104學習

Middleware

主要負責在不同應用程式或系統之間架起溝通橋樑,確保資料能順暢且安全地交換。這項技能涵蓋訊息傳遞、資料轉換、交易管理等功能,能提升系統整合效率,降低開發複雜度。具備此能力的專業人士,常見於軟體開發、系統整合及雲端服務領域,是企業實現多元系統協作及提升整體營運效能的重要關鍵。

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【線上課】Email 行銷進階實戰攻略|企業 CRM 必備課程
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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
SSE User Interface Design國際認證 |
隨著網際網路興起與智慧型手機的出現,人與機器的互動方式一直在不斷的變動。也因為許多企業對於使用者體驗與介面的重視,介面設計相關的人才需求越來越多,平均薪資高也高於其他設計人才,許多人也開始想要轉職為介面設計師。 SSE User Interface Design國際認證針對目前這股潮流趨勢,為求職者與求才者所建構的一項測驗檢定,通過測驗,代表你已具備UI視覺設計的必備技術,將能在UI視覺製作方面獨立工作,並且能與程式設計師協同完成大型UI建置的能力。
Silicon Stone Education (SSE)
敏捷專案管理師PMI-ACP |
PMI-ACP® 是由國際專案管理學會(PMI®)推出的國際級敏捷專業證照,考試依據 PMI 最新全球實務分析(GPA)與任務分析(JTA)設計,並全面採用 PMI 官方授權教材與標準化教案,由 PMI 授權培訓夥伴(ATP)依一致規格授課,確保學員具備全球一致且高品質的專業素養與實務能力,真正接軌國際敏捷職場,建立跨框架整合思維與高品質交付能力的國際專業標準。 PMI-ACP® 融合 Scrum、Kanban、XP、Lean 等多元敏捷方法,強調跨產業應用能力與情境判斷能力,涵蓋敏捷轉型引導、產品價值創造、團隊協作效能與持續改進等核心能力。強化產品開發與交付角色的整合思維,使證照更貼近快速變動的市場需求,成為企業推動敏捷轉型與提升交付品質的關鍵戰力。 適合對象包括產品負責人(PO)、Scrum Master、專案經理、敏捷實踐者,以及已取得其他敏捷認證、希望建立更完整敏捷能力架構的專業人士。
PMI 國際專案管理學會
EMC Proven Professional Expert |
EMC Proven Professional Expert證照專為資通訊領域專業人士設計,涵蓋資料儲存、資訊管理及雲端技術等核心技能,強調實務操作與技術應用能力。持有此證照代表具備深入的系統架構設計與問題解決能力,能有效提升企業資訊基礎建設效能,適合從事資料中心管理、系統整合及IT解決方案開發等職務,助力職場競爭力與專業發展。
EMC
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)

精選貼文,掌握第一手知識

Codex 4個神奇小功能!把Codex變成工作流引擎,功能速查表與行業應用SOP

用Codex跑任務,跑到一半想補需求、想試另一個方向,只能打斷重來嗎?作者整理/plan、Tab排隊、/fork、/status等4個核心功能與兩招加碼,附決策樹、指令速查表與各行業應用SOP。本文節錄自《ChatGPT × Codex全攻略》。 文/曾慶良(阿亮老師) 本文目錄(點擊可快速前往) 為什麼是這幾個功能功能總覽:4招核心+兩招加碼工作流4步法決策樹帶走模板:常用slash command速查各行業應用4步法SOP卡關處理:5個最常見問題 4招把 Codex 變成並行工作流引擎,計畫、排隊、分叉、儀表板 AGENTS.md解決了「Codex怎麼做」的問題,它做的事符合你的風格、按你的規矩。但你會發現另一個問題冒出來:Codex跑起來是「單線」的,你下一個指令、它跑、跑完你再下下一個。複雜任務怎麼辦?跑到一半想到要補東西怎麼辦?想試另一個方向怎麼辦? 教你4個核心功能(3個slash command+1個按鍵):/plan、Tab、/fork、/status,這就是章名的「4個神奇小功能」,也是工作流4步法的骨架。學完4招之後,再加碼兩招2026年正式版的新功能:/usage(額度儀表板)和@ 統一提及選單(檔案/插件/技能一鍵帶入)。4招是骨架、兩招是外掛,記熟之後,你的Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 前置條件:Codex CLI已裝、AGENTS.md已寫。本章所有功能都是Codex CLI(v0.142.x)官方內建,不需要額外安裝。 為什麼是這幾個功能 先看一張對比表,看清楚普通跑Codex和用這套工法的差別: 情境普通跑法的痛用這套工法後複雜任務沒方向Codex直接動手,結果不是你要的,重來先用 /plan 看計畫再放跑跑到一半想到要補打斷 → 重講一次 → 上下文亂Tab 排隊,下個turn自動吃想試另一個方向放棄第一版,從頭再來/fork 兩版並列,挑好的留長任務沒在看不知道跑到哪、卡住沒人發現/status 即時看進度與token額度快用完不自知跑到一半被限流,工作中斷/usage 查每日/每週用量與credits要提到檔案/技能很麻煩手打完整路徑、記技能名稱打 @ 開統一提及選單,選了就帶入 全部都是官方CLI內建。記熟就能把Codex從「下指令工具」升級成「並行工作流引擎」。 功能總覽:4招核心+兩招加碼 功能指令一句話定位① 計畫模式/plan讓Codex「先講要怎麼做」,你看完點頭再讓它真的動手② 引導排隊Tab鍵Codex跑到一半,輸入新指令按Tab排隊,不打斷正在跑的任務③ 對話分叉/fork / Esc Esc把當前對話複製出一條平行線,同一份context、兩種寫法並列④ 進度可視化/status看當前模型、token用量、執行階段、approval模式⑤ 額度儀表板(加碼)/usage看每日/每週/累計用量,兌換earned usage credits⑥ 統一提及選單(加碼)@一個選單提及檔案、插件、技能,不用手打路徑 要先做一個名詞辨正:你可能在社群貼文或課程裡聽過「桌面寵物」這個暱稱,那是阿亮對「長任務進度可視化需求」的暱稱,不是 Codex 官方功能名稱。實際對應的官方操作是 /status,把它想成「Codex 的儀表板」。 本章所有TUI輸出畫面(Plan、Queued、Forked、Status、Usage)皆為示意重繪,實際版面依CLI版本略有差異,以你畫面上的為準。 工作流4步法決策樹 4個核心功能怎麼搭配?決策樹如下: # 開新任務前先問自己: 任務複雜(多步、不確定)? ├── 是 → /plan 列 SOP │ ↓ │ 中途想到要補? │ ├── 是 → 按 Tab 排隊 │ └── 否 → 等完成 │ ↓ │ 想試另一方向? │ ├── 是 → /fork 開分支 │ └── 否 → 結案 │ └── 否 → 直接執行(不用 /plan) 不論複雜不複雜: - 長任務 → /status 看進度 - 開工前/收工後 → /usage 看額度 - 重要任務 → 兩版(/fork) - context 將滿 → /compact 濃縮 判斷標準:「我能一句話講清楚要做什麼」等於簡單,直接跑。「我自己也不確定怎麼下手」等於複雜,先 /plan。 帶走模板:常用slash command速查 指令用途/plan計畫模式(先講計畫再動手)/fork從當前進度複製平行thread/status看model / approval / context / threads/usage看每日/每週用量、兌換credits/diff看當輪修改的檔案差異/compact把對話濃縮成摘要、省context/side開臨時討論串、不離開主任務/new同CLI session開全新對話/help列出當前版本所有slash command@(鍵盤)統一提及選單:檔案/插件/技能Tab(鍵盤)composer輸入後排到下一個turnEsc Esc(鍵盤)回到舊訊息編輯、從該點分支 各行業應用4步法SOP 把這套工法套到你的行業,貼牆上: 教師應用 /plan:學期計畫、家長會報告 Tab排隊:批改時補要求「找有此錯誤的學生」 /fork:給家長版vs給校長版 /status + /usage:批30份作業時看進度、看額度 @:帶入上學期的舊報告當範本 SOHO應用 /plan:報價單、合約、提案 Tab排隊:寫到一半要加保固期 /fork:給客戶版vs內部版 /status + /usage:跑批次資料時監看 @:帶入舊合約範本 行銷應用 /plan:月報、競品分析、活動企劃 Tab排隊:客戶說要改方向 /fork:嚴肅版vs活潑版 /status + /usage:跑大量素材時監看 @:帶入品牌文案指南 工程師應用 /plan:重構、API設計 Tab排隊:跑測試時加新檔 /fork:兩種實作對比效能 /status + /usage:長build看context與額度 @:帶入spec文件、觸發$skill 卡關處理:5個最常見問題 Q1:找不到 /plan 或 /usage 命令,TUI跳「unknown command」 答案:CLI版本太舊。跑npm update -g @openai/codex(或brew upgrade codex)升到最新,重開CLI,再/help看當前所有slash command。 Q2:找不到「Shift + Tab兩次」進計畫模式 答案:那是Claude Code的快捷鍵,Codex CLI沒有。Codex用 /plan slash command(在composer內輸入)。 Q3:Tab沒排到,反而觸發了@ 選單或其他鍵盤行為 答案: 確認composer已輸入文字後才按 Tab 不要在 @ 提及選單開著時按Tab(那是在選單內選取項目) 跑 /status 確認「Queued items」有沒有增加 Q4:/fork 後分支context不一致 答案:/fork 會帶走分叉前的對話歷史,但分叉後原thread和新thread互不回流。要兩邊都看到的東西,請在fork之前講完。 Q5:@ 選單只出現檔案,沒有Plugins/Skills區 答案:先升級CLI到最新版;再確認環境內真的有插件(用 /plugins 查)或技能(用 /skills 查),沒裝當然不會列。 節錄自:博碩文化《ChatGPT × Codex全攻略:從零基礎到自動化,打造你的AI Agent工作流》/曾慶良(阿亮老師) 著 推薦閱讀: ChatGPT Work怎麼用?和Chat模式差在哪、什麼時候該切換? 用Claude Code設計AI工作流!學了工具不等於系統,3範本打造專屬藍圖 Claude Code越聊越笨?4個指令管好「上下文」,用量60%就該主動壓縮
【104職場力】・AI

精選 Claude 該選 Haiku、Sonnet、Opus 還是 Fable?三個問題選對模型,額度用更久

同一個問題丟給 Claude,有時又快又好,有時卻等很久、還把額度用光? 問題往往不在你的提問,而是模型沒選對。 打開 Claude 的模型選單,會看到四個名字。可以把它們想成四種同事: Haiku:反應最快的助理,適合快速摘要、擷取重點(免費版可用) Sonnet:什麼都能接的主力,寫作、分析、程式都行(免費版可用) Opus:擅長深度思考的資深顧問,適合複雜研究與推理(Pro 以上) Fable:能自己規劃、自己檢查的專案負責人,適合從零做出完整成品(付費方案) 能力越強,回答越慢,也越吃使用額度。拿 Opus 或 Fable 去做 Haiku 就能完成的事,只是白白燒掉額度。 選之前,先問自己三個問題: 1. 這件事要想多深? 查詞、摘要新聞 → 輕的模型就夠;比較企劃、找數據矛盾 → 需要深度思考 2. 做錯的代價多大? 內部草稿 → 錯了改就好;要給主管決策、要對外發布 → 用更強的模型,也要更仔細檢查 3. 要它自己做多久? 一問一答 → Sonnet 就很夠;從粗略想法做到完整成品 → 交給 Fable 記住一個原則:先輕後重,不夠再升級。 Haiku → Sonnet → Opus → Fable 另外,選單裡還有一個「Effort(思考深度)」:整理會議紀錄時調低,回得快;審合約、找風險時調高,想得更完整。 最常見的三個錯誤: ・什麼都用最強的模型 ・答案不好只會換模型,卻沒先把需求講清楚 ・只看答案長短,不看有沒有抓到重點 小練習:下面三件工作,你會各選哪個模型? ① 回覆客戶的簡單詢問 ② 分析半年銷售數據寫成報告 ③ 從零規劃一套新人訓練 (參考答案:① Haiku ② 先用 Sonnet,要給主管決策就升 Opus ③ Fable) 想看完整五分鐘影音說明,104學習免費課程「5分鐘學會挑選Claude模式」已經上線,免費報名就能看: https://nabi.104.com.tw/course/104nabi/47f0bb26-3b67-4f8c-80f4-39dd215c0d01 也歡迎在留言分享:你平常最常用哪個模型?有沒有拿兩個模型比較過同一件工作? 資料來源: Claude Academy〈Choosing the right Claude model〉 https://academy.claude.com/tutorials/choosing-the-right-claude-model (模型版本與方案以 2026 年 11 月官方說明為準:Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Fable 5.1)
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微軟、Meta加碼AI帶旺台鏈 鴻海、廣達、緯穎等受惠

2025-08-01 經濟日報季晶晶、葉亭均編譯、記者林薏茹 由聯合新聞網授權轉載 資料中心兩大巨頭微軟、Meta於30日公布上季財報與營運展望均優於預期,並同步看旺AI需求,透露在AI領域的投資已開始嘗到甜美果實,催動營運成長引擎,兩家公司並同聲高喊為把握龐大商機,後續資本支出會持續提升。 微軟、Meta同聲唱旺AI前景,都將加碼投資擴大資料中心投資,市場按讚,31日早盤股價均大漲,微軟勁揚4.6%,市值突破4兆美元,Meta更暴漲11.9%。法人看好將同步帶旺AI伺服器協力廠鴻海(2317)、廣達、緯穎、英業達等營運動能,相關個股昨天強漲表態,廣達、緯穎均大漲超過4%,鴻海也勁揚逾3%。 ※ 原新聞發稿日為2025/8/1,新聞轉載日為2025/8/4 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? 微軟執行長納德拉指出,AI技術的快速創新和廣泛應用,正推動微軟在多個業務領域實現突破性成長,Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot等AI產品使用者採用速度,已達到「前所未有」的水準,目前Copilot產品每月活躍用戶達1億。 微軟上季資本支出年增27%,達到242億美元,超乎預期,公司預估本季資本支出將達300億美元,創新高,主要用於興建資料中心以驅動AI服務。微軟財務長胡德高呼「將繼續投資,以把握眼前龐大的機會」。 微軟也首度公布Azure雲端運算業務完整營收數據,截至6月底止的2025年全年度,Azure及其他雲端服務營收超過750億美元,年增34%。 Azure上季營收成長39%,預估本季成長37%,優於預期,顯示微軟在AI領域的大舉投資逐漸產生回報,激勵31日早盤股價飆漲8%。 微軟強調,擴大資本支出對於克服供應瓶頸至關重要,這些瓶頸限制滿足AI需求的能力資本支出正略微轉向資料中心等「壽命較長」的資產。微軟上季(截至6月底的年度第4季)營收764.4億美元,年增18%;淨利年成長近24%、達272.3億美元,都優於市場預期。 ▲ 圖片來源:聯合新聞網授權轉載 [joblist_plugin title='104【微軟】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/at2m1g0' amount='3'] 微軟看旺AI需求之際,Meta也上調本年度資本支出下緣區間,全年資本支出預估提升為660億美元至720億美元(原先預期為640億美元至720億美元),以加強對人才、基礎建設、資料中心與能源需求的投資。 Meta財務長李蘇珊並透露,明年將是資本支出「同樣顯著」成長的一年,主要用於擴展生成式AI所需的伺服器,網路和資料中心建設。 Meta上季銷售優於預估,核心廣告業務持續強勁成長,同時對本季提出超乎預期的樂觀展望,顯示獲利動能足以支撐其大規模投資AI領域的計畫。Meta執行長祖克柏強調,穩健的廣告業務使Meta能加速投資AI搶市占,並已從新的生成式AI功能獲得「可觀」收入。 Meta並公布上季營收成長22%、達475億美元,高於市場預期的448億美元,其中廣告部門營收465.6億美元、也優於預期。本季營收估可達475億美元至505億美元,優於分析師平均預估的462億美元。
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你適合當PM嗎?解析產品經理必備3種特質與溝通心法

產品經理(PM)扮演產品關鍵的橋樑角色,不僅要看懂全局、擬定策略,更需要與設計師、工程師高效溝通,協調各方需求並推動產品前進。哪些人適合PM工作?作者透過實務經驗分享,解析PM必備的3種核心特質,以及在與不同角色協作時應具備的溝通心法。 文/Michelle Chen(軟體業PM產品經理) 本文目錄:3個PM需要的核心特質(點擊可快速前往) 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行?特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通?PM與設計師溝通重點PM與前端工程師溝通重點PM與後端工程師溝通重點特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 我習慣定期把自己的職涯規劃拿出來review,問問自己對於「現在的狀態」是否還滿意。最近是我在現職公司任職滿一週年的日子,於是又把這個問題拿出來檢視一番。我發現對於做PM打造產品這件事(撇除外在條件,像是workload、手上的案子、公司策略、主管等),過了幾年我仍非常喜歡且享受其中。再往下探索,是什麼個性或是特質讓我喜歡且適合做產品經理呢?今天整理3個我認為最核心的特質,分享給有興趣往PM產品經理發展,或還在思考自己到底適不適合的朋友參考! 特質1:你是否習慣全局性思考,並以策略性規劃推動執行? 作為產品經理你每天要應對來自各方的利害關係人,需求從四面八方而來,每季的Product Roadmap規劃&執行,每月2~3次的Sprint(如果團隊跑Scrum),甚至每天的跨部門Support,PM的日常總是被滿滿的需求與會議轟炸,任務清單中的To-dos & Action Item似乎看不到盡頭。在這種「艱困」的處境下,能習慣「全局性思考」的PM就比較能從容應對,懂得從任務海中抽身,避免無謂地瞎忙。所謂全局性思考有點抽象,換個方式來說就是:從整體,更高維度視角看待事情,而不是深陷於眼前的問題。 舉個例子來說,假設你是一位部門主管,你發現某個專案快到截止日但離完成還有一大段距離,你可以選擇臨時外聘人力,或是給團隊成員加班獎勵鼓勵他們挪出更多的時間工作完成任務,這也許是最快能見效的暴力解法。但如果你採取全局性思考,你會先退一步思考,這個專案的規劃是否合理,是否有可以簡化的部分,或者是否團隊中有某個特定的人遇到瓶頸。如果能協助這位成員解決問題,整個團隊的運行會變得更加順暢,也許就能如期完成專案。 全局性思考的能力能幫助PM有效辨識什麼才是真正需要解決的「關鍵問題」,而不是像在大魯閣打棒球一樣,只是對每個問題隨著出現而進行反應。這種思考方式讓你從整體上把握問題的根源,不是只解決表面的問題。 找到問題後,接下來就要透過策略性規劃來實作,這時候一定要提到常見的80/20法則。 20%的因素,將導致80%的結果。找出那關鍵20%重要的事情並全心投入,往往能帶來大部分的成果。 首先找到那20%重要並值得花團隊全心投入的P0-重要且須馬上行動的事。並懂得拒絕或是取捨那些重要但不急,甚至根本不用解決的問題 。取捨決策是一個好PM必備能力。 另外,作為產品的代言人,PM一定要知道哪些任務可以被整合在一起(甚至延伸成一個epic);又有哪些tasks可能會因為其他迭代而順勢被解決,因此現階段可以忽略不做;又有哪些可能看似有問題,但其實是故意為之的機制。 有策略、有條理的安排團隊資源,聚焦在關鍵20%重要的問題上,可以讓團隊更有效率且優雅的工作。(非常重要,誰會想要每天灰頭土臉工作,你說是吧) 特質2:你是否喜歡且習慣站在對方的角度,使用對方的語言溝通? 有這個特質的PM絕對會是團隊的寶,而不會變成大家避之唯恐不及的任務交差使者。習慣從對方的角度出發,用對方熟悉的用語溝通,不僅能提升理解效率,還能拉近彼此距離,建立良好互動。這有助於建立信任,讓未來的合作更順利愉快,形成正向循環,培養無敵默契。(每次遇到只是一兩句話一個眼神,團隊內的工程師和設計師就能馬上理解我的意思,就會覺得「哇,你們真的是神隊友,我好幸福啊!」) 這邊簡單舉例與設計師以及前後端工程師討論需求時應該著重的方向: PM與設計師溝通重點 重視使用者體驗(UX/UI):需要清楚描述使用者的需求(如果需要可以附上完整的user story),並在需求說明中「用戶使用流程」、「易用性」、「介面設計」以及「資訊呈現方式」等。 【溝通舉例】「我們希望這個功能的流程是:1.先點擊這個按鈕,2.展開選單,3.選單中會有幾個預設選項且我們會幫用戶進行預選,整個操作希望可以在3步內完成。」 特別注意!尊重設計師專業:作為PM一定要尊重團隊內設計師以及工程師的專業。對設計師,請保留讓他們自由發揮的空間。提出的需求絕對不會是硬性規定設計師只是把你想像中的畫面/流程畫出來而已,保留設計彈性通常得到的結果都會比自己發想的還要完整流暢! 【溝通舉例】如果需要做一個活動頁面:「這個頁面會包含A~C 3個大分類的資訊,其中A/B分類會另外連結到C/D頁面。這個主頁面的設計,希望能傳達出現代感,並保留畫面的簡潔性,方便用戶快速找到他們要的資訊。可以參考這個網站的設計風格,但具體的顏色/圖標,分類呈現可以自由發揮。」 PM與前端工程師溝通重點 重視介面與互動:前端工程師負責將設計轉換成可用的介面。他們關注的重點包含介面呈現方式、元件的設計與實現、與後端如何進行資料溝通、並且也要確保網頁可以各種大小的裝置和瀏覽器上都能順利運行。 【溝通舉例】PM:「我們希望在報名頁面上,使用者可以看到所有場次,點擊後展開場次詳細資訊,並透過一個動畫顯示出『點選報名』的CTA 按鈕。這部分在手機的 web view 上也需要保持操作流暢。」前端工程師:「這個顯示CTA的動畫在一些舊瀏覽器上可能無法支援,可能會出現卡頓或不顯示的情況。」PM:「如果確實有這個問題,我們可以考慮用彈出popup的方式替代,重點是整體操作要流暢,並且能有效吸引用戶點擊報名。」 特別注意!技術可行性&永遠都要準備PlanB:有時PM以及設計師一起討論出的設計可能在技術實現上會有挑戰。作為一個好PM,一定要工程師們討論在技術上的可行,以及如果無法實現,可以被接受的PlanB是什麼,並從中找到最佳解決方案。 PM與後端工程師溝通重點 重視系統穩定性及資料處理:後端工程師主要關注系統的穩定性及資料處理。他們習慣使用「API」、「資料庫」、「伺服器」等術語。作為產品經理,你需要清楚描述系統需求,並確保資料流(information flow)和功能邏輯的合理性。 【溝通舉例】PM:「我們需要建立一個數據報表,數據需要即時更新,並支援查看過去30天和60天的時間範圍。這個報表主要用來追蹤使用者行為趨勢。報表中的欄位定義以是{明確定義數據背後的計算邏輯以及fallback機制}。」後端工程師:「要實現即時更新可能會對系統造成壓力,特別是在高峰期,伺服器負載會增加,影響穩定性。」PM:「那或許我們可以考慮設定一個更新的cutoff point,在該時間點做一次性更新,確保穩定性以及更好管理系統負載。」 特別注意!具體明確制定規則:跟後端工程師討論事情一定要具體明確(制定出規則),不能給模糊的「形容詞」。以要新增檢查用戶註冊時的密碼強度的功能為例: 模糊的需求:「我們需要在用戶註冊時,先檢查密碼是否夠強。如果不夠強就讓他重新設置,夠強就讓他繼續註冊。」 ➞這時候工程師一定會問你:密碼強度怎麼樣算夠強?這個檢查是在用戶點擊註冊時還是輸入過程中即時檢查? 明確的需求:「如果密碼長度小於8位或不含大小寫字母和數字,則在用戶按下註冊時阻擋下一步,並顯示錯誤提示並要求用戶重新設置密碼。如果密碼符合這些條件,則允許用戶完成註冊。」 PM的工作內容和模式會隨著產品領域、團隊規模及系統架構等因素而有很大不同。然而,良好的溝通能力,尤其能根據不同溝通對象靈活切換用詞和表達方式,針對不同情境調整思考重點,是做好PM必須具備的。如果你發現這種角色切換對你來說有些困難,或是習慣從單一角度進行思考,那可能就不會那麼享受於PM的日常了。 特質3:你是否接受甚至喜歡改變,且有隨時改變計劃的彈性? 最後一點,「接受改變,且對已經計劃好的事情是否總是能保持隨時調整,甚至需要打掉重練的彈性?」是一個PM是否能樂在其工作中,蠻關鍵的特質。 有PM經驗的都知道(不管是Product or Project)都會面臨到原本說好的方向會需要來個大轉彎,產品策略可能因為市場的變化要做立即的調整(例如AI的快速崛起)。對於比較不喜歡變化,或是對於要臨機應變這件事情比較排斥的人,做PM會比較辛苦(心裡苦的部分)。 No two days are the same for a product manager 如果看到上面這句話,你感到興奮,那恭喜你!你一定能從PM的工作日常中找到許多樂趣! 以上就是我簡單從自己身上總結出為什麼就算有時候遇到再鳥的事情,或是有時候真的工作壓力很大,但終究我還是很享受做PM的3大特質與性格,希望能給還在摸索的人或是猶豫不太清楚自己到底適不適合的人一點小小分享。 (原文標題:你適合當產品經理嗎?3個PM需要的核心特質&性格解析) [joblist_plugin title='更多104【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?order=15&page=1&sctp=M&scmin=40000&scstrict=1&jobsource=joblist_search&jobcat=2004003005&keyword=%E7%94%A2%E5%93%81%E7%B6%93%E7%90%86' amount='4'] [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
【104職場力】

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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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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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']
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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
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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。」 開箱電機科學習日常!更多科系探索,歡迎追蹤104高職生IG 在 Instagram 查看這則貼文 104高職生(@104v.hs)分享的貼文
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軟體產品怎麼做才能賺錢?PM必懂的3大關鍵及能力解析

軟體產品開發能否成功,不只靠技術,更靠產品經理(PM)對市場、開發與用戶的全面掌握。從打造產品願景,到精準驗證需求、穩定落地技術,本文帶你解析軟體產品從開發到獲利的3大關鍵,並拆解PM對應的實戰能力。 文/Jason Lin(「在海邊數據行銷」負責人) 本文目錄(點擊可快速前往) 軟體產品從開發到獲利的3支腳1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP成熟產品的PM:持續與規模化打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 在軟體產品開發的歷程中,PM(產品經理)與開發團隊不只是技術執行者,更是影響產品能否賺錢的關鍵決策者。筆者根據先前工作經驗收斂,要打造一款真正具市場價值、能夠持續獲利的軟體產品,團隊需要從3個核心維度著手:市場估值、開發品質,以及市場接觸。 接下來,本篇將逐一解析這3個維度,及其對應所需的團隊能力,並說明不同階段產品所需聚焦的PM能力。 軟體產品從開發到獲利的3支腳 1. 市場估值:打造讓市場買單的願景與價值主張 為什麼市場估值如此關鍵? 產品的願景、價值主張、解決方案,是否能引發市場期待,是否能在使用者心中產生價值想像,這決定了它能否被市場買單。PM 必須以終為始,從價值主張開始構建整體產品架構,思考解決哪些真正存在的問題,如何讓使用者產生「非用不可」的情境。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場規模分析:具有一種或多種量化的方法論,能夠評估目標市場的潛力與規模,判斷產品是否值得投入資源開發。 痛點與需求分析:使用者痛點與痛點背後的原因,為何有這些需求?需求是暫時性還是持續性?使用者對痛點的付費意願與能力 目標客群(TA)研究:具體說明 Persona,並且熟悉哪些對 TA 的描述屬於假設,哪些已經透過何種方法或案例證實。使用者輪廓,包含人口維度(如年齡)、行為模式,以及動機情緒的洞察等。這群 TA 是否特別?佔整體市場的商機?是否有獨特的使用習慣或痛點尚未被洞察 解決方案創新能力:具備對於商業模式、產品創新切入點的敏感度與底層商業邏輯,有持續且大量蒐集創新案例的習慣,以便讓敏感度持續進化。 競爭者分析與差異化策略:分析既有產品缺口,建立自身的獨特競爭優勢。 構築護城河:建立產品的可持續優勢,例如網絡效應、資料優勢或使用者黏性。 2. 開發品質:讓產品願景落地的技術實現力 開發品質的重要性 即使擁有絕佳的市場想像力,若開發無法跟上商業需求,產品仍將無法落地。開發品質是確保產品快速成形、穩定運行並持續演進的核心。 團隊應具備的開發能力: 迭代思維:產品永遠有bug、洞察永遠可以更精準、功能永遠不足以滿足使用者。敏捷開發、快速實驗與調整,才能搶佔市場時機。 穩健的開發方法論:團隊具有共識的開發方法論,可以是Scrum、Kanban等流程管理工具,提升團隊效率。 人力素質與團隊協作:技能能力足夠,有品質的開發團隊 產品品質維護能力:包含測試自動化、版本控制、錯誤回報機制,確保產品穩定性。 開發管理能力:PM必須能與技術負責人協作,妥善安排時程與資源配置。 3. 市場接觸:持續驗證市場與使用者需求的實戰力 為什麼市場接觸不可或缺? 許多軟體產品的失敗,並不是因為技術不好、功能不夠,而是太晚與市場接觸、錯過關鍵回饋。產品規劃、開發到優化的過程中,必須持續與市場互動,以真實用戶回饋來調整方向。 PM與團隊需具備的能力&要能夠清楚回答的問題: 市場驗證實力:運用MVP(最小可行產品)、A/B測試、假設驗證來降低風險。 Go-to-Market(GTM)策略:從行銷通路、定價策略、早期使用者經營等角度,建立產品進入市場的路徑。 用戶關係管理(CRM)策略導入:追蹤使用者行為、反應與生命周期,進行精準迭代。 不同階段的成長策略規劃:從冷啟動到成長曲線,PM要懂得設計不同階段的用戶獲取策略。 延伸閱讀:PM產品經理核心競爭力是什麼?解析開發「好產品」的3重點 PM能力轉譯:3維度對應不同階段的產品策略焦點 產品的發展歷程分為早期探索期與成長穩定期,PM在不同階段應該有不同的重點與策略思維。 早期產品的PM:假設、快速驗證、打造MVP 市場估值:洞察與假設力 創新觀點:PM要能從使用者痛點中,看出尚未被解決的需求缺口。 TA觀察力:透過使用者訪談與數據觀察,擬定精準的市場假設。 開發品質:推進MVP的節奏與協作 快速建構初版產品:以低成本方式實作MVP,搶先測試市場回饋。 專案溝通能力:在高不確定性下,跨部門溝通成為成功關鍵。 市場接觸:進行實地驗證與啟動擴散 初期使用者經營:找到願意參與測試的目標用戶,觀察其使用習慣與反應。 小規模GTM執行:測試定價、訴求與通路效益,找出最有效的推廣方式。 成熟產品的PM:持續與規模化 市場估值:開啟第二成長曲線 持續探索新價值:當產品進入穩定期,PM要思考新的價值主張與市場定位。 市場再細分:透過功能擴充,服務不同層級的用戶,創造新的成長來源。 開發品質:穩定中提升效率 追蹤開發KPI:如bug數、部署頻率、系統穩定率,反映開發健康狀況。 架構重構與技術債處理:避免日後阻礙產品演進。 市場接觸:聚焦成效與ROI 精準預算運用:將資源投入在最具效益的通路與成長活動。 數據導向成長策略:透過行為分析、轉換率追蹤,優化整體成效。 延伸閱讀:初階PM如何提升專業能力?從Junior PM進化成Senior的4個職場指南 打造賺錢產品,是市場×技術×運營的整合功夫 好產品從不是單靠直覺或創意誕生,而是需要一支能同時掌握商業價值、技術品質與市場節奏的團隊。PM就是這支團隊的靈魂人物,需橫跨3個維度,掌握從「假設」到「驗證」、從「開發」到「獲利」的每個關鍵點。 唯有在這3個維度中持續優化與對齊,產品才能真正從一個idea,走向一門賺錢的好生意。 (原文標題:軟體產品從開發到獲利的三支腳 & PM 對應的能力:市場估值、開發品質與市場接觸) [joblist_plugin title='更多【產品經理】工作機會' url='https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=PM產品經理' amount='3'] 推薦閱讀: PM產品經理面試如何準備?沒經驗有機會錄取嗎?專家傳授必備5大面試題 「產品經理」要考證照嗎?NPDP與PMP差在哪?解析PM關鍵6大能力 轉職「PM產品經理」,研發背景較有優勢?過來人揭3類型轉職最易成功 [course_plugin title='產品經理學習營|學習推薦' keyword='產品經理學習營' amount=2]
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OpenAI躍數位管家 廣達、緯創等受惠

2026-05-04 經濟日報記者吳凱中 由聯合新聞網授權轉載 OpenAI強攻AI代理報捷,旗下程式碼生成工具Codex重大升級,不再局限於程式開發領域,跨足通用電腦操控的代理市場,化身數位管家,執行長奧特曼高喊:「Codex正在經歷屬於自己的ChatGPT時刻」。業界看好,OpenAI的AI代理大進化,鴻海(2317)、廣達(2382)、緯創(3231)等夥伴同步沾光。 Codex為OpenAI旗下程式碼生成工具,主要用於程式開發領域,這次升級在AI代理領域大躍進,引發業界高度關注。 根據OpenAI AI官方公告,Codex現已全面整合Slack、Gmail、Google日曆、Google Docs與Sheets等主流辦公應用軟體,無論是研究與規劃,或是文件、簡報、試算表等,Codex都能提供協助。 這意味Codex功能已不僅限於程式碼生成,只侷限於工程師市場,搖身一變成為一個能讀取電子郵件、回覆訊息、操作文件的數位管家,面向商機更廣大的AI代理市場。 OpenAI共同創辦人暨總裁Greg Brockman公開表態,「Codex人人可用,電腦上的任何任務都能完成。」奧特曼發文呼應,「Codex正在經歷ChatGPT時刻!」 Codex迎來其爆發時刻,輝達率先表態力挺,執行長黃仁勳寄信給全體員工指出,Codex不限軟體團隊,開放公司九部門逾萬名員工,範圍涵蓋工程、產品、法務、市場、財務、銷售、人力資源、營運及開發者計畫,所有員工均獲早期使用權。 OpenAI當前AI伺服器主要由鴻海、廣達、緯創等ODM大廠分食訂單。隨著OpenAI在代理AI領域有重大突破,後續可望持續強化算力建置,有利相關台廠供應鏈AI伺服器業務續強。 鴻海集團搶攻AI推論市場,大客戶輝達旗下最新AI推論機櫃Groq 3 LPX傳出提前於第3季出貨,由鴻海獨家供應運算托盤(Compute tray),並擔負LPX機櫃整櫃組裝主要供應商重任,與輝達一起搶食AI推論市場商機。 法人看好,鴻海受惠輝達AI推論機櫃新單落袋,加上在輝達新一代Vera Rubin平台市占率可望提升到55%到60%,將帶動鴻海下半年AI伺服器業務強勁成長,推升業績爆發。 [joblist_plugin title='104精選【鴻海】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/233rv1s' amount='3'] [joblist_plugin title='104精選【廣達】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/ahfsoq0' amount='3'] [joblist_plugin title='104精選【緯創】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/5wthkkw' amount='5'] [joblist_plugin title='104精選【NVIDIA】工作機會' url='https://www.104.com.tw/company/1a2x6bm42t' amount='3']
【104職場力】・AI

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) 本文導覽 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
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