開始意識，並對AI懷抱興趣。然而，在真正落實AI應用時，由於缺乏數位轉型的基礎而窒礙難行，必須先建立良好的數位基礎，包括完善的數據治理、數位化流程，以及內部AI人才培育。唯有如此，才能確保AI技術的落地應用發揮最大價值，為企業帶來真正的競爭優勢。
比對歷年來調查結果，可以發現雖然有政策大力協助，培育許多人工智慧人才，但是如何從「聽到 AI」、「知道 AI」、「做到 AI」，到全面部署導入AI，仍然有幾個常見的環節難以跨越。例如：不了解應用場景的重要性，誤以為AI如同過去使用過的套裝軟體系統，只要導入、學會操作，就能立即看到效果；雖然缺乏AI人才，但不知道什麼是真正的AI人才，也不確定進來公司後的真正職能，缺乏對模型訓練、推論、裝置端AI與雲端 AI 等技術關鍵詞的準確認識；資料尚未整合或無明確治理策略，卻急於上線應用；重視外部工具導入，卻忽略內部組織能力的培養與明確策略。
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