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LLM:主要負責開發及優化大規模語言模型,以支援企業在自然語言處理領域的應用與創新。需確保模型的準確性和效率,並提供技術指導以協助多部門協作。要求具備扎實的數據分析能力、程式設計知識、以及機器學習背景,並能有效溝通複雜的技術概念。面對台灣快速變化的市場環境,需靈活應對技術挑戰,同時亦需考量當地文化與語言的獨特性,確保產品符合用戶需求。
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LLM 學習推薦

緯育TibaMe

04/01 09:48

【職涯必備】AI 正在改寫人才規格!4/8 線上講座帶你晉升「π 型人才」
在 104 看了這麼多職缺,你有發現「AI 應用能力」已成為多數高薪職務的標配嗎?
別讓你的競爭力停留在工具操作,企業現在要的是能將 專業能力 × AI 工具 × 跨域思維 結合的 π 型人才。
本次由 勞動部北基宜金馬分署 與 緯育 TibaMe 合作的「生成式 AI 培訓據點」特別邀請 AIGC 專家 陳建夆 Jason 老師,用 60 分鐘帶你拆解職場生存法則。
💡 這場講座你將獲得:
🔹 個人競爭力分析:解析 AI 時代人才需求結構的轉變。
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感覺目前技能遇到瓶頸,想透過 AI 轉型的在職者。
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📅 講座時間: 4/8 (三) 20:00 - 21:00(線上直播)
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104學習

產品

03/26 14:14

想轉職 AI 工程師,該先學什麼?6 個月學習路線圖整理企業真正要的能力
最近,X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論,不是因為它鼓吹速成,而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點:現在企業需要的 AI 工程師,很多時候不是從零訓練大型模型的研究員,而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來,做成可用產品與工作流程的人。
根據這份整理,AI 工程師的核心工作,通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出,以及優化成本、速度與穩定性。換句話說,這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。
這份 6 個月路線圖,最重要的不是「學更多」,而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底,因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程;如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩,後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。
第 2 個月,重點進入 LLM 應用開發,包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG,也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題,這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。
第 4 個月開始,路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒,不是每個問題都需要 agent;有時一個 prompt 就夠,有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的,是知道該怎麼選擇,以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化,包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。
到了第 6 個月,這份路線圖建議學習者開始選定方向,往三種角色收斂:AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer,以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發,後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說,這一步的意義在於:不能只停留在「我有在學 AI」,而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。
如果把這篇路線圖放回台灣職場來看,它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」,而是:AI 時代的競爭力,越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員,但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化,也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。
A還有一個很務實的提醒:一定要做作品。 作者多次強調,不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent,都不能只停留在看教學,而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去,讓別人能試用。對轉職者來說,這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」,真正能拉開差距的,往往不是上過多少課,而是有沒有做出一個可被驗證的作品。
說到底,這篇路線圖最值得記住的一點是:未來企業需要的,不只是會使用 AI 工具的人,而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說,與其一開始追逐最新工具,不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。
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DTO

03/24 14:05

告別加班!4 個 AI 人資工具分享如何減少重複工作,提升 HR 管理效率?
身為 HR,你的日常是否經常被這些事情佔據:從海量的履歷中挑選合適人選、回覆員工重複問了數十遍的特休規定、以及永無止境的面試時間排程?
隨著企業數位轉型的加速,HR AI 工具已經不再只是科技巨頭的專利,而是每一位人資工作者的「最強助理」。透過導入 AI 人工智慧,HR 不僅能大幅減少重複工作,還能將寶貴的時間還給真正重要的事情——人才發展與建立企業文化。
AI 工具究竟如何翻轉傳統人資流程,幫助 HR 輕鬆提升工作效率!
1. 招募自動化:一秒完成 AI 履歷篩選
傳統的招募流程中,HR 需要花費數小時甚至數天閱讀數百份履歷,這不僅耗時,還容易因為視覺疲勞而錯失優秀人才。
AI 的解決方案: 現代的人資系統可以透過自然語言處理(NLP)技術,自動解析履歷內容。AI 工具能根據職缺描述(JD)設定的關鍵字、技能與經驗,為候選人進行精準評分與排序。
推薦 AI 工具:
Eightfold.ai (國外): 全球知名的人才智能管理平台,利用深度學習技術進行技能比對,不僅能篩選履歷,還能精準預測候選人的長期發展潛力。
ARES 招募管理系統 (國內):由國內深耕多年的上市櫃系統商資通電腦所打造,具備高度彈性與嚴謹資安。系統能透過 AI 輔助履歷解析與精準標籤化,大幅提升 HR 的初篩效率,且能與企業核心系統深度整合,特別適合需要嚴格招募流程的中大型企業快速上手。
HR 的獲益: 將原本需要 3 天的初篩工作縮短至 3 分鐘,HR 只需專注於面試排名前 20% 的高潛力候選人。
2. 24 小時不打烊的「人資助理」:AI 員工問答機器人
「請問今年特休還有幾天?」、「婚假需要附上什麼證明?」這些日常的行政問題,往往會打斷 HR 正在進行的專案。
AI 的解決方案: 企業可導入內部專用的 AI Chatbot(聊天機器人)。將公司的員工手冊、請假規範、報帳流程等資料餵給 AI,讓機器人自動回覆員工的常見問題。
推薦 AI 工具:
Leena AI (國外): 專為企業打造的 AI 虛擬助理,能無縫整合 Slack、Microsoft Teams 等通訊軟體,自動解答 70% 以上的員工常見請假、報帳等行政問題。
104 HR Max (國內): 台灣知名的全方位人資管理系統,提供完善的員工自助服務(ESS)平台。透過系統自動化整合考勤、假勤與薪資查詢等常見需求,大幅減少 HR 手動回覆與處理日常行政問題的時間,是國內企業推動人資數位化的熱門選擇。
HR 的獲益: 減少高達 70% 的內部諮詢信件與訊息,同時提供員工即時、正確的解答,提升內部滿意度。
3. 面試排程與溝通自動化
與候選人來回敲定面試時間、發送面試邀請信、面試前的提醒,這些看似簡單的行政聯絡,其實是隱形的「時間殺手」。
AI 的解決方案: 透過 AI 助理或自動化排程工具,系統可以自動抓取面試官的行事曆空檔,發送連結讓候選人自行挑選合適的時間。一旦確認,系統會自動生成會議連結並發送提醒信件。
推薦 AI 工具:
Paradox (Olivia) (國外): 著名的對話式 AI 招募助理「Olivia」,能透過簡訊或通訊軟體直接與候選人互動、進行初步資格問答,並自動尋找面試官空檔完成排程。
CakeResume ATS (國內): 介面設計友善,內建流暢的自動化信件模板與面試排程工具,能大幅減少 HR 與求職者來回確認時間的信件往返。
HR 的獲益: 徹底消除「信件來回確認時間」的痛點,降低候選人缺席率,並展現企業專業且高效的雇主品牌形象。
4. 數據驅動的績效管理與員工關懷
傳統的績效考核往往流於形式,且依賴主管的主觀判斷;而員工離職往往發生得讓人猝不及防。
AI 的解決方案: AI 工具可以自動化收集並分析員工的績效數據、出缺勤狀況,甚至透過定期的「脈搏調查(Pulse Survey)」分析文字情緒。AI 能生成客觀的績效摘要,並在發現員工敬業度下降時,提前發出預警。
推薦 AI 工具:
Workday (國外): 全球領先的企業雲端人資系統,內建強大的 AI 與機器學習技術。能深度分析員工的歷史數據以預測潛在離職風險、發掘組織技能缺口,並提供個人化的職涯與學習建議,幫助大型企業以數據驅動全面的人才管理與關懷。
MAYO Apollo (國內): 涵蓋全方位人資管理的雲端系統,結合強大的數據儀表板,協助 HR 與主管隨時掌握團隊績效、出缺勤異常狀況,全面客觀的 360 度績效管理及 AI 數據回饋。
HR 的獲益: 從「被動救火」轉為「主動關懷」,擁有數據作為後盾,讓晉升、調薪或留才計畫更加客觀且具說服力。
總結:讓 AI 處理繁瑣,讓 HR 專注於「人」
「AI 不只是取代,而是釋放 HR 做更有價值的事。」當重複性的行政工作被 AI 自動化接管後,人力資源部門就能真正轉型為企業的「策略夥伴」,專注於雇主品牌經營、組織發展與員工心理健康等更有溫度的工作。
如果你也想擺脫繁瑣的行政地獄,現在就是開始評估並導入 HR AI 工具的最佳時機!
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