應對瞬息萬變的市場需求，為 HR 團隊提供最新、最符合實際需求的人才推薦。 二、AI 招募的進階應用：資料科學用數據幫助你決策 AI 招募的進階應用核心技術是資料科學／數據科學（Data Science），它著重在以

資源與社群的 LinkedIn 也公佈了 2020 年幾個重要市場的人力需求 。以美國為例，科技人才炙手可熱，尤其是資料科學、人工智慧、全端工程師等等技術人才。其中，與工程師密切接觸的 Product Owner，在過去五年中市場

類是從商學院出來的，例如商管系、經濟系、商業數據分析系（台灣目前類似科系較少）；另一類則是從資料科學出來的，例如統計系、資料科學系、資管系等。 其實想成為商業分析師對於科系並沒有很嚴

要具備廣泛的技能，包括： 硬技能 機器學習和資料科學 ：了解機器學習演算法、模型和統計概念。熟悉資料預處理、特徵工程和模型評估。 程式設計 ：精通 Python 等程式語言，以及其他常用的資料科學語言，如

服務產業 2024-2026 專業人才需求推估調查 》，台灣資訊服務業 AI 人才的需求每年增加 4,000 人以上，尤其資料科學家、專業領域應用工程師的職缺需求大幅成長。企業為了留住優秀人才，在 AI 領域薪資上

找到適合自己的舞台。 發跡於台灣的 17LIVE，擁有諸多資深的台灣員工，其中最核心的就是產品技術與資料科學團隊， 「17LIVE 的 App 都是 made in Taiwan 的。」 Sammy 直言。 雖然台灣是技術與產品核心，但不代表沒有機會參與

工具型的 Product Design 有什麼需要注意的地方？ 作為一個工具型產品，且使用者多為工程師、數據庫管理員、資料科學家等，與一般的終端使用者（end user）需要的產品像是 Facebook、Instagram 等等不同，MongoDB Atlas 的使用者通常都會

培訓 Data Science (資料科學) 的顧問團隊，透過實際了解客戶問題，協助其定義問題陳述 (Problem Statement) 及對需採用的資料提供建議。透過 onboarding 流程，MoBagel 協助企業認識、熟悉其產品系統，將機器學習及資料科學技術帶入企

務、生物學研究員、公共衛生人員、環境工程人員 / 工程師 生態學系 環境工程人員 / 工程師、地質與地球科學研究員、專案經理、資料科學家、品管／品保工程師、國內業務、研究助理、企劃人員 以上各常見職務

秦國雄 (91APP 主任工程師): 做會讓自己更上層樓的選擇 小時候的我很喜歡玩遊戲，大學時念了東吳資訊科學系，本想著繼續朝遊戲發展，礙於當年台灣遊戲產業並不發達，我選擇先去半導體產業累積